智能服務(wù)面對

的挑戰(zhàn)

智能有溫度

智商篇

如何實現(xiàn)有智商

的智能服務(wù)

智能有溫度

03

02

01 智能有溫度

情商篇

人機界面設(shè)計 05 的關(guān)鍵4要素

04

智能服務(wù)質(zhì)量 06 檢查和管理

01

智能服務(wù)面對的挑戰(zhàn)

社會觀感的挑戰(zhàn)

? 人民網(wǎng)的評論

? 各大媒體的評論

智能客服主要面對的批評

? 聽不懂人話

? 答非所問

? 機械呆板

? 單調(diào)重復(fù)

? 設(shè)置復(fù)雜

? 無法找到人工

為何會有這些批評

? 機器人能聽懂通用類問題，較少能聽懂個性化問題

? 機器人能呈現(xiàn)信息，卻忽略信息背后客戶的疑問

? 即使能提供信息、厘清客戶真正的疑問，卻無力給予

個性化的幫助

三個行業(yè)的核心業(yè)務(wù)體驗調(diào)查

? 銀行： 帳單分期

? 運營商： 余額查詢

? 電商： 購物推薦

三個行業(yè)的核心業(yè)務(wù)體驗調(diào)查

? 銀行： 賬單分期

? 我想查去年12月份的賬單＞我12月的消費怎么這么多

? 我想做賬單分期，6期的

? 運營商： 余額查詢

? 我想查去年12月份的賬單

? 我想查余額＞為何我余額這么少，我錢去哪了

? 電商： 購物推薦

? 我想買XX品牌的口紅，幫我推薦下＞這口紅有幾種顏色

人員能力的挑戰(zhàn)

? 智能科技的學(xué)習(xí)難度

? 客戶心理學(xué)的有效掌握

? 跨領(lǐng)域能力的培養(yǎng)

如何回應(yīng)這些批評

? 機器人能聽懂通用類問題，較少能聽懂個性化問題

? 機器人能呈現(xiàn)信息，卻忽略信息背后客戶的疑問

? 即使能提供信息、厘清客戶真正的疑問，卻無力給予

個性化的幫助

智能有溫度的兩大能力要求

? 智商 - 聽懂，記住，有效提問

? 情商 - 同理，靈活，情緒安撫

智能有溫度

從智商開始

升華于情商

02

智能有溫度

智商篇

智能服務(wù)成功的關(guān)鍵兩句

? 客戶說的第一句

? 機器人回的第一句

智能服務(wù)成功的關(guān)鍵兩句

? 客戶說的第一句 ＞ 聽懂客戶的個性問題

? 機器人回的第一句 ＞ 猜中客戶后續(xù)想說的話

第一輪對話只能是自由交談

但如果一直自由交談，對機器人是場大災(zāi)難

第二輪對話開始，必須

? 縮小范圍

? 防止發(fā)散

智能服務(wù)成功的關(guān)鍵兩句

? 怎么聽懂客戶的個性問題

? 怎么猜中客戶的下一句

03

如何實現(xiàn)有智商的

智能服務(wù)

有效溝通的積極四步驟

? 積極傾聽

? 積極回應(yīng)

? 積極行動

? 靈活彈性

溝通從傾聽開始

傾聽力培養(yǎng)的兩大能力要求

? 智商 - 聽懂，記住，有效提問

? 情商 - 同理，靈活，情緒安撫

積極傾聽

? 聽懂對方的個性問題

? 理解上下文意思

? 記住對方的話

? 說過的不必再說一次

? 情緒辨識與共情安撫

積極傾聽

? 聽懂對方的個性問題 標(biāo)準(zhǔn)問、意圖、實體

? 理解上下文意思 多輪對話

? 記住對方的話 實體、變量

? 說過的不必再說一次 多輪對話

? 情緒辨識與共情安撫 情緒辨識、多輪對話

行業(yè)在「聽懂」這個層面，仍舊遇到重大挑戰(zhàn)

