随着人工智能越来越受关注，人们对相关产品和服务的期待也越来越多，比如机器人写作、机器人作曲、自动驾驶汽车等等。最具代表性的应用之一就是活跃在各行各业的智能客服。

说到智能客服，你能想到谁？估计是下图那个可爱的动漫人物:

能够无障碍地与用户交流，准确理解用户需求，掌握各领域知识，提供周到服务，对用户的问题及时反馈并给出正确解决方案。这简直就是每个开发者心目中智能客服的完美形象！

什么是智能客服？

智能客服是聊天机器人的一种。聊天机器人其实并不是一个新话题。它源于1950年图灵的想法:“机器能思考吗？”。为了测试这一想法，图灵通过让机器参与模拟人类对话和互动的游戏来测试“机器”是否能够“思考”，这也被称为“图灵测试”。因此，图灵测试被称为人工智能皇冠上最璀璨的明珠，也是人工智能的终极目标。

此后，一系列聊天机器人被开发出来。典型的例子有:

1966年，麻省理工学院开发了第一个聊天机器人ELIZA，用于模仿心理学家和患者在临床治疗中的互动。虽然只使用了一些关键词匹配和回复规则的简单技术，但机器人的性能仍然超出了预期。

1988年，加州伯克利开发了UC，帮助用户学习使用UNIX操作系统。它已经可以分析输入的语言，理解用户的意图，选择合适的内容，最终生成对话内容反馈给用户，进一步促进了聊天机器人的智能化。

1995年，理查德·华莱士开发了ALICE系统，AIML语言随ALICE一起发布，现在广泛应用于手机虚拟助手的开发。

在线智能客服是聊天机器人的重要应用场景，其主要功能是与用户进行交流，自动回复用户对产品或服务的疑问，从而降低企业客服的运营成本，提升用户体验。

目前具有代表性的商用系统是苏宁尚云的萧肃智能机器人。通过与萧肃聊天，用户可以了解商品的具体信息，并反馈购物中存在的问题。值得注意的是，萧肃具有一定的拒绝能力，能够知道用户哪些问题他无法回答，以便调用其他服务方式及时介入。

聊天机器人系统的组成结构

聊天机器人系统一般包括五个主要功能模块:语音识别、自然语言理解、对话管理、自然语言生成和语音转换。

具体来说，语音识别模块负责接收用户的语音输入，并将其转换成文本形式供自然语言理解模块处理；自然语言理解模块在理解用户输入的语义后，将特定的语义表达输入对话管理模块；对话管理模块负责协调各模块的调用并维护当前对话状态，选择具体的回复方式并交给自然语言生成模块处理；自然语言生成模块生成回复文本并将其输入到语音合成模块，语音合成模块将文本转换成语音并输出给用户。

值得一提的是，很多聊天机器人只是以文本输入输出的形式进行交互，从而省略了语音识别和语音合成的部分。

智能客服系统的组成结构

智能客服系统的整体框架如下图所示:

从图中可以看出，与聊天机器人相比最大的不同是语义理解部分得到了增强。语义理解功能是实现真正智能的核心技术。现在开发的产品往往通过大规模高质量语料库的建设和各种知识库的辅助来提高智能效果。

一般来说，智能客服机器人的技术核心主要包括三个部分:

(1)通过人工客服日常积累的问题集，建立高质量、高扩展性的语料库，在此基础上，通过各种渠道获取尽可能多的行业问答知识。语料库是客服机器人寻找答案的来源。语料库覆盖面越广，机器人能回答的问题就越多。

(2)用户提出问题的形式通常是非标准化的，同一问题有多种提问方式。所以各种题型一定要规范化，匹配知识库中的标准题型。

(3)最后，如何快速有效地从大型语料库中检索出正确答案也是一个很大的挑战。

上面提到的三个部分，不仅涉及很多前沿技术(如机器学习、自然语言处理、搜索技术)，还需要海量的基础建设(如语料库建设、语义知识库建设)。这个类库的规模和质量往往决定了客服机器人的智能水平。

目前，为了应对每天大量的用户，淘宝、苏宁、JD.COM等电商平台和银行都推出了自己的智能客服。原因很简单。大部分人应该都有过这样的经历:使用某平台的服务遇到问题，接入客服电话后却等了很久；终于晚上有时间购物了，但是在线客服的头像已经显示为灰色；我尽力打通人工客服，却经常收到“人工坐席忙，请稍等”的提示。一方面，对于用户来说，传统的人工客服体验并不令人满意；另一方面，对于企业来说，随着用户数量的不断增加和人力资源成本的不断上升，人工客服不仅意味着高成本，也越来越不能满足业务需求。在这一点上，智能客服显示出了极大的优越性。

银行智能语音服务系统

在金融领域，智能机器人已经逐渐以各种形式出现在人们的生活和工作场景中。现在一些银行的在线智能语音服务系统比较普遍。传统语音自助服务根据业务类别设置关键索引，客户需要根据语音提示选择相关业务，往往需要很长时间才能找到所需业务。在某些情况下，我们甚至无法流畅准确地找到相关业务，严重影响了用户体验。

新兴的“智能语音系统”通过机器人将传统的多层自助语音菜单扁平化，以更人性化的方式实现语音导航、语音交互、语音咨询等常用功能。此外，用户可以通过语音对话直接告知业务需求，从而快速办理相关业务，如查询信用卡还款、申请信用卡额度调整等。，或者查找并输入所需的功能。与传统的语音客服相比，不仅节省了用户的时间，提高了服务效率，而且以人性化的方式提高了用户的满意度。

智能金融服务机器人

除了在线智能语音系统，现在我们还可以看到一些物理智能机器人在金融领域的应用。

比如交通银行试点的智能服务机器人，可以通过语音识别、触摸交互、肢体语言等方式，为银行客户提供聊天交互、业务指导、业务查询等服务。在交通银行辽宁省分行，人形机器人在大厅里自由行走。当被问到有关银行业务的问题时，它会详细解答并提供指导服务，也就是扮演一些大堂经理的角色。比如一个客户问它“我想取钱，去哪里取号？”回答:“如果你的取款金额不足2万元，可以去ATM机。”这样分流了客户，节省了客户办理业务的时间。

此外，机器人还可以唱歌、背诵、讲笑话等功能，比如向顾客提问:“我们可以拍张照吗？”“加油，我等着，一定要用美图秀秀！”方法新颖有趣，既提高了业务办理效率，又为客户提供了良好的体验。

智能客服的未来是怎样的？

据相关机构统计，整个国内客服的市场规模已经超过1000亿元。目前在实践中，人工在线客服仍然是企业使用率最高的客服系统，而智能客服使用率并不高。

值得注意的是，在客服领域，也有“二八”原则，即消费者80%以上的问题都是高度重复的。只要知识库中的数据足够全面，智能客服就能为用户提供满意的解决方案。

目前智能客服的市场还处于起步阶段，但已经成为一种趋势，发展巨大空。随着技术的积累和进步，将广泛应用于各行业的业务场景。

(来源:苏宁财富资讯；作者:沈春泽，苏宁金融研究院高级研究员)