本文作為拆解AI智能客服項目的首篇，以介紹產品大綱為主。后續以某AI智能客服產品為例，拆解相關技術細節。

AI智能客服是一種基于人工智能技術的客戶服務解決方案，旨在提高客戶滿意度和優化企業運營。利用人工智能和自然語言處理技術，為企業提供高效、便捷的客戶服務。與傳統客服相比，智能客服具有自動回復、快速響應、個性化推薦等特點，能夠顯著提高客戶滿意度和降低企業成本。

智能客服的實現依賴于大規模知識處理、自然語言理解、知識管理和自動問答系統等。智能客服還支持多渠道接入，包括網站、APP、社交媒體等，方便客戶隨時隨地獲得服務。

在選擇和部署智能客服時，需要考慮多種可量化指標，如有效用戶數量、參與人數、整體用戶互動持續時間、會話響應時間和客戶滿意度等，以評估智能客服的性能和質量。
智能客服并非萬能的，它可以幫助解決一些常見問題，但在遇到復雜問題或需要個性化和情感支持時，人工客服仍然是不可或缺的。因此，企業應將智能客服和人工客服相結合，為客戶提供更加全面和高效的服務體驗。

AI智能客服的需求分析

搭建好AI智能客服必須首先了解客戶服務的需求和痛點，包括客戶群體的特點、常見問題類型、服務渠道和交互方式等。通過深入了解客戶服務需求，可以更好地設計和實施AI智能客服系統，提高客戶滿意度和企業運營效率。

1. 客戶服務需求理解：深入了解企業的客戶服務需求，包括客戶群體的特點、常見問題類型、服務渠道和交互方式等。這有助于確定AI智能客服系統的設計和功能。

2. 技術選型：根據需求選擇合適的技術，如基座大模型，RAG框架，智能體框架等，以及合適的開發工具和平臺。

3. 數據準備：準備充足的高質量數據，配合RAG以實現精準的客戶服務。或訓練出高效的AI模型，降低使用成本。

4. 產品形態及分類：智能客服產品可以分為語音客服、在線客服、數字人客服、智能質檢和輔助機器人等，每種產品形態都有其特定的應用場景和技術需求。

5. 核心技術需求：智能客服的核心技術包括智能語音技術、結構化與非結構化知識庫、深度學習和AI大模型。

6. 市場和競爭分析：分析智能客服市場的規模、增長趨勢、競爭格局以及主要參與者，以便制定有效的市場策略。

7. 用戶體驗與服務質量：重視用戶體驗設計，確保智能客服能夠提供高效、準確和滿意的服務。

8. 安全性和隱私保護：確保智能客服系統的安全性，保護用戶數據不被未經授權的訪問和濫用。

9. 持續優化和迭代：基于用戶反饋和業務數據，持續優化AI智能客服的性能和服務質量。

AI智能客服的產品形態及分類

智能客服可以分為語音客服、在線客服、輔助機器人、智能質檢以及數字人客服。其中， 語音和在線客服是客服領域的基礎產品，提供實時交互，其余客服產品重點在提升客服體驗。

• 語音客服（30%）利用語音識別技術，自動語音應答系統，在電話上提供交互式解決問題服務，使客戶能夠高效地解決他們的問題；
• 在線客服（30%）通過網頁聊天、即時通訊工具或社交媒體等在線平臺，以文字形式提供客服服務和溝通，使客戶能夠快速地解決他們的問題；
• 數字人客服（10%）是基于AI技術創建的虛擬人物，具備自然語言處理和人機交互能力，可以模擬人類對話并提供客服服務，使客戶能夠獲得高效、便捷的客服服務；
• 智能質檢（25%）是對客服服務質量進行監督和評估，以確保客服人員能夠提供高質量的服務，并提升客戶滿意度；
• 輔助機器人（5%）提供精準客戶畫像信息，推薦話術、導航業務流程和實時質檢，協助坐席高效完成問答、提升轉化率，并實現智能化的新辦公模式。

語音客服和在線客服是最為基礎的客服產品，數字人客服是數字化客服的創新性產品，而輔助機器人和智能質檢則是對客服人員和客服服務質量進行專業提升的產品。

AI在線客服用戶體驗流程

1. 用戶訪問：用戶通過網站、移動應用、社交媒體等渠道與智能客服系統進行交互。
2. 問題理解：智能客服系統通過自然語言處理技術，理解用戶的問題，并識別用戶的意圖和情緒。
3. 知識搜索：根據用戶問題，智能客服系統在預先構建的知識庫中搜索相關信息，以便回答用戶的問題。
4. 問題識別：AI客服利用NLP技術識別用戶問題的關鍵詞和意圖。
5. 檢索與推理：AI客服在知識圖譜中檢索相關信息，并運用推理技術生成回答。
6. 回答問題：AI客服將回答以文字、語音等形式呈現給用戶。
7. 反饋與優化：用戶可以對AI客服的回答進行評價和反饋，AI客服根據反饋數據進行優化。

AI智能客服系統架構

如上圖所示，系統可分為四層：應用場景層、解決方案層、對話能力層、平臺功能層。

• 應用場景層：在售前應用場景，一類需求是商家助手，需要輔助商家輸入和機器人部分接管高頻問題能力；還有一類需求是在沒有商家IM的場景需要智能問答來填補咨詢空缺，比如圖中所列的酒店問一問和景點問答搜索；另外售中、售后以及企業辦公場景，各自需求也不盡相同。
• 解決方案層：這就要求我們有幾套解決方案，大概可以分為智能機器人、智能問答、商家輔助、座席輔助等。每個解決方案的對話能力要求也有所不同，這些解決方案是需要很方便地對基礎對話能力進行組裝，對使用方是透明的，可以拿來即用。
• 對話能力層：前面也進行了相應的介紹，六大核心能力包括問題推薦、問題理解、對話管理、答案供給、話術推薦和會話摘要。
• 平臺功能層：此外，我們需要提供配套的運營能力，提供給業務方的運營人員來日常維護知識庫、數據分析等等。

AI智能客服的評判指標

1. 響應時間：衡量機器人與用戶互動效率的重要指標，快速的響應時間能夠提升用戶體驗，增加滿意度，并減少用戶流失的可能性。

2. 正確率：衡量機器人解答問題準確性的指標，如果機器人的回答錯誤或不準確，用戶將會感到困惑和不滿意。

3. 覆蓋率：指智能客服能夠回答的問題范圍。一個高效的智能客服系統應該能夠覆蓋大部分客戶常見的問題。可以通過統計智能客服能夠回答的問題數量以及無法覆蓋的問題，來評估這一指標。

4. 轉人工率：衡量當AI無法解決問題時，需要轉接給人工客服的頻率。較低的轉人工率意味著AI客服能夠獨立解決更多問題。

5. 解決率：衡量智能客服解決用戶問題的能力。高解決率表示智能客服能夠有效地解決用戶的問題。

6. 用戶滿意度：衡量機器人與用戶互動質量的重要指標之一，用戶滿意度代表用戶對機器人提供的服務和支持的感受和認可程度。

7. 拒識率：衡量機器人識別和回答問題的能力，即機器人未回答的問題數占用戶問題總數的比例。

References

1. 智能客服：從概念到實踐 - 百度智能云
2. 搭建AI智能客服的思考 | 人人都是產品經理
3. 什么是ai客服_一洽(Echat)在線客服系統
4. 2023年 中國智能客服市場報告 （摘要版）
5. 智能AI客服產品流程 流程圖模板_ProcessOn思維導圖、流程圖
6. 美團智能客服核心技術與實踐 - 美團技術團隊 - Meituan