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人工智能技术在电子商务客服中的应用研究
随着电子商务的普及和快速发展，商家面临着越来越多的客户咨询和服务需求。传统的人工客服往往无法满足大量用户的需求，并且存在沟通效率低下、成本高昂等问题。然而，人工智能技术的发展为电子商务客服提供了新的解决方案。本文将深入探讨人工智能技术在电子商务客服中的应用研究。
一、智能聊天机器人助力客户咨询 智能聊天机器人是人工智能技术在电子商务客服领域中的重要应用之一。通过将自然语言处理、机器学习和知识图谱等技术应用到聊天机器人开发中，商家可以为客户提供24小时不间断的咨询服务。智能聊天机器人可以根据用户提出的问题快速给出准确的答案，并且具备学习和记忆的能力，可以不断提高回答问题的准确性和服务质量。
为了提高聊天机器人的性能，可以将大量的销售数据和客户数据与机器学习算法结合，训练出更加智能和个性化的机器人。此外，商家还可以将聊天机器人与客户关系管理系统（CRM）等系统集成，实现更高效、智能的客户服务。
二、智能语音助手提供高级客户服务 除了智能聊天机器人，智能语音助手也是人工智能技术在电子商务客服中的重要应用之一。通过语音识别、语义理解和自然语言生成等技术，商家可以为客户提供更加智能和便捷的服务体验。
智能语音助手可以通过声音识别客户的语音指令，并根据指令提供相应的服务，如查询订单状态、办理退款等。此外，智能语音助手还可以根据客户的语音情绪识别和情感分析技术，提供更加贴心和个性化的服务。
三、智能推荐系统提升用户购物体验 在电子商务领域，智能推荐系统已经成为客户购物体验不可或缺的一部分。通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和个人兴趣等信息，智能推荐系统可以为客户推荐最符合其需求和喜好的商品和服务。
智能推荐系统可以通过机器学习算法实现个性化推荐，不断优化推荐准确性。商家可以根据客户的研究需求、购买习惯和兴趣特点，提供个性化的推荐服务。通过智能推荐系统，商家可以提高客户购买转化率和满意度，促进销售和品牌发展。
智能客服竞品分析报告1. 引言智能客服是一种利用技术手段和人工智能算法来提供自动化客户服务的解决方案。
在当前技术发展的浪潮下，智能客服在各行各业逐渐得到应用，为企业提供了更高效和个性化的客户服务。
本文将对智能客服领域的竞品进行分析，并对各个竞品的优缺点进行评估。
2. 竞品分析2.1 竞品A竞品A是一家国内领先的智能客服解决方案提供商。
他们的产品采用了自然语言处理技术和机器学习算法，能够快速准确地理解用户问题并提供相应的解答。
该产品具有以下优势：•高度自动化：竞品A的智能客服能够自动回答大部分用户问题，减少了人工客服的工作量。
•多渠道支持：竞品A的智能客服可以同时在网站、APP、微信等多个渠道上提供服务，满足用户多样化的需求。
•数据驱动：竞品A的智能客服通过分析用户的行为和反馈数据，不断优化算法和提升服务质量。
然而，竞品A也存在一些不足之处：•可扩展性有限：竞品A的智能客服在应对复杂问题和处理大量用户同时访问时的性能有限。
•人工干预需求较高：竞品A的智能客服对于一些特殊情况需要人工干预，无法完全替代人工客服。
2.2 竞品B竞品B是一家国外知名的智能客服解决方案提供商。
他们的产品采用了深度学习和神经网络等先进技术，能够更准确地理解用户问题并提供智能化的解答。
该产品具有以下优势：•高度个性化：竞品B的智能客服能够根据用户的历史记录和偏好，提供个性化的推荐和建议。
•多语言支持：竞品B的智能客服可以支持多种语言，满足全球用户的需求。
•全渠道一体化：竞品B的智能客服可以实现多渠道的无缝对接，提供一致的服务体验。
然而，竞品B也存在一些不足之处：•语义理解有限：竞品B的智能客服在处理一些复杂问题和理解某些领域专业知识时存在一定的局限性。
