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AI引发服务变革,企业究竟需要怎样的智能客服机器人?

来源:中国网     作者:佚名   2017-11-02 15:07:10
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   作者:四七 

      由于人工智能的快速发展,“机器换人”成为整个社会热议的话题。究竟有多少人类的工作可被机器人取代呢?2017年4月,日本经济新闻和英国金融时报共同的研究调查显示,在调查范围内的820种职业、2069项业务(工作)中,34%(710项工作)的比重可被机器人替代。

      那么在这些可被机器替代的工作中,哪项工作“机器换人”的发生速度最快呢?根据美国劳工部数据库信息,将工作的自动化程度分为100个等级,级别越高表示自动化程度越高。其中,电话接线员的级别为66级,到2024年预计减少就业人数42.4%。也就是说,七年后有近一半的电话接线员会变成机器人,是不是很吓人?

      客服人员是电话接线员中的主力,那么从企业角度来看,为什么需要应用机器人客服?由机器人代替人工客服有哪些好处?不可逆转的大潮中,企业需要怎样的智能客服?

      机器人客服可以帮助企业解决哪些问题?

      企业业务规模不断扩大,客户越来越多,客服人员工作量增加,但服务能力有限。以电话客服为例,只能一对一提供服务,客服电话需要排队,客户体验差。

      在客户致电或在线咨询客服代表的问题中,超过60%的问题都是常见的,也就是说大部分客服人员每天都在应对重复的问题,机械工作消磨着客服人员的工作热情。企业也要为重复的工作量买单,应用机器人客服后,人力成本会大大降低。

      人工客服工作时间有限,需要几班倒才能实现24小时服务,而机器人无需休息,节省人力成本。

      标准化服务也是人工客服的一个难点,不同的客服代表可能会给客户不同的答案,这让客户感到恼火。而在统一算法支配下的机器人客服,可以给客户真正意义上的标准化服务。

      销售易服务云IM机器人提供解决方案

      2017年10月更新的销售易CRM V1710中,服务云智能客服机器人上线,为企业提供7*24小时在线的金牌机器人客服。销售易CRM企业版、旗舰版包含此功能,PC端和移动端全支持。

      销售易服务云客服机器人支持自然语言形式导入知识条目,企业根据自身业务构建知识库,匹配高频问题。系统自带寒暄语条目,并且销售易后续会推出一些行业词库,这个功能对于医疗、教育等特定行业来说,可以更好地满足客服问题需求。

      销售易服务云客服机器人的反应速度极快,通过自然语言处理,机器人可以迅速处理访客问题,给出答案,如无法提供答案则提示访客转人工客服。帮助企业节约人力成本,提升客服速度和标准化服务质量。

  销售易服务云客服机器人的自然语言处理流程是怎样的呢?

  以问题“管理员为什么无法删除订单?”为例:

  
    

      访客提问:管理员为什么无法删除订单

      机器人处理:

      1、特征词处理:识别出“管理员”、“删除”、“订单”等特征词。

      2、语义分析:将访客的自然语言的问题转换为机器可以理解计算的形式。

      3、业务知识库匹配:知识条目里关于“订单”的条目,匹配到知识条目“管理员为什么不能删除订单?”,机器计算“不能删除”和“无法删除”的匹配度,精准定位问题。

      4、给出准确答案。

  
    

      如访客提问:“为什么不能删除?”则根据特征词“删除”进行处理,弹出备选问题,业务知识库匹配“删除”相关知识条目,不会匹配到订单相关知识条目。

      对于已知问题,机器人以三种形式命中知识条目:

      1. 一个问题一个答案:访客提问一个问题,命中唯一一条知识条目,直接推送给该条目的答案。例如:

  
    

      2. 一个问题对应几个关联问题:访客提问一个问题,命中多条知识条目,则推送它们的列表给访客选择,点击选择后推送对应问题的答案。例如:

  
    

      3. 一个问题不知道答案:访客提问一个问题,知识条目中没有录入该问题,则回复自定义好的未知问题说辞。可转人工服务。例如:

  
    

      对于寒暄语,机器人会热情地与您打招呼~

  
    

      结 语

      Gartner《下一代客户服务软件趋势》报告中指出“智能客服机器人的使用正处于临界点。大幅改进的自然语言处理技术,以聊天为中心的移动渠道与客户互动的应用,以及客户对机器人技术的接受程度,这些因素使得人们对智能客服机器人的兴趣越来越大。”

      自然语言处理和深度学习赋予客服机器人能力,将客服代表从枯燥重复的工作中解放出来,转而为客户解决更复杂的问题;对于企业来说,节约了人力成本的同时可为企业提升客服效率和质量,快速为客户提供更准确的服务。
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