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基于AI技術(shù)的客服數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新研究與實踐

2020-01-06 13:27:34鄭蓉蓉宮曉峰
科學(xué)與信息化 2020年34期
關(guān)鍵詞:引擎智能用戶

鄭蓉蓉 宮曉峰

1.國家電網(wǎng)有限公司信息通信分公司 北京 100761;

2.中國人民財產(chǎn)保險股份有限公司 北京 100080

1 研究思路

1.1 智能客服的背景與意義

智能客服近幾十年來飛速發(fā)展,從1997年打敗國際象棋冠軍的“Deep Blue”,2011年極具挑戰(zhàn)性的醫(yī)療機器人“Watson”,再到2017年戰(zhàn)勝多位圍棋大師“Master”。人工智能正在融入各個行業(yè)。人工智能一個重要應(yīng)用場景是同用戶進行基本溝通,并自動回復(fù)用戶的問題,以達到降低企業(yè)客服運營成本、提升用戶體驗的目的。傳統(tǒng)呼叫中心問題提報來源不同,雖可匯入統(tǒng)一系統(tǒng),但資源無法動態(tài)分配。智能 呼叫中心的愿景為設(shè)立統(tǒng)一管理,急需統(tǒng)一儲存、統(tǒng)一維護、統(tǒng)一分配、統(tǒng)一管理的綜合受理平臺[1]。

1.2 智能客服的研究重點

(1)智能知識庫:通過人工客服日常積累的問題集,建立一個高質(zhì)量、高擴展性的語料庫,并在此基礎(chǔ)上通過各種渠道獲取盡可能多的行業(yè)問答知識。語料庫是智能客服知識庫尋找答案的來源,語料庫覆蓋面越廣意味著智能客服知識庫可以回答的問題越多。

(2)智能分析引擎:用戶所提的問題的形式通常都是非標(biāo)準(zhǔn)化的,同一問題的問法多種多樣,因此必須將各種形式的問題歸一化,以便同知識庫中的標(biāo)準(zhǔn)問法匹配[2]。

2 功能介紹

2.1 智能知識庫

(1)構(gòu)建知識庫模型:基于語義而非詞形的語言詞典結(jié)構(gòu)建立動態(tài)多維度智能知識庫模型,可進行知識的有效積累和復(fù)用,使用語言知識庫和業(yè)務(wù)知識庫兩庫構(gòu)建智能知識庫,兩庫分離的維護機制有利于智能客服知識庫系統(tǒng)的維護和擴展,便于維護人員對于企業(yè)知識進行規(guī)范的精細(xì)化管理。

(2)構(gòu)建智能服務(wù)引擎:基于自然語言處理技術(shù),通過智能分詞、模板匹配、相似度計算等定位知識點,并將問題答案反饋給用戶。智能服務(wù)引擎具備詞法分析,句法分析和語法分析的三重能力。智能服務(wù)引擎具有密集的算法和密集的數(shù)據(jù),包括了智能分詞及標(biāo)注引擎、語意分析引擎、智能問答系統(tǒng)、命名實體識別系統(tǒng)、聊天引擎和答案處理引擎等[3]。

本研究針對保險公司垂直行業(yè)海量知識進行長期的機器訓(xùn)練,形成了專屬的自然語言交互引擎,達到了毫秒級對話水平。當(dāng)提出的問題中缺少一些關(guān)鍵信息時,引擎會將這樣的問題與問題的上文結(jié)合起來進行分析,再給出最合適的答案。智能服務(wù)引擎模擬人的思維進行交互,一些特定知識點之間存在著關(guān)聯(lián)關(guān)系,引擎具有“記憶用戶上文”的能力,并能和新的問題結(jié)合在一起進行解析并給出答案,體現(xiàn)了智能客服知識庫問答過程的流暢性。

2.2 智能客服數(shù)據(jù)分析

本研究區(qū)別于傳統(tǒng)話務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)行分析,重點在客戶問題語義上。本文從信息系統(tǒng)實用化熱點分析、用戶需求分析兩方面使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行挖掘[4]。

(1)信息系統(tǒng)實用化熱點分析。本研究通過業(yè)務(wù)條線和問題數(shù)據(jù)分析掌握不同業(yè)務(wù)類別的用戶需求,在此基礎(chǔ)上進一步對問題進行分類,從而切實解決客戶問題,提高客戶滿意度。能否真實了解客戶需求,并提供有效解決方案,是區(qū)分客服管理水平的差異的關(guān)鍵點。實現(xiàn)模型步驟如下:①將多元信息轉(zhuǎn)化為文本信息;②將文本信息導(dǎo)入大數(shù)據(jù)分析模型;③結(jié)合專業(yè)詞庫、停用詞庫將原數(shù)據(jù)進行分詞并清洗數(shù)據(jù);④按頻率統(tǒng)計方法及關(guān)聯(lián)關(guān)系算法分析出數(shù)據(jù)中高頻詞匯及關(guān)聯(lián)詞匯,指導(dǎo)座席明確描述問題時精準(zhǔn)定位問題[5];⑤結(jié)合智能知識庫,統(tǒng)一分類顆粒度,按照業(yè)務(wù)場景將問題進行分類,并展示業(yè)務(wù)詳情及原因分析;⑥針對不同問題現(xiàn)象,根據(jù)自學(xué)習(xí)機制,匹配對應(yīng)解決辦法,通過對比完善并補充智能知識庫,擴大其支撐范圍。⑦可實現(xiàn)用戶實用化熱點的監(jiān)測分析,從應(yīng)用運維角度切入提升業(yè)務(wù)智能運營水平。

(2)用戶需求分析。本研究通過用戶需求數(shù)據(jù)分析,對用戶問題進行分類,進行用戶肖像繪制,形成用戶個性化熱點問題、熱點服務(wù)用戶分布、熱點服務(wù)部門分布、用戶實用化軌跡,為用戶進行需求挖掘,為用戶提供主動式精準(zhǔn)服務(wù),提升用戶滿意度[6]。

3 結(jié)束語

智能客服數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新研究與實踐具有重要的經(jīng)濟效益及社會效益。可幫助明確信息系統(tǒng)優(yōu)化方向,節(jié)約無效開發(fā)資金。在社會效益上:①節(jié)省用戶導(dǎo)航等待時間等,提升客戶服務(wù)滿意度;②明確信息系統(tǒng)優(yōu)化方向,向服務(wù)界面友好化系統(tǒng)轉(zhuǎn)變;③深挖用戶需求,樹立客服品牌,提升服務(wù)能力。

目前,智能客服數(shù)據(jù)分析已應(yīng)用于電力行業(yè)、保險行業(yè)等多個專業(yè)領(lǐng)域,并為總部多個部門定制大數(shù)據(jù)分析報告。本創(chuàng)新在技術(shù)、知識庫、商業(yè)模式方面的高度可移植性和共享能力。下一步可在電力系統(tǒng)內(nèi)部及社會各行業(yè) 呼叫中心推廣使用。

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