傳統(tǒng)的客服行業(yè)人力投入高，客服人員在工作中常會遇到無聊的騷擾，大量重復(fù)性的問題，簡單的問題等。而客服人員為了避免投訴，即使面對騷擾也要花費(fèi)時(shí)間去應(yīng)對，解決，浪費(fèi)了大量的有效時(shí)間。而簡單重復(fù)的問題幾乎占據(jù)了客服人員的大部分工作時(shí)間，無形的浪費(fèi)了人力資源。而公司為了維持產(chǎn)出，減低人力成本在無形中又給了客服人員莫大的壓力，導(dǎo)致客服的離職率高，增加培訓(xùn)成本，造成惡性循環(huán)。但其實(shí)這個(gè)問題電話智能客服機(jī)器人就能解決，這也就是為什么現(xiàn)在智能客服受到那么多企業(yè)青睞的原因。 但市面上也有一些智能客服顯得不那么智能，遭到了用戶的吐槽。智能客服想要智能不智障很大一部分取決于智能電話語音識別。

　　首先我們來了解一下電話智能客服是如何服務(wù)客戶的：

　　1、用戶通過口語描述自己的問題

　　2、機(jī)器人將用戶表述的語音信號經(jīng)過語音識別的轉(zhuǎn)寫，將語音信號轉(zhuǎn)成文本

　　3、機(jī)器人將轉(zhuǎn)寫出來的文本，交由語義模型計(jì)算與現(xiàn)有QA庫中標(biāo)準(zhǔn)問句相似度，在知識庫中找到和它相似度的標(biāo)準(zhǔn)問句

　　4、然后經(jīng)過數(shù)據(jù)庫中查表，將該問句對應(yīng)的答案找出作為語音合成的合成文本

　　5、語音合成服務(wù)拿到合成文本后，經(jīng)過文本分析、韻律停頓預(yù)測等，將文本合成為用戶聽到的語音 語音轉(zhuǎn)寫的質(zhì)量直接決定了電話智能客服服務(wù)成功率的天花板，這也很好理解，當(dāng)你給解析的是轉(zhuǎn)寫錯(cuò)誤的文本，那你也不要奢望通過解析給出正確的答案。

　　轉(zhuǎn)寫的錯(cuò)誤有插入錯(cuò)誤、替換錯(cuò)誤、刪除錯(cuò)誤。 插入錯(cuò)誤，即將經(jīng)過轉(zhuǎn)寫的文本中插入了用戶未表述的內(nèi)容，如： Q：我轉(zhuǎn)到支付寶里的資金錢怎么如何傳出去（用戶真實(shí)問句為：我轉(zhuǎn)到支付寶的錢怎么轉(zhuǎn)出去） 替換錯(cuò)誤，即將用戶真實(shí)表述的內(nèi)容轉(zhuǎn)寫為其他語義的內(nèi)容，如： Q：我岳父在怎么還（用戶真實(shí)問句：我月付怎么還） 刪除錯(cuò)誤，即將用戶真實(shí)表述的內(nèi)容轉(zhuǎn)寫丟失的情況，如： Q：我的怎么轉(zhuǎn)出（用戶真實(shí)問句：我的余額怎么轉(zhuǎn)出） 為了解決轉(zhuǎn)寫詞準(zhǔn)率的問題，除了優(yōu)化語音識別的模型，還可以讓相似度計(jì)算模型具有一定的糾錯(cuò)能力。

　　解決上下文的問題除了應(yīng)用上下文的技術(shù)外，還可以通過明確機(jī)器人的身份，并通過話術(shù)的引導(dǎo)，讓用戶對可以交互的操作有預(yù)期，盡可能將上下文的問題拆分為多個(gè)單輪問答對處理。這里我們需要注意的是，當(dāng)我們應(yīng)用了上下文的服務(wù)時(shí)，為了避免端點(diǎn)檢測結(jié)束識別語音，需要升級語音識別的語言模型，讓機(jī)器人具備判斷用戶的話是否說完。

　　電話智能客服當(dāng)然不會只是簡單的識別回答用戶問題那么簡單，當(dāng)我們在設(shè)計(jì)電話智能客服時(shí)需要考慮的情況比我們想象的要多得多，只有考慮盡可能多的失敗情況，我們才能在電話智能客服與用戶之間建立起足夠的信任。接下來朗深技術(shù)將帶大家了解更多關(guān)于電話智能客服相關(guān)的問題，幫你了解神秘的電話智能客服