聶莉娟 方志偉 楊志杰 杭莉

（金肯職業(yè)技術(shù)學(xué)院 江蘇省南京市 210000）

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)水平的不斷發(fā)展，智能化客戶服務(wù)已經(jīng)逐漸深入到越來越多行業(yè)領(lǐng)域中，并被許多客戶以及企業(yè)所接受和認(rèn)同。然而，從現(xiàn)階段智能化客戶服務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀來看，絕大部分的智能客戶服務(wù)系統(tǒng)均是依托于自然語言處理技術(shù)來構(gòu)建的，為用戶以及企業(yè)提供自動問答服務(wù)。在該智能客戶服務(wù)系統(tǒng)工作中，通常是依照語音或者文本中提及的某些關(guān)鍵詞來判斷用戶的意圖，導(dǎo)致實際獲得的回答并不具備良好的智能性，問題處理的方式比較固定、單一，無法提供優(yōu)秀的問題體驗，還要得到人工技術(shù)以及知識的支持。出現(xiàn)這樣的問題，究其原因一方面是由于自然語言處理技術(shù)還不完善，另一方面是因為當(dāng)下企業(yè)的知識管理不科學(xué)、不健全。為此，在大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到人工智能客服系統(tǒng)中具有十分重大的意義，可以有效推動人工智能客服系統(tǒng)的進(jìn)一步完善。本文重點闡述了大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)現(xiàn)狀，進(jìn)行了系統(tǒng)設(shè)計與各個功能模塊的研究，提出了大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能客服系統(tǒng)結(jié)合的策略，為改革與創(chuàng)新人工智能客服系統(tǒng)提供幫助。

1 大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)現(xiàn)狀

隨著現(xiàn)代科技水平的不斷發(fā)展，許多產(chǎn)業(yè)都積極的向智能化、自動化方向發(fā)展，以往的企業(yè)客服主要是依靠人工進(jìn)行，不僅工作強(qiáng)度大，同時人工成本昂貴，增加了公司運(yùn)營的成本，在這種背景下人工智能客服系統(tǒng)逐漸被開發(fā)出來，并應(yīng)用到許多行業(yè)領(lǐng)域中，比如說中國電信、中國移動以及許多銀行等都運(yùn)用了人工智能客服系統(tǒng)。然而，從現(xiàn)階段許多公司使用的人工智能客服系統(tǒng)來看，主要是依托于自然語言處理技術(shù)來構(gòu)建的，并且依照語音或者文本中提及的某些關(guān)鍵詞來判斷用戶的意圖，智能化程度普遍不理想，實現(xiàn)的問答方式也比較固定，只能夠從某種意義上暫時緩解客服工作人員的壓力[1]。還有一些公司沒有構(gòu)建健全的知識管理系統(tǒng)，無法充分發(fā)揮出智能客戶服務(wù)系統(tǒng)的優(yōu)勢與作用。

2 大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)與結(jié)構(gòu)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)設(shè)計

為了進(jìn)一步促進(jìn)人工智能客服系統(tǒng)的改進(jìn)和完善，筆者從數(shù)據(jù)自動獲取并應(yīng)用方面出發(fā)，在實際進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時，通常是以傳統(tǒng)智能客服系統(tǒng)為載體，并在此基礎(chǔ)上增設(shè)知識數(shù)據(jù)的收集、整理和應(yīng)用環(huán)節(jié)。在現(xiàn)代信息化時代，無時無刻不在產(chǎn)生龐大的、各種類型的數(shù)據(jù)信息，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)@些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析和挖掘，從中尋找出能夠使用的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，為使用者提供更加精準(zhǔn)的信息，同時將這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深度整合與分析，從而產(chǎn)生更具深度的信息，增加智能客服系統(tǒng)的人性化，讓其為用戶提供更加靈活、滿意的解答。在依托于人工智能客服系統(tǒng)解答用戶的實際問題時，還應(yīng)當(dāng)對每次問題解答過程的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，最后上傳到云端知識數(shù)據(jù)庫中[2]。

