摘要：大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)的構(gòu)建能夠緩解傳統(tǒng)人工客服的壓力，提高客服工作效率，對行業(yè)發(fā)展進步具有良好的意義。在構(gòu)建高水平的人工智能客服系統(tǒng)時，需要考慮客服系統(tǒng)的特點，并結(jié)合實際工作需求明確研究思路，完善問答模塊、優(yōu)化模塊、更新模塊的構(gòu)建。為了進一步提升人工智能客服系統(tǒng)水平，還需要深入分析大數(shù)據(jù)技術(shù)、模型構(gòu)建、大數(shù)據(jù)服務與智能客服融合等內(nèi)容，推動技術(shù)改革與創(chuàng)新。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；人工智能；客服系統(tǒng)

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)也廣泛應用到生產(chǎn)生活的各個方面。在大數(shù)據(jù)背景下，人工智能客服系統(tǒng)可以更加高效、迅速地完成客戶服務，有利于提高工作效率。人工智能客服系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)支持下不僅可以處理各類客戶服務活動，還能通過細致地分析客戶要求，提升服務質(zhì)量。同時，大數(shù)據(jù)還能指導系統(tǒng)更新，讓人工智能客服系統(tǒng)發(fā)揮良好作用。然而，在實際應用人工智能客服系統(tǒng)時，仍還存在許多技術(shù)上問題需要解決。因此，更需應該更加重視大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)各個模塊的構(gòu)建。

一、大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)

（一）大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)概述

大數(shù)據(jù)是一種資料量規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)，需要借助專業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)進行處理，并從中獲取有效的數(shù)據(jù)信息。人工智能客服系統(tǒng)在發(fā)展過程中可以利用大數(shù)據(jù)的支持來完成一系列服務。大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與應用能夠匯總各類信息數(shù)據(jù)，而人工智能客服系統(tǒng)中的人工智能技術(shù)可以通過模糊算法、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡等算法模型，對大數(shù)據(jù)中的資料信息進行分析與處理，從中獲取有效的信息資源。人工智能客服的智能化水平與其學習樣本和資料的關(guān)系密切。大數(shù)據(jù)背景下能夠為各行業(yè)人工智能客服提供豐富的學習數(shù)據(jù)與資料，有利于提升其智能化水平，進一步優(yōu)化客服質(zhì)量[1]。大數(shù)據(jù)背景下的人工智能客服系統(tǒng)更加先進且完善，可以為客戶構(gòu)建精確的用戶肖像，滿足客戶服務需求，有利于提高工作質(zhì)量。

（二）人工智能客服系統(tǒng)的價值與意義

客服系統(tǒng)是商家與客戶之間溝通聯(lián)系的重要橋梁，傳統(tǒng)客服系統(tǒng)依靠人工完成客戶服務，不僅消耗了勞動力，還增加了商家成本。隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)開始用于客戶服務領(lǐng)域。借助人工智能算法，人工智能客服能夠為客戶提供有效的咨詢服務。這種模式滿足了客戶的需求，提高了工作效率，并有助于降低商家成本（見圖1）。

在大數(shù)據(jù)背景下，人工智能客服系統(tǒng)得到了進一步發(fā)展。依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，人工智能客服可以應用更豐富、專業(yè)的知識庫。能夠讓人工智能系統(tǒng)獲得完備的知識儲存結(jié)構(gòu)，并通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)分析和處理應用，顯著提升其工作效率[2]。

