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大數據背景下的人工智能客服系統
發布時間: 2021/11/25
隨著互聯網技術的不斷更新，大數據技術已經廣泛的應用于不同的行業當中。在大數據技術背景下，人工智能客服系統的應用不但能夠扭轉以往的客服營銷模式，還可以有效地降低人工客服的工作負擔，從而不斷提高客服的服務水平。所以，有必要在人工智能的發展過程中繼續運用大數據技術，從而逐步提高智能客戶服務系統的工作效率。
基于大數據背景下的人工智能客戶服務系統集成了多種技術。從專業化、個性化的知識庫建設入手，提出利用知識地圖、用戶畫像分析等技術對智能客服系統進行升級，提高可用性，降低人員維護壓力，有效解決了傳統客戶服務系統知識庫更新慢、系統智能不足、服務意識差的問題。大數據技術在人工智能客戶服務系統中的不斷應用，對有效緩解人工客戶服務壓力，為用戶提供更好的服務，促進企業行業智能化發展具有重要作用。并從總體思路和集成實例上實現了大數據技術與人工客戶服務智能系統的有效集成，保證了大數據技術的應用性能得到充分發揮，提高了企業的運營管理水平。
在客服系統中應用人工智能技術，主要涉及到的就是語音識別關鍵技術、自然語言處理關鍵技術、知識庫管理關鍵技術、語音合成關鍵技術，主要就是以下幾點：
1 語音識別關鍵技術
對于語音識別來講，就是使得人工智能機器人識別、理解客戶所說的語言，屬于一種人機交互性的技術，近年來在語音控制領域、搜索領域中得到了廣泛應用，成為人工智能在相關客服系統中高質量應用的關鍵技術之一。
2 自然語言處理關鍵技術
從自然語言處理關鍵技術層面而言，就是通過自然語言、計算機相互通信的技術措施，使得計算機能夠和客戶所使用的自然語言進行高效化的通信。這個關鍵技術中主要涉及到自然語言理解部分、生成部分。
3 知識庫管理關鍵技術
知識庫是客服系統中非常重要的組成部分，無論傳統客服系統還是人工智能系統，在管理的過程中均需要從知識庫之內尋找到非常標準的知識或者是答案，然后將其反饋給客戶。目前在市場中存有很多種知識庫的類型，最為常見的就是框架類型、規則類型、邏輯類型幾種。
4 語音合成關鍵技術
此類技術在具體應用期間又被稱作是文語轉化，從實質層面而言，是將有關的文本數據內容轉變成為語音數據內容，并對其進行播放處理，其中涉及到聲音學方面、語音學方面、心理學方面、數字信號處理方面的學科前沿技術，也會應用多媒體合成技術，在各類高新技術的支持下可以保證工作的效果。
通過大數據技術與人工智能客服系統的有效融合，可以看出，智能客服系統是基于大數據技術知識庫的自動化、標準化響應，不僅可以提高整個系統的服務質量，同時也有效地滿足了客戶的需求。但系統的離線實體業務服務功能還可以自動識別客戶的語音需求，自動查詢大數據知識庫，促進員工向客戶提供更全面的答疑信息，不僅提高了員工的工作技能，實現了理論知識的有效存儲，同時也滿足了客戶的響應需求。通過使用大數據技術，客戶身份信息也可以有效地轉化為數據信息并存儲在大數據平臺上，從而大大提高了數據采集轉換的效率和企業的發展水平。
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