? 能聽懂通用類問題，較少能聽懂個性化問題

? 機器人能呈現(xiàn)信息，卻忽略信息背后客戶的疑問

如何聽懂對方的個性問題

首先，我們將客戶問題分為2種：

? 通用類問題：通用性答案，一輪應(yīng)答

? 個性化問題：個性化答案，多輪交互

一輪直接應(yīng)答的通用問題

用一問一答庫來處理，又稱FAQ庫

? 用標(biāo)準(zhǔn)問來進行問題匹配

? 用通用的標(biāo)準(zhǔn)答來進行問題回答

? 用相似問來進行客戶問法的拓展，提升問法的完整性

? 用大量的相似問來提升客戶問題的辨認準(zhǔn)確性

一問一答庫的特點

? 以目錄樹方式管理維護

? 分類結(jié)構(gòu)對應(yīng)人工客服知識庫的目錄樹

? 以咨詢類為主，處理共性非個性問題

? 一般不與后臺業(yè)務(wù)系統(tǒng)交互

? 對設(shè)計管理要求較低，系統(tǒng)壓力較小

問答庫如何聽懂客戶的話

? 收集客戶語料制作標(biāo)準(zhǔn)問

? 收集客戶語料制作相似問

? 用相似問來匹配客戶說的話

? 用標(biāo)準(zhǔn)問來提取標(biāo)準(zhǔn)答

? 用「猜你所想」來模擬「類多輪」的效果

標(biāo)準(zhǔn)問的制作流程

? 收集語料：收集和整理客戶相關(guān)語料

? 初稿制作：從語料當(dāng)中總結(jié)出客戶常見說法

? 詞語分割：將初稿按照「主謂賓定狀補」進行詞語切割，例

如“我的訂單何時可以送到”可以切分為“[我的訂單] [何

時] [可以] [送到]”

? 標(biāo)準(zhǔn)剪裁：去除主賓的個性內(nèi)容，剪裁定狀補的修飾內(nèi)容

? 詞性標(biāo)注：按照「主謂賓定狀補」進行詞性標(biāo)注

主謂賓定狀補的定義說明

? 主語：表示句子主要說明的人或事物，一般是名詞

? 謂語：說明主語的動作、狀態(tài)或特征行為，一般是動詞

? 賓語：表示動作行為的對象，一般也是名詞

? 定語：在句中修飾名詞或代詞的成分叫定語，主要是形容詞，通

常放在被修飾的詞前面

? 狀語：修飾動詞，形容詞，副詞以及全句的句子成分，一般放在

被修飾的詞之后或放在句尾

? 補語：補充說明賓語或主語，用形容詞，名詞，動詞不定式充當(dāng)

主謂賓定狀補的案例練習(xí)

范例：

一杯冒著熱氣的茶剛剛放在我左手的桌角上

主：茶

謂：放在

賓：桌角上

標(biāo)準(zhǔn)問制作的案例練習(xí)

語料范例：

1. 我太太前天買的冰箱壞了要報修呢

2. 嗯我家里的冰箱壞了要找你們修理歐

3. 我想要報修剛買的冰箱

標(biāo)準(zhǔn)問初稿：

詞語分割：

標(biāo)準(zhǔn)剪裁：

詞性標(biāo)注：

相似問的制作流程

1. 收集語料：收集和整理客戶相關(guān)語料

2. 去除停用詞：去除電腦檢索中的虛字、非檢索用字，例如啊、嗯、歐等語助詞

3. 詞語切割：按照「主謂賓定狀補」進行詞語切割

4. 詞性標(biāo)注：按照「主謂賓定狀補」進行詞性標(biāo)注

5. 相似詞語的的補充或擴充：按照「主謂賓定狀補」進行相似詞語補擴充，例如

我的訂單─我買的貨，我要退貨─我要退錢

6. 改變句法結(jié)構(gòu)進行相似擴充：改變「主謂賓定狀補」句法關(guān)系，例如“訂單取

消”

，可改變句法結(jié)構(gòu)，擴充為“幫我取消我的訂單”

相似問的案例練習(xí)

語料：“我的訂單何時可以送到”

，請問下述哪一句不是相似問

1. 請問我的訂單什么時候能送到

2. 我買的貨什么時候來

3. 我下的單什么時候到

4. 我的訂單可以取消嗎

相似問制作的案例練習(xí)

語料范例：

? 嗯我家里的冰箱壞了要找你們修理歐

去除停用詞：茶

詞語分割：

詞性標(biāo)注：

相似詞語的的補充或擴充：

改變句法結(jié)構(gòu)進行相似擴充：

相似問編寫的正則表達式

可以將相似問以正則表達式來展現(xiàn)，用計算機自動大量產(chǎn)

生需要的相似問

正則表達式的制作過程：

1. 進行詞語切割

2. 補充可能空缺的詞語

3. 每一塊切割后的詞語，進行相似詞替換

相似問編寫的正則表達式范例

題目：“我的訂單何時可以送到”

1. 進行詞語切割：切分為“[我的訂單] [何時] [可以] [送到]”

2. 補充可能空缺的詞語：“[請問] [我的訂單] [何時] [可以]

[送到]”

3. 每一塊切割后的詞語，進行相似詞替換： “[請問▕ 查詢]

[我的訂單▕ 我買的貨] [何時▕ 什么時候] [可以▕ 能夠]

[送到▕ 送來]”

