根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，使用純機器人完全替代客服的情況并不常見，人機結(jié)合模式的使用更為普遍。在這兩種模式中，不滿意用戶的占比都非常低，不到1%。然而，在滿意用戶方面，人機結(jié)合模式的用戶滿意度明顯高于其他模式。
至于為什么人機結(jié)合模式的滿意度是3種模式中最高的，分析一下主要有以下幾個原因：
1）機器人響應(yīng)速度快，且可同時接待多位客戶，而且客戶不需要等待。
2）機器人替代人工處理咨詢中的重復(fù)問題，人工客服不易陷入煩躁情緒，客戶體驗好。
3）遇到復(fù)雜問題，人機結(jié)合模式可以無縫切換人工來處理，顧客體驗不會中斷。
使用智能客服機器人的優(yōu)勢也是很明顯的。如下：
1）365天無休、響應(yīng)快、問題解決快、無負面情緒、降低員工培訓(xùn)難度；
2）預(yù)先完成部分信息收集或咨詢分流、緩解排隊等待時間；
3）可觸達量是人工的10倍以上、高并發(fā)。

1.功能需求

在考慮客服系統(tǒng)功能時，整個系統(tǒng)包含了不同的機器人，這些機器人通過一個對話管理系統(tǒng)（Dialog Management）進行統(tǒng)一管理。對話管理系統(tǒng)能夠根據(jù)每個機器人的處理能力，將不同的問題精準地分配給相應(yīng)的機器人。每個機器人都可以作為一個獨立的系統(tǒng)，具備獨特的功能，并生成相應(yīng)的回復(fù)。系統(tǒng)通過收集每個機器人生成的回復(fù)，經(jīng)過排序后進行返回。整個客服系統(tǒng)可以包含多個小的對話系統(tǒng)，以一家網(wǎng)店為例，F(xiàn)AQ Bot主要負責(zé)處理常見問題；售后Bot主要負責(zé)售后場景的問題處理；售前導(dǎo)購Bot支持職位推薦、招聘問答、觀點回復(fù)等多種場景；閑聊Bot則主要應(yīng)對客戶的閑聊問題。而Other Bot代表了一種擴展，它可能是基于知識圖譜的對話系統(tǒng)，也可能是針對某一類特定問題提供技術(shù)解決方案的專屬對話系統(tǒng)。

在設(shè)計客服對話系統(tǒng)時，我們需要考慮以下幾點：

1. 時間特性：我們需要明確系統(tǒng)的極限響應(yīng)時間是多少，以及在微服務(wù)調(diào)用時，每一步的時間消耗應(yīng)該是多少。
2. 靈活性：為了確保系統(tǒng)的各個模塊能夠在可控的范圍內(nèi)運行，我們需要確保每個模塊都是可插拔的，這樣可以保證線上質(zhì)量。
3. 安全性：我們需要考慮內(nèi)外網(wǎng)的隔離，并關(guān)注網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)、用戶和數(shù)據(jù)的安全。
4. 可擴展性：系統(tǒng)的各個模塊應(yīng)支持擴展、跨平臺、多種語言和算法模型的靈活切換。
5. 可靠性：系統(tǒng)和集群需要穩(wěn)定運行，主要的集群應(yīng)實現(xiàn)雙機熱備和災(zāi)備，以確保在單個節(jié)點發(fā)生故障時可以迅速切換。
6. 可用性：系統(tǒng)的各項功能應(yīng)該是可用的，并且系統(tǒng)在上線時必須符合一定的正確率。

2.系統(tǒng)邏輯架構(gòu)

智能客服整個系統(tǒng)分為6個部分，包括數(shù)據(jù)服務(wù)、對話理解、對話場景、中控中心、服務(wù)治理和監(jiān)控系統(tǒng)。

