随着云计算、大数据、机器学习、深度学习等技术的不断发展进步，基于人工智能的虚拟机器人崭露头角，但对于企业来说，智能客服机器人不等于“卖萌耍贱”，陪聊型机器人显然不是智能客服的最佳选择。

      随着新媒体的高速发展，消费者和企业有了更多的接触渠道和机会，客服咨询量暴增。虽然不少企业都尝试通过增大人力资源投入来保证消费者的咨询沟通能够得到满足，然而效果却不尽如人意。如何用有限的客服资源满足不断增长的海量用户服务请求，业内普遍的解决方案是：通过颠覆型的技术来解决——相比人工客服，智能客服机器人或将是解决这一问题的最佳方案。

时代诉求：智能客服加速服务智变

      传统客服行业基于人工坐席，这样的纯人工服务模式往往依赖大量的人力和精力。如果能够自动答复简单重复的用户咨询，就可以极大地提高用户的满意度，同时降低企业的经营成本。在市场强烈的需求下，结合人工智能技术的智能客服机器人由此兴起。而后，随着人工智能技术的迭代更新，语义分析、大数据以及深度学习等技术的不断突破，深入客户服务场景应用的不断优化，智能客服行业得到质变提升。无论是客服处理效率、客户信息管理还是人性化程度方面，智能客服机器人都将传统客服远远抛在身后。

智能客服机器人发展的四个阶段

第一阶段：关键词精准匹配，满足单一关键词触发问答

      第一阶段的客服机器人还称不上智能机器人，准确来说，可以定义为机械客服机器人，它是基于单个关键词的精确匹配，来满足客户关键词触发询问。适用于及其单一的业务场景，比如说微信公共号里回复关键词“电子书下载”，就会获取相应资料的下载链接。如果回复关键词“电子书”，则不能获取对应的资料。

第二阶段：关键词模糊匹配，满足相近的词义的关键词触发问答

      这是单一关键词触发问答升级版，它基于语句字面相似度，对预先定义的问答知识库进行模糊匹配，实现不同用户相似问法的回答。比如说，用户输入“电子书下载”或“电子书下载”，都可以获取相应的资料下载链接；但是，它需要人工输入庞大的问答知识库，维护成本大；对字面相似、含义不同的问法难以区分，只能达到30-40%的识别率。

第三阶段：自然语言分析及语义分析，实现复杂用户咨询的更精准的回答

      自然语言分析指把一个句子拆分，把里面每一个词加以分析，给每个词加一个权重，根据权重的综合算法来匹配知识库中的答案。比如，知识库设定的一个语句是“我要下载电子书”，当客户说“请问怎么获取电子书”时，机器人可以理解用户意思并给出用户想要的答案。这一阶段的客服机器人已经较为先进，但其准确性依赖底层复杂算法和知识库维护。目前市面上的大多数客服机器人都停留在第三阶段的应用，但语义判断能力还是有限，匹配精度还没有特别高。

第四阶段：深度学习，机器人更了解人的意图

      目前最先进的机器学习算法架构，包括循环神经网络、卷积神经网络、LSTM（长短记忆网络）等。深度学习算法可以对上下文进行建模，提升上下文语义识别能力，从大量未标注的数据中进行学习，同时还可以对复杂的情感进行建模，自动实时客服及客户情感值分析。这个技术架构已部分运用于客服机器人产品，但部分厂家运用仍属浅层，还未实践出足够智能、易用的客服机器人。

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