客服外包都能提供哪些服务？

  机器人可承担大量简单、重复的工作，既能减轻人工客服工作压力，减少企业的人力成本，又能使客服人员专注于凸显专业度的问题，提高他们的工作积极性。智能客服机器人的研发为企业提高客户服务质量，减少客服系统搭建成本做出了重要贡献。那么智能客服机器人的工作原理是什么，是如何进行实际应用的呢？

  智能客服机器人的实现原理是预先采集大量客户服务相关信息建立知识库，当收到访客提问后，再通过特定技术和算法理解句子内容，找出与问题Zui贴切的答案进行回复。之后通过对问答过程的深度学习，自动扩充知识库，提高回答准确率。智能客服机器人的实现主要包括信息采集、语义理解、答案回复和机器学习这四个部分。

  信息采集

  采集信息、搭建支持库是实现智能客服机器人的基础，知识库中存储的信息越多、涉及的知识面越广，那么机器人能回答的问题也就越多，访客解决率就越高。机器人问答知识库的信息采集可以通过直接导入客服知识库的信息，接入外部行业相关信息或者手动添加录入问题和回答。

  语义理解

  传统关键词匹配的方式，机器人不能理解句子含义，智能根据关键词查找回答，导致经常出现答非所问的情况，回答准确率比较低。智能机器人使用自然语言理解技术计算机来处理和分析访客问题，它涉及到语言学和计算机学科的范畴。机器人利用计算机算法中规则和统计相结合的方法，对句子进行词干提取、词性还原、分词、词性标注、命名实体识别、词性消歧、句法分析、篇章分析等操作，把语言当成一种计算任务，来模拟人的智能。

  答案回复

  在理解访客问题之后，下一步操作就是从知识库中选择Zui匹配的问题。传统的LIKE语言查询，准确率比较低，不适合自然语言查询。全文检索引擎扫描问答库中每一条记录并分词建立索引，索引记录了词在每一条问答记录中出现的位置和次数。在收到访客问题之后，会找到问题分词，对比问答记录，再分别计算这些问答记录与访客问题的相似度，选择相似度Zui高的答案进行回复。

  深度学习

  深度学习的概念源于人工神经网络的研究，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，通过模仿人脑的机制来解释数据。利用深度学习技术，可以使智能机器人通过与用户互动和互联网数据挖掘自动开展学习，完善自身的知识数据，并且随着时间的推移，智能客服的将会变得越来越强大和智能。