•高成本：竞品B的智能客服方案在初期投入和运维成本方面较高。
3. 竞争优势综合分析上述两家竞品，我们的智能客服解决方案具有以下竞争优势：•全面性能：我们的智能客服能够自动回答大部分用户问题，处理复杂问题和处理大量用户同时访问的能力也较强。
2022年1月面向电信运营商服务热线的情感计算技术研究赵东明,王敏辉,田雷（中国移动通信集团天津有限公司，天津300020）【摘要】为了解决运营商服务热线情感挖掘能力不足的问题,本文对中国移动服务数据(10086语音投诉工单、在线服务记录、服务标签等)进行研究,构建了一种智能语音认知分析系统,以多模态情感分类技术输出结构化情感标签,并通过数据可视化运营分析界面方式进行展示,以期为相关人员提供参考。
【关键词】智能语音;认知理解;多模态情感分类;篇章段落分析【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2022）01-0139-030引言近年来人工智能技术飞速发展，在多个领域取得了标志性应用成果[1-2]。
运营商客户服务的场景化运营质量与维系、服务的措施息息相关，为了解决天津移动“运营场景碎片化、策略简单、效率低、服务方式过于被动化”的痛点[3-4]，急需引入大数据、智能语音和知识图谱技术，跟踪客户语音情感变化、异动变化、满意度变化，构建智能语音认知分析系统，实现“面向场景、面向需求、面向情感”的服务运营体系。
同时，中国移动积累了大量客户服务数据（10086语音、外呼语音、投诉工单、在线服务记录、服务标签），投诉数据价值挖掘的方面存在不足[5]。
为了持续提升客户服务感知，在集团智慧中台战略指导下，天津移动基于集团九天AI（artificial intelligence，人工智能）平台的算力、算法能力，打造了以精益服务、存量保拓为目标的语音情感认知分析系统———“青鸾”。
1功能架构“青鸾”基于海量热线语音数据进行智能情感分析，输出关键标签和结构化情感分类，生成个性化语音理解分析报告，以日报、月报、智能大屏、分析图表、专题报告等方式呈现给运营服务管理人员，具备语音结构化检索、情感语义理解、认知方案生成、业务运营决策辅助等功能，提供接口、租户两种赋能方式，提升服务数智化管理水平。
呼叫中心如何利用语音分析提升客户体验在当今竞争激烈的市场环境中，客户体验已成为企业成功的关键因素之一。
呼叫中心作为企业与客户直接沟通的重要渠道，承担着解决问题、提供服务和建立良好客户关系的重要职责。
而语音分析作为一种强大的工具，为呼叫中心提升客户体验提供了新的机遇和途径。
一、语音分析的基本概念和作用语音分析是指对通话中的语音内容进行自动处理和分析的技术。
它能够将语音转换为文字，并通过自然语言处理和数据挖掘技术，提取有价值的信息和洞察。
语音分析的作用主要体现在以下几个方面：1、提高服务质量通过对大量通话的分析，呼叫中心可以发现常见的客户问题和痛点，从而针对性地改进服务流程和培训员工，提高解决问题的效率和准确性。
2、优化运营管理语音分析可以帮助评估员工的工作表现，包括沟通技巧、服务态度和业务能力等。
同时，还能发现流程中的瓶颈和不合理之处，进行优化和调整。
3、发现市场趋势和客户需求从客户的通话中，挖掘出潜在的市场需求和趋势，为企业的产品创新和营销策略提供依据。
二、语音分析在客户体验提升中的具体应用1、实时监控和预警实时监控通话中的关键词、情绪和语气等，一旦发现客户情绪激动或出现紧急问题，及时发出预警，以便主管能够介入并提供支持，避免问题升级。
2、客户反馈收集分析客户在通话中的意见和建议，了解他们对产品或服务的满意度和改进期望，为企业改进产品和服务提供方向。
3、个性化服务根据客户的历史通话记录和偏好，为客户提供个性化的服务和解决方案，增强客户的归属感和忠诚度。
