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2023-07-22 02:42:27
近年来,随着人工智能技术的迅速发展,AI客服已经成为了许多企业提高工作效率的重要手段之一。本文将从专业产品经理与市场的角度,对AI客服的智能化打磨进行设计分析。
AI智能客服整体架构可以分为数据来源、智能引擎和输出三个部分。数据来源主要包括数据集成和AI语料的制作,智能引擎包括对于语料库的认知召回、调取方式、切换任务时依赖的能力调用,输出部分则支持前端、语音的应用。
在智能化策略与决策设计中,需要考虑智能服务引擎与实际服务交互的易用性,对于本地业务的客服本身需要具象化的认知。同时需要拆解链路,确定在哪些场景下会被调用,解决线上哪类问题,这些问题发生在哪些路径,智能会话问题解决范围如何体现与量化等问题。
智能化语料需要对问题进行定位、订单识别、问题识别、推荐等方面的拆解,同时需要优化知识库及标准问题结构,提升问题识别、降低缠绕。在不同场景问答预测列表不同的情况下,需要对关键词唤醒的搜索结果排序优先级逻辑进行梳理。
智能解决的核心规则需要从研判规则、权限一致等多个维度入手,确保智能化责流程中的智能服务引擎与实际服务交互易用,同时需要保障智能客服解决线上问题率,提升整体智能客服的效率。
评估AI智能语音的关键数据效果需要从接通率、识别准确率、点击率、问题解决率、并发量等多个方面进行评估。同时需要考虑话术设计、开发周期、定制化场景、安全性等问题。
结合本文的分析,可以深入了解AI客服的智能化打磨,为企业提供更高效、更优质的服务。
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