二、大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)設計

（一）研究思路

大數(shù)據(jù)應用為完善人工智能客服功能提供了幫助。建立大數(shù)據(jù)知識庫可以為人工智能系統(tǒng)提供更多的學習資料，幫助其收集足夠的基礎數(shù)據(jù)，從而建立更精準的用戶畫像。通過知識圖庫分析，人工智能系統(tǒng)可以進行預測、模板抽取和相關(guān)案例抽取，最終提供適合客戶的服務（見圖2）。在具體利用大數(shù)據(jù)為人工智能客服系統(tǒng)提供支持時，需要考慮數(shù)據(jù)采集組件的特點。根據(jù)客戶服務類型的不同，選擇合適的ETL工具和分布式數(shù)據(jù)采集組件完成數(shù)據(jù)采集，將其抽取到大數(shù)據(jù)平臺中，便于平臺對數(shù)據(jù)進行儲存[3]。在后續(xù)人工智能技術(shù)應用中，通過大數(shù)據(jù)平臺的處理和計算，可以提煉出人工智能客服所需的數(shù)據(jù)信息，從而提供更加精準的服務。為了保證在線智能客服的智能化分析，還需要重視非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的有效儲存和處理，不斷完善人工智能客服系統(tǒng)的模型內(nèi)容，優(yōu)化人工智能算法，提高客戶服務的質(zhì)量。

（二）問答模塊

問答模塊是大數(shù)據(jù)人工智能客服系統(tǒng)中的重要模塊，通常由問題信息處理、問題檢索和答案推薦幾部分組成。在問答模塊設計時，人工智能系統(tǒng)需要根據(jù)用戶提出的請求進行分析，以了解客戶提問的語義。在這個過程中，人工智能算法需要應用于語義知識庫，對語句進行處理。為了確保問答模塊語義分析的準確性，人工智能客服系統(tǒng)的語義知識庫涵蓋內(nèi)容必須全面。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以綜合分析語法、語句、詞法等信息，并考慮上下文等因素，以完成語義分析，并確保智能回答的準確性與合理性[4]。知識地圖是問答模塊的語義網(wǎng)絡，可以增強語義理解的智能化程度。問答模塊的知識地圖創(chuàng)建可以為系統(tǒng)提供更準確的回答。在進行模塊設計時，需要重視知識地圖的合理規(guī)劃，并結(jié)合人工智能客服所服務的行業(yè)，從海量業(yè)務信息中提取專業(yè)知識，以確保知識的相關(guān)性，從而為智能回答提供準確的信息。

（三）優(yōu)化模塊

在大數(shù)據(jù)背景下，人工智能客服系統(tǒng)需要保證其優(yōu)化模塊的科學性。在人工智能客服運行中，為其提供專業(yè)知識庫并建立個性化數(shù)據(jù)庫，確?？蛻舴召|(zhì)量。在大數(shù)據(jù)背景下，信息數(shù)量較多且內(nèi)容駁雜。在構(gòu)建人工智能客服系統(tǒng)時，需要將數(shù)據(jù)與知識庫相結(jié)合，讓大數(shù)據(jù)能夠為人工智能客服提供必要的數(shù)據(jù)支持，以確保其功能的可靠性。優(yōu)化模塊需要保證人工智能客服提供服務的優(yōu)質(zhì)和可靠。因此，在進行模塊建設時，需要重視信息資料的精準度，建立優(yōu)質(zhì)的專業(yè)數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)客服工作流程對用戶的歷史數(shù)據(jù)進行分析。這樣，人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)用戶歷史數(shù)據(jù)提出更個性化和專業(yè)化的服務，以滿足用戶的服務要求。人工智能客服系統(tǒng)需要構(gòu)建精準的用戶肖像，通過用戶肖像描述其個人特征和使用需求。這樣可以為后續(xù)的智能客戶服務提供良好的幫助，讓用戶獲得更合適的答案。通過數(shù)據(jù)挖掘、連接等方法，大數(shù)據(jù)支持下的用戶肖像建立有效地保證了肖像的精準度，并能夠為后續(xù)工作提供數(shù)據(jù)索引方向，從而提升工作效率，實現(xiàn)人工智能客服系統(tǒng)的優(yōu)化。

