目前几乎所有的产品都缺一不可 ， 无论是电商的产品导购、平台网站的智能引导还是B端客户的运营 ， 都可以看到虚拟客服的应用 ， 以及随着智能技术的发展 ， 智能客服正逐渐成为越来越多企业选择的客服产品 。在这里 ， 我们简要介绍一下客服系统的应用和分类以及智能客服产品的使用模式
客服系统产品分类
说起客服系统 ， 其实是一个比较宽泛的名词 ， 指的是公司客服人员使用的系统的总称 。
常见的客服系统一般包括呼叫中心、智能客服、工单系统等 。
客户服务系统的主要类别
1、呼叫中心
指在相对集中的地方由一群服务人员组成的服务机构 ， 处理企业和客户的电话查询 ， 有来电显示 ， 可以自动将来电分配给具有相应技能的人员进行处理 ， 并且可以记录和存储所有来电信息
2、工单系统
工单系统用于记录、处理和跟踪工作的完成情况 。提供系统化、标准化的工作处理流程 ， 如维修、咨询等 。
3、智能客服
结合大规模知识处理技术、自然语言理解技术、知识管理技术、自动问答系统、推理技术等 ， 形成标准化的行业客服体系 。流行成为机器人客服 。
从市场趋势来看 ， 客户服务体系已经从早期主要针对售后阶段发展到现在的销售全生命周期覆盖；其次 ， 传统的客服体系主要依靠人工解决问题 ， 但随着国内市场从产品型消费逐步过渡到服务型和体验型消费阶段 ， 仅靠靠人工很难带来高收益、高效率的服务 。在劳动力方面 ， 未来云客服还有很大的发展空间 。
智能客服的由来
传统呼叫中心是客服人员与用户进行业务咨询对接 。简单的一对一服务导向性差 ， 客服人员工作量大 ， 维护成本高 。为了提高答题效率 ， 降低人工成本 ， 后期呼叫中心增加了题库设置 ， 自动回答客户提出的预设问题 ， 节省人工成本 。但是预设问题需要大量的工作 ， 而且不可能对类似的问题进行分类 。随着人工智能的兴起 ， 人工智能逐渐成为客服业务 ， 语料库实现问题的自动更新 ， 语义识别支持相似问题的分类 ， 逐步支持语音服务 ， 最终实现智能客服 。
智能客服工作原理
首先 ， 智能客服无法完全替代人工客服 ， 受限于语料的丰富度和语义识别的准确性 。
1、语义识别
语音识别和语义识别是语音识别的两个分支 。语音识别相当于人耳 ， 而语义识别相当于大脑 。语音识别帮助机器获取和输出信息 ， 而语义识别则处理这些信息 。完成语义识别的过程称为自然语言处理 。
2、语料库
语料库最初是外语翻译中的一个概念 ， 后来发展成为一个专业术语 ， 指的是存储语言资料的仓库（数据库） 。语料库中存放的是在语言实际使用中实际出现过的语言资料 。
随着智能客服产品的发展 ， 语料库已经成为核心功能模块的名称 ， 即客服问题存储在语料库中 ， 每个问题都会有一个预设的对应答案 。回答 。
与传统客服系统相比 ， 智能客服最大的特点是语料库可以实现自我维护功能 ， 即根据市场大数据和用户提问更新新问题和更新旧问题平台上的行为 ， 并具有语义分析能力 。
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