日常生活中，人工智能已经随处可见，客服机械人活跃在各商场和营业厅，提供信息咨询和业务管理；外呼机械人辅助完成通知、营销、调研等任务。但同样是机械人，在与人的交互中，有的智慧伶俐，有的却机器木讷，造成如此“乱七八糟”的原因主要在四个方面。一、能说会听客服机械人通俗来讲就是借助语音识别、语音合成、语义明白等人工智能技术，以电话、网页、微信、APP以及实体机械人的形式，主动或被动与客户举行交流，完成解答咨询、管理业务、营销推广、用户观察等任务。在整个历程中，客服机械人首先需要“能听会说”，能够将客户语音精准地转为文本，再将系统反馈以流通、自然、清晰的声音通报给客户。

我们在与客服机械人交互历程中，会听到“对不起，xx没有听明确，请换个问法试试，好比......”,很可能就是在语音识别历程中出了问题，遇到方言口音偏重的情况，更是如此。语音合成的效果则会直接影响能否将系统反馈准确通报给客户，特别是涉及到多音字和断句的情况。这就需要在选择客服机械人的历程中，重点关注语音识此外准确率，语音合成的流通性，行业语料的积累，以及是否能够支持所服务地域的方言语种需求。

以捷通华声为四川某银行部署的智能语音导航机械人为例，能够准确识别四川方言，并定制了区别于传统播音腔的素人音库，在自然的交互历程中辅助客户快速完成了业务管理。二、能思考会判断能听清楚会表达，还要能思考会判断。为了能够顺利上岗，客服机械人不仅要“认识”每一个字，还要“明白”这些字放在一起是什么意思。

以在金融领域广泛使用的灵云智能客服机械人为例，接纳捷通华声自主研发的语义明白技术，是基于行业最先进的ELMo算法，由词向量、句向量升级到支持篇章级语义抽取，对上下文的语义明白和多轮对话有了更进一步的提升。自学习功效是客服机械人是否“智能”的关键指标，灵云智能客服能够在基础知识库建成后，生成专属语义模型，不停从用户对话记载中挖掘新的问法及知识点，拓展知识库，越用越智慧，像极了求知欲旺盛的“勤学生”。

三、懂业务会话术技术过硬，但真正让客服机械人拥有“智能”评语的，还是对业务自己的掌握能力。为了让客服机械人能够通过特定的上下文交互流程，引导客户提供须要信息、捕捉用户真实意图或完成某项任务。

人工智能训练工程师会对客服机械人举行专业的业务培训。业务培训的历程就是知识加工的历程。

简朴的一问一答即为一条知识，好比：“Q：你吃了吗？A：吃了”，未经加工的知识只能准确回覆用户较少的问题，知识加工的意义在于让机械人能够越发灵活的识别更为富厚的用户问题，并给出准确谜底，更好的服务用户。以在疫情防控期间助力社区完成人群筛查和宣教事情任务的灵云智能外呼机械人为例。人工智能训练工程师首先会将疫情防控相关的知识通过领域划分、知识提取、知识尺度化、知识审核、种别划分等步骤，整理为机械人可消化的知识。之后凭据业务情况，举行扩展问加工、实体属性加工、模式加工等知识深加工。

最后通过批量测试，验证知识的有效性及准确性，完成知识调优。客服机械人能够以严谨的逻辑和灵活的话术快速完成人群筛查和宣教事情任务，离不开前期的场景制作。

捷通华声人工智能训练工程师通过流程话术设计、意图变量整理、可视化流程编辑、节点加工等步骤，让客服机械人学会多轮对话和意图剖析。这套逻辑同样适用于精准营销、客户回访、金融催收、客户眷注、问卷观察等场景。四、测试再优化一切准备停当，通过多轮考核（测试）后，客服机械人即可正式上岗。

但这仅仅是开始，客服机械人需要在后续服务历程中，不停统计逐日交互情况、标注效果及问卷情况，对对话记载、高频问题、交互次数平分析标注，进一步举行知识优化，提高问答准确率，以实现为客户提供“智能化”服务的目的。灵云全智能客服解决方案是捷通华声专门针对呼叫中心、客服中心推出的一整套解决方案，广泛服务，银行、保险、政府、能源、运营商、交通等领域数千家客户，积累了富厚的数据资源（脱敏），能够更快速地建设知识库，资助更多客户部署提供精准服务的智能客服机械人。

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