大數據背景下的智能客服系統研究

李柵柵，陳敏耀，喻 瑋，劉棟波

（國家電網有限公司客戶服務中心南方分中心，江蘇南京 210000）

隨著信息技術的發展和用戶需求的提高，傳統的人工客服已經難以滿足用戶“短”“頻”“快”的服務需求。基于此，智能客服系統逐漸受到人們關注。其通過引入大數據技術優勢，實現人機協同，在減少人力、物力損耗的同時，促進服務質量與用戶滿意度的提升。

1 智能客服系統概述

智能客服采用更加靈活的工作模式來滿足用戶需求，并將相關數據信息進行實時反饋。現階段，智能客服相關技術已經得到了各行各業的認可與應用，智能客服在加強企業和用戶溝通交流當中發揮了十分重要的作用。

然而現階段智能客服系統的運行，大多數情況下仍然是在專用信息處理技術的基礎上實現自動問答，這種智能客服系統的應用模式在于對輸入的關鍵詞進行分析，并通過語音和文本等形式來完成相應的自動問答服務需求。智能客服系統具備高效率、低成本等特點，同時還可以實現對用戶信息的保管與分析，進而為傳統人工客服存在的業務問題提供全新的解決渠道。例如日常生活中使用的運營商智能客服、銀行智能客服等，對于部分簡單高頻問題可以通過相應的系統配置固定算法予以解決，而對于較為復雜的問題則需要由人工服務予以解決。通過運用智能客服，企業的服務質量可以得到提升，同時增強對產品用戶具體需求的了解，從而提供更加具有針對性的服務，為提升企業產量質量與服務水平打好基礎。

但現階段很多企業對于智能客服系統都沒有設定針對性的管理制度，這在一定程度上限制了其融合發展。因此在實際應用智能客服的過程中，應保證對相關用戶需求的全面收集，并根據具體業務場景制訂更加完善的服務策略。

2 大數據背景下智能客服的研究思路與框架設計

2.1 研究思路

隨著大數據時代的到來，對于智能客服的應用提出了更高的要求，如果其核心技術仍然停留在關鍵詞識別等基礎功能上，那么將無法滿足用戶的基本需求。此外，其服務水平與質量距離高度智能化也有著很大差距。在這樣的情況下，需要結合大數據技術，完成智能化客服平臺系統的構建，起到減輕人工客服工作壓力、提升后臺客服系統運行效率的作用。在智能客服系統運行的過程中，加強對大數據技術的應用有助于更好地推進數據整合與流程優化，將其與客戶系統進行整合則可以有效實現對用戶信息、問題的提煉與篩選，最終實現對用戶個性化需求的準確分析。

在這樣的模式下，智能客服系統可以完成對特定數據的篩選整理與高效整合，確保大數據技術的應用價值可以最大限度地呈現出來，促進服務水平與管理質量的提升。由此可見，為進一步滿足客戶的個性化要求、促進整體服務質量的提升，應不斷對系統功能進行優化設計。

結合智能客服系統的研究思路來看，在傳統智能客服系統的基礎上設置相應的數據信息獲取集成流程，進而在業務信息的抽取、分析、處理層面發揮重要的作用。在此基礎上，用戶可以獲得更為完整的信息，同時也伴隨著系統業務數據挖掘深度與廣度的提升。正是在這樣的運行模式下，客服系統的智能化程度不斷提升，從而最大限度地滿足用戶的個性化需求。

在對智能客服系統進行設計的過程中，需要結合交互環節的實際情況完成數據整合，再將其傳輸到云端數據庫。數據獲取系統在用戶傳遞信息請求之前可以先建立相應的分析模型，對用戶網絡行為、興趣偏向及交易數據等加以分析，并對分析結果進行抽象化處理，進而創建出較為完善的用戶畫像。而在用戶傳遞信息需求之后，智能客服系統可以對用戶信息進行分析整合，進而采用特定的技術算法來進行運算。

在服務流程結束之后，智能客服系統會記錄客戶服務情況，并根據收到的客戶訴求解決情況的評分與反饋，作為一次學習儲存到服務策略庫，為后續的優化打好基礎。結合其整體的運行思路來看，數據的收集與分析在其中發揮了至關重要的作用，為保證其核心作用的發揮，應注重對大數據技術的引入，尤其涉及不同渠道之間的數據同步，進而也為提升系統的運行效率提供保障。通常情況下，智能客服系統運用的大數據技術主要包括自然語言理解技術、用戶畫像技術及知識圖譜技術，而分區模塊的設計則主要包括問答模塊、知識庫模塊及更新管理模塊，進而通過兩項技術與三大模塊的綜合運用來實現人工智能客服系統重要作用與價值的發揮。

2.2 框架設計

2.2.1 問答模塊設計

通常情況下，問答模塊屬于智能客服系統的基礎模塊與開端模塊，其最主要的功能包括問題信息處理、問題檢索及問題推薦處理。智能服務系統在接受用戶信息需求時開啟分析工作，以語料知識庫中的相關意圖示例為參照，對于語義信息展開初步分析，針對其中的關鍵詞、語法等內容進行探究，判斷是否可以通過智能回答來滿足用戶需求。