4、培训和辅导通过分析优秀员工和普通员工的通话差异，为员工提供针对性的培训和辅导，帮助他们提升沟通技巧和服务水平。
三、实施语音分析的挑战和应对策略1、数据质量和准确性语音识别的准确性可能会受到口音、背景噪音等因素的影响，导致数据质量不高。
为了应对这一挑战，企业可以选择高质量的语音识别技术，并对数据进行清洗和验证。
2、隐私和合规问题客户通话涉及个人隐私，在进行语音分析时必须遵守相关的法律法规和隐私政策。
中国电信FDD4G VoLTE语音感知MOS质量问题分析和优化提升的研究军(中国电信集团公司衡水分公司河北衡水053400)摘要:随着终端、基站、EPC、IMS网元的大量端到端性能及配合问题解决,VoLTE业务在接通率、掉话率指标均已经基本达到了CDMA网络的水平,接入性能和保持性能方面的感知得到了较大改善。
VoLTE作为LTE网络实现语音通话的最终方案，其通话质量、用户感知成为主要关注方向。
本文主要介绍了衡水电信网优团队针对VoLTE语音通话在无线层问题导致的丢弃包、时延问题进行分析、定位的基本思路、优化方法。
希望能够为网优工程师在VoLTE优化工作中提供帮助和支撑。
关键词:VoLTE；MOS；SEQ；QCI；GBR0引言中国电信FDD4G VoLTE引入从无线网、核心网、令网、承载网、用户数据等端到端的网络改变，使网络变得更加复杂，整个系统包含无线侧、EPC、IMS等涉及端到端的网元数量超过20多个，而且VoLTE业务引从了SIP协议。
图1电信VoLTE、2&3G、PSTN用户所承载的网元设备逻辑图中国电信FDD4G VoLTE语音包采用RTP协议对AMR WB(6.6K〜23.85K)9种速率自适应语音编码, RTP包头为12字节,UDP包头为8字节,P头为20(IPV4)&40(IPV6)字节，终端每20ds生成一个VoLTE语音包。
4G信号好的条件下VoLTE业务采用不可变速AMR-WB(23.85kbps)高清语音编码方式和编码性能更好的EVS编码来提升语音质量⑴#目前移动场景下，影响VoLTE语音质量评价MOS 值(Mean Opinion Score)和用户感知NPS的因素很多,需要对全网“三网元、两管道(无线+承载网)”关键因素开展端到端拉通优化，消除影响MOS值的编码性能、RTP丢包率、RTP时延和抖动等主要因素,到达提升用户感知和服务质量的目标。
中国电信为确保VoLTE语音业务服务质量和客户感知良好，制定《中国电信QCI业务分层策略》(表1),VoLTE的IMS信令QCI5(QoS Class Identifiar)级别最高,VoLTE业务QCI(1、2)其次,且承载要求的比特速率被网络“永久”恒定的分配类型，即使在网络资源紧张的情况下，相应的比特速率也能够保持。
人工智能在客服领域的应用分析在当今数字化的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着各个行业，客服领域也不例外。
随着消费者对服务质量和响应速度的期望不断提高，企业纷纷寻求创新的解决方案来提升客户服务水平，人工智能的应用为客服行业带来了革命性的变革。
一、人工智能在客服领域的常见应用形式1、智能聊天机器人智能聊天机器人是人工智能在客服领域最常见的应用之一。
它们能够通过自然语言处理技术理解客户的问题，并提供快速准确的回答。
这些机器人可以 24/7 不间断工作，随时为客户提供服务，大大提高了服务的可用性和响应速度。
2、语音识别与语音交互语音识别技术使客户能够通过语音与客服系统进行交互，无需手动输入文字。
这种方式更加便捷自然，尤其适用于在驾驶、双手忙碌等场景下的客户。
同时，语音交互还能为视障人士等特殊群体提供更好的服务体验。
3、智能客服助手智能客服助手能够为人工客服提供实时的信息支持和建议。
当人工客服与客户交流时，助手可以根据客户的问题和历史数据，快速推送相关的解决方案和知识点，帮助客服人员更高效地解决问题。
