大数据背景下的智能客服系统研究

李栅栅，陈敏耀，喻 玮，刘栋波

（国家电网有限公司客户服务中心南方分中心，江苏南京 210000）

随着信息技术的发展和用户需求的提高，传统的人工客服已经难以满足用户“短”“频”“快”的服务需求。基于此，智能客服系统逐渐受到人们关注。其通过引入大数据技术优势，实现人机协同，在减少人力、物力损耗的同时，促进服务质量与用户满意度的提升。

1 智能客服系统概述

智能客服采用更加灵活的工作模式来满足用户需求，并将相关数据信息进行实时反馈。现阶段，智能客服相关技术已经得到了各行各业的认可与应用，智能客服在加强企业和用户沟通交流当中发挥了十分重要的作用。

然而现阶段智能客服系统的运行，大多数情况下仍然是在专用信息处理技术的基础上实现自动问答，这种智能客服系统的应用模式在于对输入的关键词进行分析，并通过语音和文本等形式来完成相应的自动问答服务需求。智能客服系统具备高效率、低成本等特点，同时还可以实现对用户信息的保管与分析，进而为传统人工客服存在的业务问题提供全新的解决渠道。例如日常生活中使用的运营商智能客服、银行智能客服等，对于部分简单高频问题可以通过相应的系统配置固定算法予以解决，而对于较为复杂的问题则需要由人工服务予以解决。通过运用智能客服，企业的服务质量可以得到提升，同时增强对产品用户具体需求的了解，从而提供更加具有针对性的服务，为提升企业产量质量与服务水平打好基础。

但现阶段很多企业对于智能客服系统都没有设定针对性的管理制度，这在一定程度上限制了其融合发展。因此在实际应用智能客服的过程中，应保证对相关用户需求的全面收集，并根据具体业务场景制订更加完善的服务策略。

2 大数据背景下智能客服的研究思路与框架设计

2.1 研究思路

随着大数据时代的到来，对于智能客服的应用提出了更高的要求，如果其核心技术仍然停留在关键词识别等基础功能上，那么将无法满足用户的基本需求。此外，其服务水平与质量距离高度智能化也有着很大差距。在这样的情况下，需要结合大数据技术，完成智能化客服平台系统的构建，起到减轻人工客服工作压力、提升后台客服系统运行效率的作用。在智能客服系统运行的过程中，加强对大数据技术的应用有助于更好地推进数据整合与流程优化，将其与客户系统进行整合则可以有效实现对用户信息、问题的提炼与筛选，最终实现对用户个性化需求的准确分析。

在这样的模式下，智能客服系统可以完成对特定数据的筛选整理与高效整合，确保大数据技术的应用价值可以最大限度地呈现出来，促进服务水平与管理质量的提升。由此可见，为进一步满足客户的个性化要求、促进整体服务质量的提升，应不断对系统功能进行优化设计。

结合智能客服系统的研究思路来看，在传统智能客服系统的基础上设置相应的数据信息获取集成流程，进而在业务信息的抽取、分析、处理层面发挥重要的作用。在此基础上，用户可以获得更为完整的信息，同时也伴随着系统业务数据挖掘深度与广度的提升。正是在这样的运行模式下，客服系统的智能化程度不断提升，从而最大限度地满足用户的个性化需求。

在对智能客服系统进行设计的过程中，需要结合交互环节的实际情况完成数据整合，再将其传输到云端数据库。数据获取系统在用户传递信息请求之前可以先建立相应的分析模型，对用户网络行为、兴趣偏向及交易数据等加以分析，并对分析结果进行抽象化处理，进而创建出较为完善的用户画像。而在用户传递信息需求之后，智能客服系统可以对用户信息进行分析整合，进而采用特定的技术算法来进行运算。

在服务流程结束之后，智能客服系统会记录客户服务情况，并根据收到的客户诉求解决情况的评分与反馈，作为一次学习储存到服务策略库，为后续的优化打好基础。结合其整体的运行思路来看，数据的收集与分析在其中发挥了至关重要的作用，为保证其核心作用的发挥，应注重对大数据技术的引入，尤其涉及不同渠道之间的数据同步，进而也为提升系统的运行效率提供保障。通常情况下，智能客服系统运用的大数据技术主要包括自然语言理解技术、用户画像技术及知识图谱技术，而分区模块的设计则主要包括问答模块、知识库模块及更新管理模块，进而通过两项技术与三大模块的综合运用来实现人工智能客服系统重要作用与价值的发挥。

2.2 框架设计

2.2.1 问答模块设计

通常情况下，问答模块属于智能客服系统的基础模块与开端模块，其最主要的功能包括问题信息处理、问题检索及问题推荐处理。智能服务系统在接受用户信息需求时开启分析工作，以语料知识库中的相关意图示例为参照，对于语义信息展开初步分析，针对其中的关键词、语法等内容进行探究，判断是否可以通过智能回答来满足用户需求。

