AI大模型與4大策略，打造智能客服機器人問題解決新高度

圖：不同智能解決率對費力度的貢獻

可見機器人解決問題的流程要比人解決問題更加復(fù)雜。當用戶表達需求后，機器人首先是利用相關(guān)問題，給出推薦答案。但當用戶不選擇問題推薦，而是通過輸入問題獲取服務(wù)時，則會進入到機器人多輪交互。

以一個多輪會話為例，這個過程中機器人先要理解問題，比如用戶是需要追加備注、修改地址，或是申請退款等等，都需要機器人理解后再嘗試自助解決。

通過高效的算法和智能推薦系統(tǒng)，機器人能夠根據(jù)用戶的問題和訂單信息，智能推薦相關(guān)的實體問題。

以外賣行業(yè)為例，當用戶下單后，客服機器人會根據(jù)訂單信息識別出用戶購買的具體產(chǎn)品。進而利用常見問題的關(guān)聯(lián)性，自動推薦與該產(chǎn)品相關(guān)的常見問題和解決方案。

例如，當用戶下單了辦公桌，客服機器人會推薦關(guān)于辦公桌定制、尺寸詳情、預(yù)約安裝等常見問題的答案。

這種基于訂單內(nèi)容的智能推薦，能夠?qū)訉舆f進引導(dǎo)用戶自助解決，無需交互，即可解決高達80%的重復(fù)性問題。

傳統(tǒng)機器人在問題理解上存在一定的局限性。它們通常依賴于預(yù)設(shè)的規(guī)則和關(guān)鍵詞匹配，能夠處理的問題類型相對有限，且對復(fù)雜或模糊的查詢理解能力不足。此外，還需要人工定期更新知識庫。

相比之下，大模型智能客服機器人通過深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)（NLP），經(jīng)過大量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，直觀學(xué)習(xí)了語言的使用規(guī)則和常見表達方式，能更有效的理解語言的語法、語義和上下文。并結(jié)合知識圖譜，大模型機器人能夠關(guān)聯(lián)不同實體和概念問題，理解能力更精準。

以一個常見的催單場景為例：客戶：我的訂單到哪里了？再不到，我就要退單了。

對話引擎作為設(shè)計和構(gòu)建機器人流程自動化解決方案的核心工具，其權(quán)限的高低直接影響到問題解決的效率。通過在可視化流程畫布上模擬業(yè)務(wù)流程，我們可以預(yù)見智能客服機器人執(zhí)行任務(wù)的方式。當流程設(shè)計精細、貼近實際業(yè)務(wù)邏輯時，機器人在執(zhí)行時的問題理解能力就越強。

機器人對話引擎的節(jié)點類型多樣，包括意圖判斷、對話節(jié)點、判斷節(jié)點、回復(fù)節(jié)點、收集節(jié)點和查詢節(jié)點等，這些基本節(jié)點的組合構(gòu)建出了復(fù)雜的對話邏輯。并可靈活調(diào)用API業(yè)務(wù)接口，實現(xiàn)自動化流程中的信息調(diào)用和管理，從而自助解決問題。

可見對話引擎很好的將意圖理解、知識庫、交互過程中的任務(wù)調(diào)度很好的銜接結(jié)合起來，支持運營人員在平臺上利用這些元素，快速自由組合配置對話流。

業(yè)務(wù)系統(tǒng)可以通過系統(tǒng)公共API接入全局變量，并將這些變量運用到對話流配置中。同時也可以使用系統(tǒng)預(yù)置的條件參數(shù)，或?qū)υ捴幸咽占降男畔硗晟迫蝿?wù)場景。所以當賦予對話引擎更多權(quán)限時，它在處理復(fù)雜問題時的能力也更強。

AI大模型客服機器人的應(yīng)答方式主要分為精準式應(yīng)答和生成式應(yīng)答兩種。精準式應(yīng)答指AI機器人根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則、知識庫或特定算法輸出答案，會隨知識庫更新而相應(yīng)更新，便于管理和維護。

而生成式應(yīng)答是指AI機器人利用深度學(xué)習(xí)、自然語言生成等技術(shù)，結(jié)合上下文信息自主生成回答，具有高的創(chuàng)造性、靈活性。

假設(shè)一個客戶服務(wù)場景，當用戶遇到了一個關(guān)于產(chǎn)品使用的問題，并向客服機器人尋求幫助。

針對同一個用戶問題: “這個文檔我打印了好幾遍，都出不來，怎么辦？我急著需要?！?/span>

精準式應(yīng)答匹配知識庫答案后直接輸出：

而同一個問題，生成式應(yīng)答的方式則在理解用戶意圖后，結(jié)合知識庫，生成更擬人化的交流內(nèi)容如下：

可見，作為非標準性的用戶問題，AI機器人可以結(jié)合知識庫自主生成符合邏輯的應(yīng)答，察覺客戶情緒進行安撫，結(jié)合知識庫創(chuàng)造性地提供解決步驟。這不僅增加了交流的擬人化，同時也保障了回答的準確性。