圖1：大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)工作流程示意圖

在用戶的實際信息請求還未成功發(fā)出時，人工智能客服系統(tǒng)會從數(shù)據(jù)庫中自動獲取用戶的互聯(lián)網(wǎng)行為、興趣愛好、行為特征以及歷史交易記錄等數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納、整合與建模，得到用戶個人的大致標(biāo)簽，最后建設(shè)出用戶的詳細(xì)畫像[3]。人工智能客服系統(tǒng)在收到用戶發(fā)送的信息請求后，系統(tǒng)會第一時間開展用戶信息的分析處理工作，在此過程中人工智能客服系統(tǒng)會調(diào)取已構(gòu)建的用戶畫像，依托于算法分析預(yù)測用戶的主觀意識，緊接著和知識庫中的各種實際案例進(jìn)行比對，結(jié)合之前的經(jīng)驗和方法，構(gòu)建出能夠符合用戶需求的信息，并將這些信息反饋給用戶。人工智能客服系統(tǒng)在完成一次問答服務(wù)之后，系統(tǒng)會自動提示用戶對本次服務(wù)進(jìn)行評分，并將用戶的實際評價和反饋信息結(jié)合起來，為系統(tǒng)提供更多的案例學(xué)習(xí)，然后將案例信息歸納整合之后上傳到案例數(shù)據(jù)庫中，方便下次使用。在人工智能客服系統(tǒng)工作過程中，最重要的環(huán)節(jié)就是信息的自動獲取以及分析兩部分，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用，能夠較好的解決這兩方面難題，不僅可以有效提高人工智能客服系統(tǒng)的工作效率，同時也為接下來的人機(jī)交互環(huán)節(jié)提供巨大的幫助，如圖1所示為大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)工作流程示意圖。構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的人工智能客服系統(tǒng)，主要涵蓋了三個部分，分別是依托于自然語言理解技術(shù)以及知識圖譜技術(shù)的智能問答模塊、依托于用戶畫像的知識庫模塊以及依托于機(jī)器學(xué)習(xí)的更新管理模塊[4]。

2.2 問答模塊

問答系統(tǒng)通常涵蓋了問題信息處理模塊、問題檢索模塊以及問題推薦處理三個部分[5]。人工智能服務(wù)系統(tǒng)在接收到用戶的信息請求后，會對相關(guān)信息開展語義分析，一般來說是依托于構(gòu)建的語義知識資源庫進(jìn)行語句的初步處理，對語句中的關(guān)鍵詞語、語法以及句法等進(jìn)行分析和探究，挖掘出語句與文本相結(jié)合的語義，為接下來的智能回答奠定基礎(chǔ)。

在進(jìn)行知識圖譜構(gòu)造時，先需要從龐大的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘與提煉出知識相關(guān)性的內(nèi)容，獲取具有良好精準(zhǔn)性的數(shù)據(jù)信息，對得到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行歸納總結(jié)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步探究出信息中的隱藏價值。實際上知識圖譜可以看作是一種語義網(wǎng)絡(luò)，能夠較好的表示實體或概念，可以充分反映出實體和概念存在的內(nèi)在語義聯(lián)系。依托于知識圖譜能夠?qū)崿F(xiàn)用戶案例的初步預(yù)處理，然后以此為載體獲取相關(guān)的案例，為智能問答提供數(shù)據(jù)支持。通過知識圖譜的運(yùn)用，能夠有效提升數(shù)據(jù)精確性、強(qiáng)化數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性、促進(jìn)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化生成，在進(jìn)一步改善人工智能客服系統(tǒng)語義理解智能化水平的基礎(chǔ)上，還可以增加問答系統(tǒng)的回答精準(zhǔn)性，縮短信息檢索的時間，為用戶提供更加高效的問答服務(wù)[5]。

2.3 知識庫建立優(yōu)化模塊

一個健全的數(shù)據(jù)庫通常涵蓋了過往案例數(shù)據(jù)、關(guān)鍵性問題總結(jié)等部分內(nèi)容，人工智能客服系統(tǒng)必須要依照各種數(shù)據(jù)類型來構(gòu)建相應(yīng)的知識庫。依托于用戶畫像實現(xiàn)知識庫和客戶個人數(shù)據(jù)的緊密融合，形成具有自身特色的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，這也是大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)的一大創(chuàng)新點[6]。

用戶畫像也叫做用戶角色，能夠?qū)Ψ?wù)對象特征進(jìn)行刻畫，獲取客戶的實際需求，在客服系統(tǒng)設(shè)計工作中發(fā)揮重要的作用。在以往的客戶服務(wù)中，通常都是通過人工方式實現(xiàn)的，隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)水平的不斷發(fā)展，逐漸發(fā)展為智能服務(wù)，然而不管是哪種服務(wù)方式，服務(wù)的最終目標(biāo)都是為了解決客戶的實際問題，為客戶帶來貼心、滿意的服務(wù)，因此為了能夠達(dá)到這樣的標(biāo)準(zhǔn)，必須要充分了解和掌握每一位客戶的性格、喜好、行為特征以及習(xí)慣等，在此基礎(chǔ)上使得智能客服系統(tǒng)擁有一定的主觀意識，能夠依照不同客戶的特征來提供與之相匹配的解答方式。