（四）更新模塊

更新模塊是大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)的必備條件。為了提供更優(yōu)質(zhì)的服務，更新模塊的設計需要結(jié)合行業(yè)特點和變化。靜態(tài)的知識庫在人工智能客服系統(tǒng)中起著重要的作用，但為了滿足不同時期和不同用戶的需求，需要重視數(shù)據(jù)庫的更新和優(yōu)化，并為智能客服的創(chuàng)新與發(fā)展提供支持。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以克服傳統(tǒng)技術(shù)條件下數(shù)據(jù)儲存和應用的限制，提供海量的數(shù)據(jù)資料，不斷更新語料庫和知識庫，為人工智能客服系統(tǒng)提供幫助[6]。為了適應數(shù)據(jù)資料的發(fā)展和更新，人工智能客服系統(tǒng)需要利用深度學習技術(shù)進行更新。傳統(tǒng)的人工智能客服可以通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習，深度學習需要使用更深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，使智能客服系統(tǒng)具備更強的理解能力，能夠自動獲取有效數(shù)據(jù)，并利用最新知識，從而顯著提高工作效率。設計人員應該注重科學設計更新模塊，確保模塊功能的可靠性，提高工作質(zhì)量。

三、大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)的構(gòu)建實例

（一）大數(shù)據(jù)分析

人工智能客服系統(tǒng)的構(gòu)建應該重視大數(shù)據(jù)分析。在實際應用時，要結(jié)合客服工作的具體業(yè)務信息進行研究與學習，提升人工智能客服的質(zhì)量。大數(shù)據(jù)的采集、分析與處理是大數(shù)據(jù)應用中比較關(guān)鍵的技術(shù)條件。人工智能客服系統(tǒng)在為客戶提供相應服務時，需要準確理解客戶的語義、分析其需求。因此，重視大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應用是必要的。通過分析技術(shù)，系統(tǒng)可以找到更精準的信息，做出更客觀的總結(jié)，滿足客戶的需求?，F(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)具備了多維度、多指標的分析能力。為了滿足各行業(yè)客服工作的需要，在實際應用分析技術(shù)時，必須考慮各行業(yè)所需的數(shù)據(jù)類型。這樣，人工智能客服系統(tǒng)才能為不同行業(yè)如教育、零售、金融和互聯(lián)網(wǎng)等提供更準確、實時的信息內(nèi)容，滿足客戶的服務需求，從而提升工作效率[7]。

（二）模型構(gòu)建

人工智能客服系統(tǒng)中人工智能技術(shù)是比較關(guān)鍵的技術(shù)類別，在實際應用中，必須重視人工智能模型的構(gòu)建，結(jié)合具體的行業(yè)類型和業(yè)務特點完成模型構(gòu)建，以確保模型的科學性，并使其能夠更好地完成客戶服務。以話務系統(tǒng)為例，在進行人工智能客服系統(tǒng)模型構(gòu)建時，應關(guān)注話務相關(guān)的業(yè)務活動特點，并考慮話務高峰風險特點。結(jié)合客服應急管理制度，建立相應的人工智能模型，可以確保人工智能提供更具針對性的客服業(yè)務，滿足客戶需求。在具體模型設計中，應考慮高峰時間段不同類別客戶的咨詢規(guī)律，并在模型中整合客戶歷史記錄，根據(jù)不同類別客戶提供個性化的智能服務，以滿足其需求。此外，模型設計中應重視話務風險的分析，建立不同風險等級模型，并根據(jù)不同風險程度進行資源分配，以保證服務質(zhì)量。

