随着人工智能技能的持续进步,AI在客服行业的运用已经深入民气,个中客服语音导航机器人凭借其高效、便捷的特点,得到了广泛的运用。

智能客服之智能语音导航机械人_机械人_用户 文字写作

作为一名从业多年的客服领域事情者,我有幸参与了多个干系项目,积累了丰富的实践履历。
在本文中,我将结合实际案例,从业务视角出发,深入阐发客服语音导航机器人的逻辑规则及其对应的流程对话管理系统的功能,并结合当前AIGC大模型的发展趋势,磋商其在语音导航机器人上的潜在运用方向。

一、语音导航机器人交互逻辑

语音导航机器人实现与用户的交互,依赖于一系列的技能和流程,根据上图我们来详细拆解为如下5个关键环节。

1. 用户进线与意图表达

当用户通过电话接入系统时,他们会用语音描述自己的问题或需求。

这一环节用户表达是否清晰是否主要,由于它决定了后续机器人能否精确理解并处理用户的要求。

2. ASR转译:文本转化

在吸收到用户的语音后,语音导航机器人首先会利用ASR(语音识别)技能,将语音信息转译成文本。
这一步骤的准确性直接影响到后续NLP解析和用户意图匹配的准确性。

3. NLP解析:理解用户意图

经由ASR转译后的文本信息,会进入NLP(自然措辞理解)阶段。
在这一阶段,机器人会考试测验理解用户的真实意图。
这常日涉及对文本中的关键词、实体抽取、语法构造的剖析。

4. 意图匹配:探求最佳答案

接下来,机器人会在其知识库中查找与用户意图相匹配的信息。
这包括精确意图匹配和模糊意图匹配。
精确意图匹配指的是用户的要求与知识库中的某个详细条款完备匹配;而模糊意图匹配则须要根据流程勾引用户做澄清。

5. 答案输出:供应办理方案

一旦找到与用户意图匹配的答案,机器人就会根据预设的流程,发送相应的文本回答,并通过TTS(语音合成)技能,将文本转化为语音,播报给用户。

从以上环节总结来说,语音导航机器人的回答准确率高度依赖于ASR转译和NLP理解的准确率。
这两项技能的准确率不仅受到技能本身的影响,还与行业属性密切干系。
因此,企业在运营过程中须要不断标注和演习数据,以提高这些技能的准确率,从而提升用户体验。

二、流程对话管理系统功能模块

流程对话管理系统是客服语音导航机器人的核心组成部分,它卖力意图的配置与管理,确保机器人能够准确理解并响运用户的各种需求。
这一系统应紧张包含知识管理、流程管理、数据报表和系统管理四大模块,以此来实现了对用户意图的风雅掌握和高效处理。

1. 知识管理

知识管理模块在客服语音导航机器人的流程对话管理系统中霸占着举足轻重的地位。
这一模块供应了丰富的功能,使得用户能够灵巧、高效地掩护和管理业务问答知识,确保机器人的回答始终准确、及时。
其支持词的掩护(如:专有名词、同义词、敏感词等)、QA的掩护(业务问答知识)、学的掩护(标注问法、标注转译)等内容的掩护。

2. 对话管理

对话管理模块是客服语音导航机器人流程对话管理系统的核心组件,它专注于意图的掩护和管理。
该模块通过供应可视化的流程画布掩护工具,以拖沓拽的办法,利用户能够以直不雅观、便捷的办法设计和组合对话流程。
紧张包含可视化的流程画布掩护(单轮对话/多轮对话)、参数调用配置(如:动态的参数,查询***余额数字)、标签的配置运用(如:VIP客户给什么答案)、策略的配置(如:转人工策略)等内容。

3. 数据报表

数据报表模块在智能语音导航机器人的运营过程中扮演着至关主要的角色。
它卖力网络、整理和剖析机器人在做事过程中产生的各种业务数据,为企业的决策优化供应有力支持,比如:意图命中清单报表、用户交互日志报表、转人工清单报表等。
为了充分发挥数据报表模块的浸染,我们须要结合业务需求进行个性化定制,并不断优化其功能和运用。

4. 系统管理

系统管理模块是智能语音导航机器人流程对话管理系统中不可或缺的一部分,它卖力机器人公共策略、用户及角色权限等内容的配置管理。

以上为流程对话管理系统应具备的基本功能模块,当然其向下还有很多细的功能点,在此不做详细解释,可留言磋商。

三、业务案例

以用户进线开始,到挂机结束,还原全体电话客服的流程。

上图中,紧张逻辑是语音导航>按键导航>人工,后面依次为前面的兜底策略。
每家企业的策略配置可能会根据实际情形有所不同,但都要通过不断优化流程对话管理系统的配置和功能,以此用户供应更加智能、高效的客户做事体验。

结束语

文章大略先容了语音导航机器人的交互逻辑、系统功能、流程规则,可作为根本的遍及运用,当前其实际运用已非常成熟。
结合笔者履历认为在实际运用时,去评估什么样的业务场景适宜放在语音导航机器人中是最难的,就须要用户对产品能力和业务场景均非常理解。

末了,基于AIGC大模型的技能,在语音导航机器人中,有两点运用的思考,期望与大家共同磋商。
机器人知识库掩护是一项长期且非常耗费人力的事情,大模型是否可以实现两点:

用户上传企业文档,大模型自动提取并形成QA知识,用户再审核后入库;问法掩护时,大模型根据标准问自动扩写相似问。

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