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软通动力机器人客服Rglam(安歌): 以知识图谱、NLP引擎构建高精度的对话机器人

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随着企业数字化转型持续深入,人工智能技术也越来越成熟,机器人客服已经渗透千行百业。近年来,随着企业人力成本的不断上涨,进一步助推机器人客服在企业的快速落地。

 

但现在许多市面上的机器人客服系统应用效果并不理想,被调侃为“智障机器人”或“客户需求的拦路虎”,总结现有机器人客服应用体验差主要体现在以下几个方面:

 

1、智能化程度低:机器人客服对客户问题的理解不精准,要求客户只能按引导的说法提问,客户换一种非标准说法就答非所问。

 

2、应用场景单一:大部分机器人客服只作为一个辅助工具,大量复杂任务还是靠人工处理,特别是电话客服渠道,达不到增效降费的目标。

 

3回答程式化多轮对话处理中,大量使用引导话术提示,使系统显得非常机械呆板,影响客户的感受和系统服务效果。

 

针对上面三种体验感差的原因,想要构建满足企业和客户需求的机器人客服的关键在于机器人客服是否有客户意图的准确理解能力、问题答案的准确率、多轮对话能力、人机交互的个性化等4个方面。

 

作为国内领先的软件与信息技术服务商,致力于用数字技术不断为客户提升价值,软通动力在人工智能领域早有布局,并成立了专注于AI领域的人工智能研究与创新中心(AIC),中心围绕自然语言理解、知识图谱、多轮对话、智能问答、智能推理、自学习、数据分析等前沿技术和算法展开应用研究与产业化开发,为公司的AI服务体系提供了重要技术支撑和专业保障。与此同时,软通动力一直服务于电信、银行、保险等行业,积累了丰富的行业知识也深谙行业痛点,为构建高精准度及高体验度的机器人客服Rglam(安歌)打下了坚实的基础。

(系统架构图)

 

软通机器人客服Rglam(安歌)是基于软通智核NLP平台以及业内领先的深度学习、知识图谱及自然语言处理算法技术构建而成的高精准度对话机器人,相比传统关键词及模板式的对话机器人,Rglam(安歌)的准确率更高交互更具个性化。主要原因在与AI技术的独特性能满足客户的需求:

 

1、知识图谱与深度学习技术有机结合

Rglam(安歌)是基于大数据的深度学习与知识图谱结合,提升系统的语义理解能力,使命名实体的识别和意图识别准确度更高

 

  1. 面向多模式融合的深度问答架构

Rglam(安歌)支持知识图谱问答、Q/A对问答、网络搜索问答多个问答通道并行处理请求,多通道答案可融合成唯一确定答案,避免让客户做答案选择,提高客户体验度。

 

  1. 面向知识库的多轮对话管理

Rglam(安歌)采用面向知识库的多轮对话技术,将知识库与面向任务的多轮对话技术相结合,支持对话流的打断、转移、恢复实现多个任务对话流之间的穿插流转,提高客户在交流过程中的拟人化交流及个性化体验。

 

4、交互话术自动生成

结合多轮对话的上下文语境,采用深度学习技术生成个性化话术,使客户更有意愿接受机器人的服务。

 

Rglam(安歌)能模拟优秀人工客服回复逻辑,对多轮对话沟通内容等各维度进行全方位感知,从中提取出有效信息,从而精准且拟人化地回复用户咨询信息。可为物联网、银行、保险、证券、汽车、电商等多个行业高效赋能

 

目前,软通动力机器人客服系统Rglam(安歌)已应用于某运营商公司,该公司有数十万企业客户,业务发展快,客服工作量急剧增长,需要建立机器人客服系统来应对业务的快速增长,特别是各类服务型的客服工作(咨询、查询、报障)需要尽可能借助机器人客服系统来完成。

 

软通动力在机器人客服Rglam(安歌)基础上通过制定一系列流程来构建与该公司业务相匹配的高精准度机器人客服系统,其中包括业务场景分析、构建企业知识图谱、构建意图识别模型、命名实体识别模型、智能问答系统以及实现业务场景自助智能服务等。最终,使该公司实现7*24小时低成本服务用户,在用户高速增长的同时依旧保持用户体验,降本增效效果显著,为数字化发展注入了强劲动力。

 

机器人客服在一定程度上改变了企业的产品及服务思维,让企业获得更大的价值提升。在AI技术的加持下,依托自身底层技术和行业技术经验,软通动力将继续秉承数字技术不断为客户提升价值的观念,不断优化机器人客服Rglam ,助力企业数字化转型。

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