問答模塊的設計，需要與知識圖譜構造相對應，即需要結合用戶表達的信息在海量業務數據中挖掘與之相匹配的，并對更加精準性的數據信息進行整理并返回用戶。

實際上，知識圖譜作為一種語義網絡，既可以延伸出概念層面與實體層面的含義，又可以進一步表示實體和概念中潛在的語義聯系。因此系統在對用戶信息進行預處理時一般以知識圖譜為依托，通過大量服務案例提供數據支持。由此可以進一步看出，問答模塊的設計離不開與知識圖譜的深度融合，這不僅可以提升數據精準程度、促進數據結構化發展及增強數據關聯程度，還可以提升智能客服系統回答問題的質量與效率，幫助用戶在更短的時間內得到更精準的回答。

2.2.2 知識庫模塊設計

知識庫是智能客服系統中最重要的組成部分。結合當前知識庫發展情況來看，市面上較為常見的知識庫主要包括框架類型、規則類型及邏輯類型。在智能客服系統運行過程中，需要對各類客戶服務案例與問題進行總結，并將總結結果凝練成相應的數據信息，儲存到知識庫。而在建立知識庫時也應充分注重數據類型的顆粒度、差異性及完善性，從而保證對用戶需求的有效回答。

在大數據背景下，智能客服系統的構建很大程度上會受到大數據技術的影響，其中也包括知識庫模塊。通過應用大數據技術，知識庫的建立將會與用戶個人數據形成更加緊密的聯系，從而構建起獨具特色的數據庫系統。知識庫對于相關數據信息的收集很大程度上來源于用戶畫像，即通過對用戶特征進行分析，更加精準地滿足其需求。具體來說，可以將用戶畫像看作是一種重要的連接方式，不僅可以對知識庫當中的數據信息進行整理與分類，還可以通過客戶需求預判促進智能客服系統運行效率的進一步提升，賦予數據檢索功能以更加廣闊的視域。在用戶畫像的加持下，知識庫的建設水平將會進一步完善。

現階段，這一環節已經在智能客服系統設計當中發揮著越來越關鍵的作用，在傳統的系統運行中，更多是通過人工來完成該環節，然而隨著信息技術水平的提升，用戶畫像的智能化程度也在隨之增長，并帶動了智能服務質量的提升。值得注意的是，不論用戶畫像是由人工完成還是由信息技術來實現，其根本目的都是幫助解決用戶問題、滿足用戶需求，以及幫助用戶獲得更加完善的服務體驗。因此智能客服系統還需要進一步增強對于用戶基本信息與行為特征的分析，從而賦予系統一定的主觀意識，最終得出與用戶最為匹配的解答方式。

2.2.3 更新管理模塊設計

在智能客服系統運行過程中，雖然知識庫中保存著大量的數據信息，但其整體的運行方式仍然是靜態的，難以滿足用戶的動態需求變化。值得注意的是，語料知識庫詞典也會隨著用戶需求的改變實時變化。在傳統系統的運行過程中，通常由人工負責知識庫資源的更新與管理，但是人工負責這項工作可能會造成一定的誤差，同時也不能滿足其實時要求。針對這樣的問題，深度學習技術逐漸進入人們的視野。可以說，深度學習技術是當前應用于現代機器學習研究中的重要技術，其主要運行原理是構建與人腦類似的神經網絡，從而實現對圖像、聲音、文字等信息的理解與分析。將深度學習技術引入智能客服系統可以更好地完成數據收集、自主識別等工作，既可以有效減輕人工的工作壓力、降低誤差概率，還可以促進智能客服系統自主學習能力的提升，通過高效率的自主學習過程來分析用戶需求并提出相應的應對方案。除此以外，更新管理模塊的運行可以進一步提高人工智能客服系統的智能化程度，幫助用戶獲得更好的系統應用體驗。

3 大模型技術與智能客服擬人化提升技術研究與應用

近年來，大模型的到來讓智能客服迎來了新一輪突破與變革。智能客服將知識通過擬人化的表達，轉化為客戶化語言，讓智能客服的解答更精準、更具有說服力。這需要結合具體的業務場景，基于企業內部客戶服務所需的知識庫進行系統部署，并通過實際智能客服運營積累的語料知識庫加以訓練。

但不是模型規模越大，客戶語料體量越大，最終應用的效果越好。這一過程是綜合性的，考量的不一定是模型的規模，還依賴于語音轉譯文本技術的成熟，配套完善的知識圖譜建設，客戶清洗后有效語料積累，并結合業務特點，在語法句式表達上挖掘，提升意圖識別、服務流程、引導話術等全方位的服務體驗，提升智能客服與客戶交互流暢度、場景解答和客戶訴求的匹配度，進而實現進一步的人工替代，最大限度地滿足用戶的實際需求，發揮出客服系統的真正價值。

4 結束語

信息技術水平的提升使得智能客服系統面臨著全新的機遇與挑戰，將大數據技術、大模型引入其中可以進一步提升數據信息分析的精確性與合理性，降低工作壓力、提升服務質量。在對智能服務系統進行研究與設計的過程中，應充分結合行業、企業發展的實際特點優化分析模型構建，并實現對問答模塊、知識庫模塊及更新管理模塊的完善設計。