问答模块的设计，需要与知识图谱构造相对应，即需要结合用户表达的信息在海量业务数据中挖掘与之相匹配的，并对更加精准性的数据信息进行整理并返回用户。

实际上，知识图谱作为一种语义网络，既可以延伸出概念层面与实体层面的含义，又可以进一步表示实体和概念中潜在的语义联系。因此系统在对用户信息进行预处理时一般以知识图谱为依托，通过大量服务案例提供数据支持。由此可以进一步看出，问答模块的设计离不开与知识图谱的深度融合，这不仅可以提升数据精准程度、促进数据结构化发展及增强数据关联程度，还可以提升智能客服系统回答问题的质量与效率，帮助用户在更短的时间内得到更精准的回答。

2.2.2 知识库模块设计

知识库是智能客服系统中最重要的组成部分。结合当前知识库发展情况来看，市面上较为常见的知识库主要包括框架类型、规则类型及逻辑类型。在智能客服系统运行过程中，需要对各类客户服务案例与问题进行总结，并将总结结果凝练成相应的数据信息，储存到知识库。而在建立知识库时也应充分注重数据类型的颗粒度、差异性及完善性，从而保证对用户需求的有效回答。

在大数据背景下，智能客服系统的构建很大程度上会受到大数据技术的影响，其中也包括知识库模块。通过应用大数据技术，知识库的建立将会与用户个人数据形成更加紧密的联系，从而构建起独具特色的数据库系统。知识库对于相关数据信息的收集很大程度上来源于用户画像，即通过对用户特征进行分析，更加精准地满足其需求。具体来说，可以将用户画像看作是一种重要的连接方式，不仅可以对知识库当中的数据信息进行整理与分类，还可以通过客户需求预判促进智能客服系统运行效率的进一步提升，赋予数据检索功能以更加广阔的视域。在用户画像的加持下，知识库的建设水平将会进一步完善。

现阶段，这一环节已经在智能客服系统设计当中发挥着越来越关键的作用，在传统的系统运行中，更多是通过人工来完成该环节，然而随着信息技术水平的提升，用户画像的智能化程度也在随之增长，并带动了智能服务质量的提升。值得注意的是，不论用户画像是由人工完成还是由信息技术来实现，其根本目的都是帮助解决用户问题、满足用户需求，以及帮助用户获得更加完善的服务体验。因此智能客服系统还需要进一步增强对于用户基本信息与行为特征的分析，从而赋予系统一定的主观意识，最终得出与用户最为匹配的解答方式。

2.2.3 更新管理模块设计

在智能客服系统运行过程中，虽然知识库中保存着大量的数据信息，但其整体的运行方式仍然是静态的，难以满足用户的动态需求变化。值得注意的是，语料知识库词典也会随着用户需求的改变实时变化。在传统系统的运行过程中，通常由人工负责知识库资源的更新与管理，但是人工负责这项工作可能会造成一定的误差，同时也不能满足其实时要求。针对这样的问题，深度学习技术逐渐进入人们的视野。可以说，深度学习技术是当前应用于现代机器学习研究中的重要技术，其主要运行原理是构建与人脑类似的神经网络，从而实现对图像、声音、文字等信息的理解与分析。将深度学习技术引入智能客服系统可以更好地完成数据收集、自主识别等工作，既可以有效减轻人工的工作压力、降低误差概率，还可以促进智能客服系统自主学习能力的提升，通过高效率的自主学习过程来分析用户需求并提出相应的应对方案。除此以外，更新管理模块的运行可以进一步提高人工智能客服系统的智能化程度，帮助用户获得更好的系统应用体验。

3 大模型技术与智能客服拟人化提升技术研究与应用

近年来，大模型的到来让智能客服迎来了新一轮突破与变革。智能客服将知识通过拟人化的表达，转化为客户化语言，让智能客服的解答更精准、更具有说服力。这需要结合具体的业务场景，基于企业内部客户服务所需的知识库进行系统部署，并通过实际智能客服运营积累的语料知识库加以训练。

但不是模型规模越大，客户语料体量越大，最终应用的效果越好。这一过程是综合性的，考量的不一定是模型的规模，还依赖于语音转译文本技术的成熟，配套完善的知识图谱建设，客户清洗后有效语料积累，并结合业务特点，在语法句式表达上挖掘，提升意图识别、服务流程、引导话术等全方位的服务体验，提升智能客服与客户交互流畅度、场景解答和客户诉求的匹配度，进而实现进一步的人工替代，最大限度地满足用户的实际需求，发挥出客服系统的真正价值。

4 结束语

信息技术水平的提升使得智能客服系统面临着全新的机遇与挑战，将大数据技术、大模型引入其中可以进一步提升数据信息分析的精确性与合理性，降低工作压力、提升服务质量。在对智能服务系统进行研究与设计的过程中，应充分结合行业、企业发展的实际特点优化分析模型构建，并实现对问答模块、知识库模块及更新管理模块的完善设计。