一問一答庫客戶問題辨識率低的主要原因

? 完整性差：標(biāo)準(zhǔn)問廣度不夠，知識量涵蓋面太小，知

識完整性差

? 訓(xùn)練太少：相似問數(shù)量不夠，足量相似問不僅提高對

應(yīng)客戶問題的說法完整性，人工智能仰賴大量的訓(xùn)練，

足量的相似問更是提高客戶問題說法準(zhǔn)確性的關(guān)鍵

? 客戶化程度低：使用企業(yè)語言，使用機器語言，而不

是客戶的語言，跟客戶真實說的話不夠貼近

如何聽懂對方的個性問題

首先，我們將客戶問題分為2種：

? 通用類問題：通用性答案，一輪應(yīng)答

? 個性化問題：個性化答案，多輪交互

多輪對話庫的特點

? 多次交互，收集客戶所想，按應(yīng)答流程進行

? 以流程圖方式管理維護

? 對應(yīng)人工客服知識庫的應(yīng)答指引或服務(wù)流程指引

? 以查詢類為主，以客戶個性化信息進行流程應(yīng)答

? 可與后臺業(yè)務(wù)系統(tǒng)交互

? 對設(shè)計管理要求較高，系統(tǒng)壓力較大

問答庫與多輪庫的區(qū)別

多輪庫：針對個別情況，需引導(dǎo)客戶輸入；

或需與后臺系統(tǒng)溝通

問答庫：通用化，去個性化

多輪庫：主要是查詢

問答庫：主要是咨詢

問答庫與多輪庫的區(qū)別 – 案例練習(xí)

某電商賣3種手機，價錢分別是：小米手機 4500，蘋果手機 5000，

華為手機 4700

如客戶詢問：

1. 我要買手機，多少錢

多輪對話版

?

2. 我要買手機，多少錢

問答庫版

?

問答庫與多輪庫的區(qū)別 – 案例練習(xí)

某電商賣3種手機，價錢分別是：小米手機 4500，蘋果手機 5000，

華為手機 4700

如客戶詢問：

1. 我要買小米手機，多少錢

多輪對話版

?

2. 我要買小米手機，多少錢

問答庫版

?

多輪對話庫模型建立7步驟

1. 確定目標(biāo)問題，對客戶歷史來話進行高頻、同

類、需交互、需查詢后臺等來話分析

2. 制作客戶意圖

3. 設(shè)計實體

4. 按照問題特征進行會話流程設(shè)計

5. 模型審核

6. 模型測試

7. 模型上線

多輪對話庫如何聽懂客戶個性的問題

? 用相似問來匹配客戶意圖

? 用意圖來觸發(fā)多輪對話起點

? 用提問來引導(dǎo)客戶提供信息

? 用實體捕捉客戶的輸入信息

? 用實體或意圖決定對話流程走向

? 用實體或變量記住之前的對話內(nèi)容

? 用流程節(jié)點的層級關(guān)系來定義客戶說話的上下文關(guān)系

實體的作用

1. 解決客戶個性的輸入

2. 捕捉客戶輸入信息

3. 針對捕捉到的信息，進行個性化的處理

4. 引導(dǎo)多輪對話流程的走向

實體的分類

1. 一般實體 – 實體值有限可數(shù)

例如手機品牌、空調(diào)品牌

2. 規(guī)則實體 – 實體值較多難數(shù)

例如手機號碼、城市、訂單號碼

3. 復(fù)合實體 – 由兩個或多個實體值組合而成

例如航班號、房屋面積

實體的取值– 案例練習(xí)

底下語料欲捕捉的信息如下，請寫出應(yīng)該使用的實體屬性

是什么，實體值又是什么

問題 捕捉信息 實體屬性 實體值

我要買小米手機，多少錢 手機品牌

嗯我家里的冰箱壞了要找你們修理歐 家電類型

你好，20平的客廳，裝1.5匹的空

調(diào)夠用嗎

客廳面積

空調(diào)馬力

實體運用的案例練習(xí)

某銀行卡片掛失業(yè)務(wù)當(dāng)中有4種類型：

鉆石卡掛失、白金卡掛失、普通卡掛失、借記卡掛失

智能系統(tǒng)設(shè)計時，哪一種是較佳設(shè)計？

1. 四個意圖，四個實體「鉆石卡、白金卡、普通卡、借記卡」

2. 四個意圖，一個實體

3. 一個意圖「掛失」 ，四個實體

4. 一個意圖「掛失」 ，一個實體

實體運用的案例練習(xí)

某銀行卡片掛失業(yè)務(wù)當(dāng)中有4種類型：

鉆石卡掛失、白金卡掛失、普通卡掛失、借記卡掛失

下列客戶問題，如何設(shè)計實體，捕捉客戶輸入的信息

? 鉆石卡跟白金卡同時遺失怎么掛失？

? 鉆石卡跟白金卡跟借記卡同時遺失怎么掛失？

? 我鉆石卡掉了，但白金卡還在，要怎么掛失？