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為什麽轉人工越來越難？解決好三個問題，文本機器人效果大幅提升

原創

2024/10/30 17:49:32

來源：米兰体育官网入口

作者：Tian

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本文摘要

為(wei) 什麽(me) 轉人工越來越難?為(wei) 什麽(me) 企業(ye) 始終用不好文本機器人?米兰体育官网入口基於(yu) 多年的實踐經驗，來幫你解答這個(ge) 問題

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近期，AI客服再次登上熱搜，引發網友集體(ti) 吐槽，比如AI客服雖然態度客氣，但聽不懂客戶訴求，回答問題驢唇不對馬嘴，解決(jue) 不了問題......

更有網友將這些問題升級到，企業(ye) 就是不想解決(jue) 問題才交給AI客服，這就是店大欺客等等。

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網友提到的AI客服，在業(ye) 內(nei) 一般被稱為(wei) 文本機器人，作為(wei) 現代客戶服務最重要的工具之一，如今幾乎所有有客戶服務需求的企業(ye) 都配備了文本機器人。

但正如網友吐槽，大多數企業(ye) 使用文本機器人的效果都並不好。越來越多的消費者一旦發現客服是機器人，第一反應就是轉人工。

文本機器人不僅(jin) 沒有起到替人工座席分擔壓力，提高客戶服務效率的責任，反而成為(wei) 加劇客戶矛盾的絆腳石，許多企業(ye) 的文本機器人也因此形同虛設。

那為(wei) 什麽(me) 會(hui) 出現這種情況呢?為(wei) 什麽(me) 企業(ye) 始終用不好文本機器人?米兰体育官网入口基於(yu) 多年的實踐經驗，來幫你解答這個(ge) 問題。

01 提升文本機器人的三個(ge) 關(guan) 鍵

米兰体育官网入口從(cong) 長期的實踐中發現，評價(jia) 一個(ge) 文本機器人好壞的關(guan) 鍵是問題解決(jue) 率。問題解決(jue) 率越高，意味著文本機器人能替人工座席完成的工作越多，創造的價(jia) 值也就越大。

而文本機器人問題解決(jue) 率的關(guan) 鍵又有三個(ge) ：分別是知識工程，識別能力和長期運營。

首先在知識工程。

傳(chuan) 統文本機器人回答問題，主要依賴於(yu) 設定好的FAQ，即人工要將可能涉及的問題和答案提前設定好，待客戶在谘詢中提到相關(guan) 關(guan) 鍵詞時，機器人再將準備好的答案發出去。

因此傳(chuan) 統文本機器人回答問題的準確率，直接取決(jue) 於(yu) FAQ的精細程度，但許多企業(ye) 並沒有意識到知識工程的重要性。

通常一個(ge) 大型企業(ye) ，一個(ge) 產(chan) 品的FAQ就高達上千條。如果是B端企業(ye) ，由於(yu) 產(chan) 品線複雜，各種產(chan) 品、型號涉及的FAQ就可能多達上萬(wan) 條，甚至數萬(wan) 條。

為(wei) 了保證文本機器人的效果，FAQ一般都由專(zhuan) 業(ye) 人員配置，但許多企業(ye) 由於(yu) 沒有意識到知識工程的重要性，也因為(wei) 吝惜成本，導致在這方麵的投入不多。

“許多企業(ye) 不願意花這個(ge) 錢，堅持自己做，但又缺乏足夠的經驗。”一位文本機器人資深產(chan) 品經理提到：“也有一些企業(ye) 會(hui) 說，你幫我配置一次，我湊合先用著，但這樣解決(jue) 不了問題。”

其次是機器人的識別能力。

在客戶谘詢和服務過程中，用戶的提問方式往往十分多樣且複雜。傳(chuan) 統基於(yu) 深度學習(xi) 和NLP技術的文本機器人，在遇到長串背景敘述，或者多輪對話反映的問題時，無法真正識別客戶意圖，做出準確回應。

比如有客戶谘詢手機售後維修，但全程沒有提到售後和維修的字眼，而是講述了大量關(guan) 於(yu) 手機故障的事實性描述，傳(chuan) 統文本機器人就很難匹配到“售後維修”的詞條。

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傳(chuan) 統機器人處理問題流程示意比如在客戶與(yu) 文本機器人完成多輪對話後，再根據前麵的背景提出訴求時，傳(chuan) 統文本機器人也很難綜合上下文理解用戶意圖。而這些又都會(hui) 影響文本機器人的問題解決(jue) 率。

最後則是長期運營的問題。

文本機器人與(yu) 在線客服、呼叫等其他客服場景相比，最大的不同就是它需要長期運營，比如FAQ需要根據業(ye) 務和用戶的谘詢情況不斷豐(feng) 富，傳(chuan) 統FAQ也需要實時更新。

但許多企業(ye) 由於(yu) 缺乏後期維護，FAQ始終停留在文本機器人初次建設時期，因此直接導致文本機器人回答問題的準確率下降，解決(jue) 問題的能力也因此下降。

02 大模型改變傳(chuan) 統文本機器人

複雜業(ye) 務場景下，傳(chuan) 統文本機器人使用體(ti) 驗不好是行業(ye) 的長期問題，過去由於(yu) 技術和產(chan) 品本身的局限性，因此一直難以解決(jue) 。

但如今隨著大模型在客戶服務場景落地，米兰体育官网入口推出基於(yu) 大模型的文本機器人，讓這些問題都得到解決(jue) 。

首先，基於(yu) 大模型的文本機器人不再需要配置複雜的FAQ。

企業(ye) 隻需要將相關(guan) 文檔，比如產(chan) 品手冊(ce) ，售後須知上傳(chuan) 到知識庫，基於(yu) 大模型的文本機器人就能夠自動閱讀並理解文檔內(nei) 容。當客戶相關(guan) 問題時，文本機器人就能夠基於(yu) 資料信息，根據對話語境生成內(nei) 容進行回答。

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