用戶畫像是一種有價值數(shù)據(jù)的重要挖掘連接方式，一方面能夠?qū)⒅R庫中的眾多內(nèi)容進(jìn)行重新優(yōu)化與整理，另一方面也可以從數(shù)據(jù)檢索視域強(qiáng)化人工智能服務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行效率，在推動知識庫的不斷建設(shè)與完善上發(fā)揮了關(guān)鍵性的作用。

2.4 更新管理模塊

智能客服中知識庫的構(gòu)建是以龐大數(shù)據(jù)信息為載體匯聚而成的靜態(tài)數(shù)據(jù)庫，不可否認(rèn)的是知識庫中包含了大量的數(shù)據(jù)資源，并能夠為系統(tǒng)帶來充足的數(shù)據(jù)信息，但是語料知識庫詞典并不是恒定不變的，而是無時無刻都在發(fā)生著變化，通過人工方式來進(jìn)行知識庫資源的更新與管理顯然無法達(dá)到人工客服系統(tǒng)的實時需求標(biāo)準(zhǔn)，難以取得理想的效果。深度學(xué)習(xí)技術(shù)是現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)研究中十分重要的一個新分支，依托于深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠構(gòu)建類似于人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以向人類大腦一樣進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和解釋，比如說圖像、聲音以及文本等[7]。因此深度學(xué)習(xí)是一種更高級別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，和以往的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行對比可以看出，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有較高的特征學(xué)習(xí)水平，將這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能力結(jié)合到人工智能客服系統(tǒng)中，讓系統(tǒng)能夠自主識別和收集有價值數(shù)據(jù)信息，并將這些信息用于知識庫完善中，一方面能夠有效降低人工干預(yù)程度，另一方面也能夠很好的提升系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力，可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的自主學(xué)習(xí)，進(jìn)一步提高人工智能客服系統(tǒng)的智能性。

3 基于大數(shù)據(jù)的人工智能客服的融合應(yīng)用實例

3.1 大數(shù)據(jù)服務(wù)和智能客服的融合

公司在實際運(yùn)營過程中，在營銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)中會存在大量的文件、瀏覽記錄以及業(yè)務(wù)流程等數(shù)據(jù)信息，將大數(shù)據(jù)服務(wù)與智能客服緊密聯(lián)系起來，能夠依托于大數(shù)據(jù)技術(shù)從海量數(shù)據(jù)資源中挖掘出有價值的用戶信息以及用戶報告信息，并對這些信息進(jìn)行整合與歸納，讓公司能夠深入了解用戶群體，充分掌握每個用戶的實際需求。另外，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的智能客服系統(tǒng)還能夠?qū)?shù)據(jù)資源開展清理、歸納以及分析工作，更好發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢，確保智能客服擁有更好的發(fā)展前景。

3.2 融合運(yùn)用效果

將大數(shù)據(jù)技術(shù)充分應(yīng)用到人工智能客服系統(tǒng)中，依托于大數(shù)據(jù)技術(shù)的知識庫的自動化、規(guī)范化響應(yīng)，一方面能夠有效改善人工智能客服系統(tǒng)的服務(wù)效果，另一方面也能夠更好的滿足用戶的實際需求[8]。此外，人工智能客服系統(tǒng)的離線實體業(yè)務(wù)服務(wù)功能依舊能夠主動辨別出用戶的語音信息，自主的從大數(shù)據(jù)知識庫中尋找有用信息，有效提升工作人員的服務(wù)品質(zhì)，為用戶提供更加精準(zhǔn)、快速的答疑信息，一方面很好強(qiáng)化了工作人員的工作質(zhì)量，促進(jìn)了理論知識的存儲和運(yùn)用，另一方面也能夠在極短時間內(nèi)回應(yīng)用戶的請求，提高用戶滿意度和體驗感受。依托于大數(shù)據(jù)技術(shù)，也能夠?qū)⒂脩魝€人資料轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)資源，然后傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)平臺上，進(jìn)而有效改善了數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)化的速度，促進(jìn)相關(guān)行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。

4 結(jié)語

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷創(chuàng)新與發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)廣泛運(yùn)用到許多行業(yè)領(lǐng)域中，并在其中發(fā)揮了重要的作用。將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到人工智能客服系統(tǒng)中，可以很好的彌補(bǔ)以往客戶服務(wù)系統(tǒng)知識庫更新緩慢、系統(tǒng)智能程度低、服務(wù)意識不佳等問題，能夠為用戶提供更加高效的自動問答服務(wù)。