大數據背景下的人工智能客服系統研究

陸 燁

蘇州市軌道交通集團有限公司運營分公司 江蘇 蘇州 215000

前言：智能化客戶服務已廣泛應用于各行各業當中，其接受度和滿意度在用戶和企業中普遍較高。然而，目前大多數的智能客服系統都是基于自然語言處理技術來實現自動問答服務的。簡單的語音和文本被用作分析和處理的關鍵字。問答質量遠不“智能”，問題處理的角度不夠靈活，需要人工技術和知識支持。這些問題部分源于自然語言處理技術的原始束縛，而另一部分主要是由于現有企業知識管理的不完善。由此能夠看出，加強對大數據背景下如何更好開展人工職能客服系統的方法與策略的研究，對于促進人工智能客服的良好發展等方面具有十分重要的作用和現實意義。

一、大數據背景下的人工智能客服系統簡述

企業與用戶之間的通信要求以智能客戶服務為主要通信橋梁，促進國家電網及時了解用戶用電需求，從而對智能客戶服務的服務質量提出了更高的要求。但就目前的智能客服系統而言，主要采用自然處理技術來實現系統深層次的自動問答服務模式，并以語音和文本為關鍵詞進行處理。雖然可以緩解人工客服的工作壓力，但其服務質量遠低于智能化。此外，許多電網企業還缺乏相對完善的知識管理體系結構，這也影響了智能客戶服務系統的有效應用性能。

二、相關話務數據分析模型和科學構建

（一）合理分析相關的話務數據信息

話務量主要是指單位時間內產生的通話次數與每次通話時間的乘積。其中，通信時間的長短在一定程度上影響著交通量。但是，隨著單位時間內通信量的不斷增加，流量也會逐漸增大。因此，在建立相應的呼叫模型時，需要對話務數據進行計算和分析，以保證模型構建的合理性和有效性。

（二）話務系統的相應模型構建

通過運用相關的數據信息智能化的分析機制，可以實現對相關歷史交通數據信息的有效查詢，從而為相關業務活動的開展提供更優質的智能服務。但是，為了有效地將大數據技術應用到人工智能客戶服務系統中，需要建立相應的交通高峰風險預測分析模型，以保證客戶服務應急管理系統任務的有效實施，從而為網格用戶提供更好的服務。

同時，通過系統間的信息比較，找出規律性的情況，為相關措施的改進和優化提供可靠的數據來源。此外，通過構建交通系統模型，還可以了解不同系統的正常指標，這對有效了解系統的運行效率是非常必要的。通過對模型的分析，我們還可以分析一定時間段內的電話應答次數，檢查該時間段內系統運行的可靠性，從而判斷系統運行是否具有方便性和人性化的特點，保證系統性能的充分發揮。

三、大數據背景下人工智能客服的融合應用

（一）整體思路

在用戶發送信息請求之前，數據自動采集系統已經對用戶的網絡行為數據、內容偏好數據、歷史交易數據等進行了行為建模，提取用戶標簽，構建用戶畫像。智能客服系統在收到用戶請求時，首先對用戶信息進行分析和處理，同時獲取用戶的肖像信息，通過算法分析獲得主觀意識，然后結合存儲在知識庫中的案例，將最佳答案擬合并反饋給客戶。服務咨詢結束后，系統會根據用戶的評分和反饋自動要求進行案例分析，并將獲得的信息上傳到案例數據庫中。數據的自動采集和分析成為整個過程系統的關鍵。大數據提供了可靠的支持，以最大限度地提高整個系統的效率和隨后的互動鏈接。基于大數據的人工智能客戶服務主要分為問答模塊，以自然語言理解技術為核心，以知識地圖技術為輔助，以用戶肖像構建為核心的個性化知識庫模塊和基于機器學習的更新管理模塊。

（二）融合實例

1.大數據服務與職能客服

大數據服務與智能客服之間的有效融合，提取營銷業務應用系統的文件、電費、業務流程等數據，有效提取客戶信息和客戶報告信息，從而幫助電網部門及時了解用戶需求。此外，該系統還可以有效地對數據進行清理、整合和分析，確保充分發揮大數據技術的應用優勢，為智能客戶服務的發展提供更好的優質服務。

2.融合應用效果

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整個電網行業的發展水平。

結語：綜上所述，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，促進電網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，提高了電網企業的運營管理水平促進電網產業長期穩定發展。