• 系統(tǒng)采用微服務(wù)的方式進行交互，每個服務(wù)都可以擁有多個實例，這樣可以避免單點故障的產(chǎn)生，提高系統(tǒng)的可靠性和可用性。
• 底層服務(wù)框架采用了Dubbo和Spring框架，所有的服務(wù)都是基于這兩個框架進行開發(fā)的，這樣可以實現(xiàn)服務(wù)的發(fā)現(xiàn)和訪問，降低服務(wù)耦合，提高可擴展性。
• Bot CC服務(wù)是一個中控服務(wù)，它本身并不保存狀態(tài)，主要用來分發(fā)請求任務(wù)和處理會話流程的控制。這種服務(wù)可以用于各種不同的場景，如問答、聊天等。
• 各種不同類型的Bot服務(wù)包括閑聊Bot、基于任務(wù)的Bot、QA Bot、FAQ Bot等，它們各自負責(zé)相應(yīng)的會話邏輯和狀態(tài)的維護管理。這些Bot服務(wù)可以根據(jù)不同的需求進行定制化開發(fā)，以滿足各種業(yè)務(wù)場景的需求。
• NLP服務(wù)包括自然語言處理（NLU）服務(wù)、意圖識別服務(wù)和語義相似度計算服務(wù)。這些服務(wù)可以用于各種Bot內(nèi)部所需要的NLP相關(guān)計算和分類工作，如文本分類、情感分析等。
• 存儲/緩存部分包括Redis作為緩存服務(wù)，主要存儲和維護實時會話狀態(tài)；
• MongoDB用于持久化會話數(shù)據(jù)；
• MySQL則用于存儲系統(tǒng)和服務(wù)的各種配置信息。

這些存儲和緩存服務(wù)可以有效地提高系統(tǒng)的性能和響應(yīng)速度。

3.機器人設(shè)計

根據(jù)上面介紹的一個可用客服機器人的功能架構(gòu)和邏輯架構(gòu)，在客服機器人比較重要的幾個功能模塊其實是FAQ Bot、售前導(dǎo)購Bot、售后Bot、閑聊Bot（Chit-Chat Bot），下面分別講一下。

3.1FAQ機器人設(shè)計

這里借鑒了騰訊在FAQ方面的設(shè)計方案，旨在展示一個全面且周到的設(shè)計理念，其中涵蓋了設(shè)計FAQ時應(yīng)當(dāng)考慮的所有關(guān)鍵點。該設(shè)計方案主要依賴于業(yè)務(wù)問答對的構(gòu)建，并利用問答庫進行檢索匹配。其FAQ問題集融合了多元的相似文法與用戶問題，以實現(xiàn)精準匹配。

• 預(yù)處理階段則著重于文本糾錯處理、標準化處理以及底層文本NLP特征的提取。
• 在召回階段，該設(shè)計采用特定的檢索技術(shù)與策略，以篩選出一系列候選問題集。
• 在匹配階段，各種模型將進行匹配打分，并返回得分最高的結(jié)果。

值得一提的是，該設(shè)計方案充分考慮了冷啟動情況下的應(yīng)對策略，同時深度模型、知識圖譜模型以及拒識模塊在該方案中均發(fā)揮了重要作用。

我們也可以將上述問題簡化，構(gòu)建一個簡潔的FAQ客服機器人設(shè)計流程。在此設(shè)計方案中，包括詢問和答復(fù)兩個環(huán)節(jié)，形成了一個完整的邏輯閉環(huán)。其中，問題對匹配（QQ Match）是FAQ的核心，其設(shè)計與實現(xiàn)至關(guān)重要。QQ Match的計算方法多樣，如采用機器學(xué)習(xí)算法，亦或是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的有關(guān)算法如如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、Transformer、BERT等。每一個標準問題與答案組合構(gòu)成一個問答對。當(dāng)遇到與標準問題相似的問題時，系統(tǒng)能夠匹配并回復(fù)相應(yīng)的標準答案。此外，該FAQ設(shè)計還包含一個對話理解模塊，該模塊負責(zé)提取對話文本中的NLP特征。

