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智能客服案例解析:以知識圖譜、NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建高精度對話機(jī)器人

工程師鄧生 ? 來源:機(jī)器之能 ? 作者:機(jī)器之能 ? 2021-02-11 10:17 ? 次閱讀
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樂言科技基于高精準(zhǔn)的語義理解技術(shù)所打造的客服機(jī)器人,能在海量數(shù)據(jù)中挖掘優(yōu)質(zhì)話術(shù),模擬優(yōu)秀人工客服回復(fù)邏輯,對用戶多輪對話溝通內(nèi)容、訂單信息、店鋪優(yōu)惠活動、商品信息等各維度進(jìn)行全方位感知,從中提取出有效信息,從而精準(zhǔn)且擬人化地回復(fù)用戶咨詢信息。

中國電商行業(yè): 營銷售后能力亟待智能客服予以提升

移動社交時代的到來為品牌商家提供了更加直接有效服務(wù)消費(fèi)者的能力和銷售渠道。隨著電子商務(wù)行業(yè)交易規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,售前和售后服務(wù)作為電商平臺的重要組成部分,傳統(tǒng)的客服方式已無法滿足大量的市場營銷需求。某服裝公司是國內(nèi)規(guī)模領(lǐng)先的服務(wù)商家,其在電商平臺的銷量在同行業(yè)中排名前列,日常的客服咨詢量巨大,也因此為其客服團(tuán)隊(duì)帶來挑戰(zhàn):

1. 客服系統(tǒng)功能局限:傳統(tǒng)客服系統(tǒng)往往只作為接待訪客咨詢的工具使用,無法跟網(wǎng)站商品、訂單查詢、店鋪信息等業(yè)務(wù)模式做完美整合,而需要人工客服去進(jìn)行二次查詢。當(dāng)訪客數(shù)量較多時,常常會造成問題回復(fù)不及時,或回復(fù)不準(zhǔn)確,造成用戶體驗(yàn)下降。

2. 高峰期人力依賴:節(jié)假日及促銷打折期間,電商公司往往需要臨時安排上百人的客服來進(jìn)行接待和答疑以應(yīng)對客服需求量的激增,不僅導(dǎo)致了人力成本消耗大,還因客服專業(yè)知識及信息水平參差不齊而無法做到快速且準(zhǔn)確地滿足用戶咨詢的訴求。

智能客服案例解析:以樂言科技為某服裝廠部署智能客服機(jī)器人為例

樂言科技研發(fā)的“樂語助人”客服機(jī)器人以全棧式電商知識圖譜為底層,專注于自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的行業(yè)應(yīng)用。樂語助人樂語助人具備高精準(zhǔn)的語言理解能力,可以進(jìn)行買家咨詢接待、業(yè)務(wù)問題處理、智能推薦、客情維系等工作。

一、核心技術(shù)

知識圖譜 - 對非結(jié)構(gòu)化文本、半結(jié)構(gòu)化網(wǎng)頁和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫進(jìn)行統(tǒng)一建模、抽取、融合和存儲,積極面對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的挑戰(zhàn),為上層面向特定領(lǐng)域的語言理解、認(rèn)知計(jì)算和對話機(jī)器人提供行業(yè)知識庫。

自然語言處理 - 采用知識驅(qū)動的語言認(rèn)知技術(shù),包括高精度的領(lǐng)域識別、領(lǐng)域內(nèi)意圖識別、情感識別、分詞、語言模型、領(lǐng)域詞向量和句向量表示及語義相似度計(jì)算等,將非結(jié)構(gòu)化的人類語言,變成計(jì)算機(jī)可以理解和操作的結(jié)構(gòu)化表示,形成知識圖譜形式的知識,從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動。

結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí) – 通過研發(fā)面向結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),提供細(xì)粒度實(shí)體識別與鏈接,基于領(lǐng)域本體的關(guān)系與事件抽取,及面向知識問答的語義角色標(biāo)注服務(wù)。

深度問答 - 面向行業(yè)知識庫的深度問答引擎,融合了基于模板、語義解析、信息檢索和端到端深度學(xué)習(xí)等主流技術(shù)。針對行業(yè)復(fù)雜化信息需求,系統(tǒng)可以提供精準(zhǔn)的問句解析和完備的答案回復(fù)。

二、核心功能

擬人化智能問答 – 客服機(jī)器人采用高精度的自然語言理解技術(shù),搭建以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的AI算法模型,通過服務(wù)數(shù)萬家客戶積累海量真實(shí)語料,進(jìn)行高維機(jī)器學(xué)習(xí)與深度訓(xùn)練,反哺算法模型,可以模擬金牌客服的回復(fù)邏輯,提高客服機(jī)器人的語義理解與問答回復(fù)能力。

智能跟單 – 包含催下單、催付款、催好評三催功能,通過識別買家對話語境、付款及牽手進(jìn)度自動進(jìn)行詢單或推薦,以客戶訂單及付款轉(zhuǎn)化率。該模塊同時包含付款推送、發(fā)貨推送及退款挽回功能,可通過發(fā)送提前設(shè)置好的話術(shù)全稱保證用戶網(wǎng)購體驗(yàn)。

智能推薦 - 可根據(jù)不同用戶、不同場景,基于數(shù)據(jù)反饋實(shí)時調(diào)整推薦商品,同時可自動過濾已下架、不應(yīng)季或轉(zhuǎn)化不好的不合理商品。

智能質(zhì)檢 - 于AI和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對會話數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)客服的質(zhì)檢缺陷識別,幫助商家規(guī)范客服行為,提升客服團(tuán)隊(duì)服務(wù)質(zhì)量和效率、幫助發(fā)掘潛在商機(jī)。

三、應(yīng)用效果

樂語助人機(jī)器人首次響應(yīng)時間可以達(dá)到0.5秒以內(nèi),縮短了客服的平均響應(yīng)時長,案例中服裝公司電商事業(yè)部在部署樂語助人后,其平均客服響應(yīng)速度從2017年的120秒,降低到2018年的40秒,再優(yōu)化到2019年的19秒。大幅提升了客戶接待效率,緩解了售前咨詢壓力。此外,客戶接待效率的提升也優(yōu)化了客服團(tuán)隊(duì)的成員配置。該服裝廠售前基本不需要客服回復(fù),客服70%的工作重心都是在售中和售后,可以給到用戶更細(xì)致、更人性化的服務(wù),從而提升用戶粘性與店鋪銷售轉(zhuǎn)化??头?shù)量也從之前的50人,降低到18人,其中白班12人左右,人均每天接待1700-1800人,取得了很好的降本增效效果。

責(zé)任編輯:PSY

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