（三）大數(shù)據(jù)服務與智能客服融合

大數(shù)據(jù)服務與智能客服融合可以將企業(yè)營銷業(yè)務、業(yè)務流程等數(shù)據(jù)進行匯總，能夠有效抽取客戶信息、舉報信息等內(nèi)容，便于分析這些信息來提升人工智能客服的質(zhì)量。大數(shù)據(jù)服務可以針對具體的實踐任務進行研究，結(jié)合業(yè)務需求對數(shù)據(jù)進行清洗、整合和分析，提供智能客服所需的數(shù)據(jù)支持。而智能客服系統(tǒng)通過算法分析大數(shù)據(jù)提供的信息內(nèi)容，將其進行有效組合，從而為客戶提供優(yōu)質(zhì)化的服務。在實際工作中，大數(shù)據(jù)服務與智能客服的融合發(fā)揮了雙方的優(yōu)勢，使得客服工作更加具有條理性和系統(tǒng)性。因此，在實際工作中，應該加快推進大數(shù)據(jù)服務與智能客服的有機融合，以滿足客戶的需求。

（四）融合效果分析

為了保證人工智能客服系統(tǒng)的服務質(zhì)量，除了加快其與大數(shù)據(jù)服務融合外，還應重視對融合效果的分析。在人工智能客服系統(tǒng)建設過程中，應該善于評估大數(shù)據(jù)服務與智能客服融合的效果，了解融合工作在本階段面臨的問題，研究影響融合效果的因素，如大數(shù)據(jù)收集、分析、處理等方面的缺陷，并考慮人工智能技術(shù)的學習能力是否科學合理。要找出這些問題，并對其進行優(yōu)化處理，以提高人工智能客服系統(tǒng)的工作質(zhì)量。同時，還可以總結(jié)融合過程中的優(yōu)質(zhì)經(jīng)驗，討論現(xiàn)階段人工智能客服系統(tǒng)在信息轉(zhuǎn)化、應答系統(tǒng)等方面如何滿足客戶需求，為后續(xù)工作奠定良好基礎。

四、結(jié)束語

人工智能客服系統(tǒng)可以通過高效、快速地收集和匯總信息，依托人工智能算法高效處理數(shù)據(jù)，為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務。在大數(shù)據(jù)背景下，人工智能客服系統(tǒng)得到了進一步發(fā)展，通過利用大數(shù)據(jù)作為支持，可以進一步豐富人工智能客服的數(shù)據(jù)庫，有利于人工智能進行深度學習和分析，提供更好的客戶服務。在具體進行人工智能客服系統(tǒng)建設時，需要關(guān)注不同模塊的工作特點，并考慮客戶的一般需求和個性化需求，以完善人工智能客服系統(tǒng)，提高其服務質(zhì)量。

作者單位：謝華娟 中國電信廣州分公司

參? 考? 文? 獻

[1]趙艷花，陳陽.大數(shù)據(jù)及人工智能背景下的網(wǎng)絡安全防御系統(tǒng)設計研究[J].信息記錄材料，2022，23（10）：176-178.

[2]孫立霞.大數(shù)據(jù)背景下的人工智能客服系統(tǒng)研究[J].長江信息通信，2021，34（09）：110-113.

[3]陳朝飛.大數(shù)據(jù)背景下的人工智能客服系統(tǒng)研究[J].信息與電腦（理論版），2021，33（08）：180-182.

[4]覃進學.試論大數(shù)據(jù)背景下的人工智能客服系統(tǒng)[J].科技與創(chuàng)新，2021，11（02）：130-131.

[5]聶莉娟，方志偉，楊志杰等.大數(shù)據(jù)背景下人工智能客服系統(tǒng)研究[J].電子技術(shù)與軟件工程，2021，07（01）：194-195.

[6]陸燁.大數(shù)據(jù)背景下的人工智能客服系統(tǒng)研究[J].城市建設理論研究（電子版），2019，07（16）：65.

[7]王冰純，毛妍捷，孫濱頤等.基于大數(shù)據(jù)背景下的人工智能客服系統(tǒng)[J].電子測試，2018，14（13）：72-73.

謝華娟（1979-），女，廣西南寧，本科，工程師，研究方向：從事通信相關(guān)工作20年，先后負責通信運營商客戶服務分析與管理，客戶服務流程設計與研究，客戶維系策略研究，用戶個人信息安全管理研究等。