3.2售前機器人設(shè)計

導(dǎo)購機器人的側(cè)重點是預(yù)先進行業(yè)務(wù)處理，相對于FAQ和售后機器人，其業(yè)務(wù)價值可能更高。在對話系統(tǒng)中應(yīng)用個性化推薦（基于用戶畫像）的原因在于，對話交互更有利于信息獲取，但對于信息的呈現(xiàn)并不理想。在對話交互過程中，需要更細致的個性化服務(wù)。

雖然推薦系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)可以提供一些借鑒，但僅僅依賴傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的方法是不夠的。傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)通常依賴于用戶的隱式反饋，如瀏覽、點擊、購買、收藏、評論等行為。然而，在計算過程中，傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)很少考慮或完全不考慮時間、地點、場景、情緒、活動狀態(tài)等上下文信息。此外，傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的建模方式相對死板，可以總結(jié)為“F（User, Item）=？”或者“F（Context, User, Item）=?”兩種模式。

然而，在對話交互的推薦系統(tǒng)中，需要結(jié)合更豐富的信息，包括顯式反饋。這種系統(tǒng)需要更多地考慮上下文信息，如時間（早晚、星期、月份）、地點、情緒環(huán)境等。通過綜合上述信息，對話交互的推薦系統(tǒng)能夠完成交互并最終為用戶提供一次售前的導(dǎo)購信息。

在設(shè)計導(dǎo)購機器人時，應(yīng)遵循交互推薦的原則，實現(xiàn)商家與用戶之間的雙向信息交換，以換取用戶偏好。推薦過程可以通過迭代過濾的方式來實現(xiàn)，即推薦、交互、再推薦的過程。

4.案例分析

某招聘網(wǎng)站目前每日會收到500條左右用戶在線意見反饋，反饋完以后用戶需要等待兩個工作日內(nèi)進行處理，而且每日會有500條左右的數(shù)據(jù)。反饋集中在認證問題、簡歷問題、職業(yè)測評問題、搜索推薦問題等，在反饋的用戶問題中可以找到共同點，造成客服重復(fù)工作，其次，客服無法實時解決客戶問題，也會給用戶帶來等待處理時間，造成用戶體驗不佳。采用客服機器人實時在線為用戶解決問題，一方面提升用戶體驗，另一方面也為客服提升效率來減少人力成本，讓一部分人力釋放出來為用戶提供一對一的在線服務(wù)。它的作用如下：

1）提升用戶體驗。機器人能實時解答用戶問題，用戶無須等待。

2）減少人力成本。減少客服勞動工作量，減少人力成本。

3）提升運營效率。打通工單流轉(zhuǎn)通道在線形成閉環(huán)，實現(xiàn)對用戶問題的快速響應(yīng)。

這里給出一個系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計，如圖10-5所示。

對話機器人的架構(gòu)設(shè)計
系統(tǒng)主要分為服務(wù)層、對話層和基礎(chǔ)層。

了解更多信息請看往期文章：

基礎(chǔ)課18——智能客服系統(tǒng)架構(gòu)-CSDN博客文章瀏覽閱讀600次。智能客服系統(tǒng)是如何做成的？需要哪些架構(gòu)？本文為你解答https://blog.csdn.net/2202_75469062/article/details/134210515?spm=1001.2014.3001.5501

基礎(chǔ)課19——客服系統(tǒng)知識庫的搭建流程-CSDN博客文章瀏覽閱讀180次。作為一名人工智能訓(xùn)練師，客服系統(tǒng)知識庫的搭建流程是怎樣的？https://blog.csdn.net/2202_75469062/article/details/134210866?spm=1001.2014.3001.5501文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-745792.html

到了這里，關(guān)于基礎(chǔ)課23——設(shè)計客服機器人的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！