编者按：在“机器学习”、“深度学习”、“人工神经网络”等算法的提出和发展背景下，人工智能技术进入高速发展阶段，其中人工智能语义领域的任务型对话机器人更是作为一种接近成熟的产品应用在了客户服务场景中。本文主要为您介绍客服系统中，任务型对话机器人是如何为用户提供客服支持的。

 

➤  机器学习

机器学习就是基于算法通过对大量数据的解析并据此执行任务。简单来说类似于谷歌地图能够根据大量的用户日常交通数据建立新路线方案，类似的机器学习过程同样可以应用于客户服务机器人。任务型对话机器人在客服领域的学习能力体现在两个方面，包括对客户行为路径的学习分析，以及对客服支持人员的工作流程优化指导方面。

 

➤  机器学习在客服工作中的应用

1.处理大量琐碎重复的用户请求

对日常重复性任务的处理是任务型对话机器人在客服领域最基础的应用。如对于琐碎的客户查询、订阅降级或取消请求等，客服机器人不仅可以高效准确地处理这类问题，快速为用户提供其寻找的答案，而且其服务效果甚至优于人工客服。

2.充分发挥自助服务知识库的价值

绝大多数网站都为用户提供了指导用户操作的帮助中心。帮助中心通常包含各类常见的用户问题、行业知识、用户指导等内容，能够为用户自助服务提供支持。但绝大多数用户并不善于发现并使用该部分内容。任务型对话机器人能够用于引导用户，为用户推荐自动推广帮助指南，帮助客户群体形成良好的自助服务习惯。例如您可以应用ML技术来识别客户查询，并为快速解决方案提供适当的文章，而不需要客服人员参与其中。这为客服人员分出更多精力来优化帮助文章，并更轻松地扩展其他自助服务。

3.增强当前的支持渠道

大多数人用户在提到智能客服时会想到聊天机器人，但其实除了常见的任务型对话机器人，机器学习也被应用在了其他的客户服务支持渠道——全面的客户服务方式意味着客户能用多重方式交流问题，而一套优秀的智能客服系统必然是能够涵盖多个客服支持渠道，让数据在这些不同的渠道之间自由地进行同步和共享。

 

➤  小结

作为AI领域的一个重要分支，任务型对话机器人在客服领域正得到越来越广泛的应用，而机器学习技术的发展会促进对话机器人的智能化，提升其客服水平，拓展其客户服务内容。可以预见未来的AI机器人将会深远地变革企业客服工作。