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3分钟了解客服系统设计 客服系统设计方案包括哪三部分

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目前 ， 几乎所有的产品都少不了
客服系统
的身影 ， 不管是面向电商的商品导购、平台网站的智能引导还是B端客户运营 ， 我们都能看到虚拟客服的应用 ， 而随着智能技术的发展 ， 智能客服正逐渐成为越来越多公司选择的客服产品 。在这里 ， 我们简单阐述客服系统的应用、分类及智能客服产品的使用模式
客服系统的产品分类
说到客服系统 ， 其实是一个比较广泛的叫法 ， 指公司客服人员使用的系统的统称 。
常见的客服系统一般有为呼叫中心、智能客服、工单系统等
【3分钟了解客服系统设计 客服系统设计方案包括哪三部分】客服系统的主要分类
1、呼叫中心
指在一个相对集中的场所 ， 由一批服务人员组成的服务机构 ， 处理来自企业、顾客的电话垂询 ， 具备主叫号码显示 ， 可将来电自动分配给具备相应技能的人员处理 ， 并能记录和储存所有来话信息
2、工单系统
工单系统用于记录、处理、跟踪一项工作的完成情况 。提供系统化、标准化的工作处理流程,如报修、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 ， 形成标准化行业客服系统 。通俗成为机器人客服 。
就市场趋势而言客户服务体系从早期主要针对售后阶段 ， 发展到当前对销售的全生命周期覆盖；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、体验性消费阶段 ，  仅仅依靠人工很难带来高收益、高效率的服务 ， 未来云客服的发展空间很大 。
智能客服的由来
传统的呼叫中心是客服人员与用户进行业务咨询对接 ， 单纯的一对一服务 ， 导向性差 ， 客服人员工作量大 ， 维护成本高 。为了提升回答效率 ， 降低人工成本 ， 在后期呼叫中心中增加了题库设置 ， 自动解答客户提出的预设问题 ， 节省人工成本 。但预设问题需要大量工作 ， 无法对相似问题归类 。随着人工智能的崛起 ， 人工智能逐渐客服业务 ， 语料库库实现问题自动更新 ， 语义识别支持相似问题归类 ， 并逐渐支持语音服务 ， 也就最终实现了智能客服 。
智能客服的运行原理
首先智能客服并不能完全代替人工客服 ， 受限于语料库的丰富程度及语义识别的准确性 。
1、语义识别
语音识别和语义识别是语音识别发展出的两个支系 。语音识别相当于人的耳朵 ， 而语义识别则是大脑 ， 语音识别帮助机器获取和输出信息 ， 而语义识别则是对这些信息进行加工 。完整语义识别的过程被称为自然语言处理 。
2、语料库
语料库最早是外文翻译中的概念 ， 后发展为技术用语 ， 指存放语言材料的仓库（数据库） 。语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料 。
随着智能客服产品的发展 ， 语料库成为了核心功能模块的称谓 ， 即在语料库中存储客服问题 ， 每个问题都会有预设对应答案 ， 当用户问题与问题库问题一致时 ， 返回对应答案 。
与传统客服系统相比 ， 智能客服最大的特点在于语料库可以实现自我维护功能 ， 即根据市场大数据及平台上用户的提问行为更新新的问题并对旧问题进行更新 ， 并具备语义分析的能力 。
智能客服系统通过设置丰富的语料库 ， 根据对客户提出的问题进行语义分析 ， 精确匹配到相应的语料库问题 ， 并根据对问题预设的答案 ， 向客户进行反馈 。当客户的问题无法匹配到语料时 ， 则会切换为人工客服模式 ， 由人工客户与客户对接 。而人工客服也可以根据与客户的对话 ， 对语料库中的问题进行更新 。

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