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2023-10-21 01:29 云知道

编辑导语：智能客服作为对话式AI产品的一种，如今已经在各行各业中广泛应用。而随着智能客服的广泛应用，与行业场景的结合也愈加紧密。那么，如何构建并运营一个电商智能客服呢？一起来看一下吧。

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到了今天，智能客服（此处指纯文本交互的智能客服）作为对话式AI产品的一种，已经在各行各业广泛应用。从一开始的通过关键词进行问答匹配，到现在通过深度学习模型进行意图分析，智能客服的问答效果也在不断提升，越来越多的企业和用户开始关注智能客服所带来的降本增效的直观价值。
随着智能客服在各行各业的广泛应用，智能客服与行业场景的结合也愈加紧密，如保险、证券、电商等市场规模较大的行业，与行业场景的结合，对智能客服的问答能力和问答效果的提升起到了推动作用，同样也提升了机器人的业务服务表现。
那如何构建并运营一个电商智能客服？根据我自己的工作经验整理了下方内容和大家分享，有不准确的地方还请多多指教。
下方介绍的时候，会先介绍通用型智能客服，然后在此基础上介绍电商智能客服的差异点。
一、通用型智能客服介绍【亚马逊电商客服主要做什么电商客服主要做什么】智能客服的对话形式一般支持FAQ问答、Task（也叫多轮对话）、Chat（也叫闲聊）三种，核心技术是NLP技术，会涉及到自然语言理解、多轮对话、实体识别、分词等细分技术能力。
1. 智能客服和用户交互时的工作流程

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其中，智能客服的NLG-自然语言生成的模块，一般是知识提前配置好的答案或答案模板，比较少通过算法模型直接生成。
2. 智能客服的核心功能模块

知识管理：对FAQ、Task、chat的知识进行增删改
知识教育：根据实际服务用户的问答数据，对智能客服的知识进行优化调整，以实现更好的问答效果
问答质检：通过人工标注，对机器人的实际问答效果进行质量检查，评估机器人的实际问答效果
数据分析：机器人问答数据分析，主要体现用户提问、知识覆盖等方面的指标

3. 智能客服的运营目前机器人的运营，主要是根据服务客户的实际数据，对知识进行优化调整。根据线上的问答badcase分析结果，常见的运营动作主要包括“知识新增、合并、删除”、“新增识别数据，优化已有知识的识别效果”、“修改知识答案”、“调整知识的对话形式（由FAQ变成Task）”等。

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4. 应用情况此类通用型智能客服，可以用在任何行业，实现自动回复，但缺点在于能够回复的问题答案的不够直接准确。
举例1：

用户：我这个订单还能退货嘛
机器人：订单发货前，点击订单下的“退换按钮”申请退还即可；订单发货后，可以选择拒绝签收，商品会自动退回

举例2：

用户：电饭煲可以参与满400减60的活动嘛
机器人：可以查看商品详情页，有满400减60的活动标识，就是可以参加活动的呢

可以看出，上面机器人的答案，都无法给出用户最直接准确的信息（最好是Yes or No），而解决这些问题的方案就是将智能客服的问答与行业场景进行融合关联。

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