二、人工智能为客服领域带来的显著优势1、提高服务效率人工智能能够在短时间内处理大量的客户咨询，快速给出答案，大大缩短了客户的等待时间。
这不仅提高了客户满意度，还使企业能够以更少的人力成本处理更多的业务。
2、降低成本传统的客服模式需要大量的人力投入，包括招聘、培训和员工福利等方面的开支。
而人工智能客服系统的引入可以显著降低这些成本，尤其是在处理常见问题和重复性咨询时，其效率和成本优势更加明显。
3、提供一致的服务质量人工智能客服不会受到情绪、疲劳等因素的影响，能够始终如一地为客户提供准确、专业的服务。
无论客户在何时何地咨询，都能得到相同水平的服务质量。
4、数据挖掘与分析人工智能客服系统可以收集和分析大量的客户交互数据，帮助企业了解客户的需求和行为模式，从而为产品改进、营销策略制定等提供有力的依据。
三、人工智能在客服领域面临的挑战1、语言理解的局限性尽管自然语言处理技术取得了很大的进步，但人工智能仍然难以完全理解某些复杂的语言表达和语境。
人工智能在客户服务中的应用研究在当今数字化快速发展的时代，客户服务领域正在经历一场深刻的变革，人工智能（AI）的应用成为了这一变革的关键驱动力。
AI 技术以其高效、智能和便捷的特点，为客户服务带来了全新的体验和价值。
一、人工智能在客户服务中的常见应用形式1、智能客服机器人智能客服机器人是 AI 在客户服务中最常见的应用之一。
它们能够通过自然语言处理技术理解客户的问题，并提供快速准确的回答。
这些机器人可以 24/7 不间断地工作，随时响应客户的咨询，大大提高了服务的及时性和可用性。
2、智能语音助手随着语音识别技术的不断进步，智能语音助手在客户服务中也发挥着重要作用。
客户可以通过语音与系统进行交互，无需手动输入，更加方便快捷。
语音助手能够理解客户的需求，并提供相应的服务和解决方案。
3、智能推荐系统基于客户的历史数据和行为分析，AI 可以为客户提供个性化的推荐和建议。
例如，在电商领域，客户服务可以根据客户的购买记录和浏览偏好，为其推荐相关的产品或服务，提高客户的满意度和购买转化率。
4、智能情感分析AI 能够对客户的文本或语音进行情感分析，了解客户的情绪状态。
这有助于企业及时发现客户的不满和抱怨，采取相应的措施加以解决，从而提升客户的忠诚度。
二、人工智能为客户服务带来的优势1、提高服务效率传统的客户服务往往需要人工处理大量的咨询和问题，工作效率有限。
而人工智能可以同时处理多个客户的请求，迅速给出回答，大大缩短了客户的等待时间，提高了服务效率。
2、降低成本使用人工智能可以减少对大量人工客服的需求，从而降低企业的人力成本。
同时，高效的服务也能够减少因客户不满而导致的业务损失。
3、提供一致性的服务质量人工智能不会受到情绪、疲劳等因素的影响，能够始终保持一致的服务水平和质量，为客户提供标准化的服务体验。
4、实现个性化服务通过对客户数据的深入分析，人工智能能够为每个客户提供量身定制的服务和解决方案，满足客户的个性化需求，增强客户的满意度和忠诚度。
2024年智能客服市场环境分析概述智能客服是一种通过人工智能技术和机器学习算法，提供自动化支持和服务的系统。
在过去几年中，智能客服市场呈现出快速增长的趋势。
本文将对智能客服市场的环境进行分析，包括市场规模、竞争态势、发展趋势以及面临的挑战。
市场规模智能客服市场在近几年经历了快速增长，被广泛应用于各个行业和领域。
根据市场研究公司的数据，预计到2025年，全球智能客服市场的价值将达到2000亿美元。
这一增长主要受到以下几个因素的推动：1.人工智能技术的快速发展，使得智能客服系统可以更加智能化、高效化地处理用户需求。
2.企业对于提升用户体验、减少人力成本的需求，促使其采用智能客服系统。
3.云计算和大数据技术的发展，提供了强大的计算和存储能力，为智能客服系统的实施提供了支持。
竞争态势智能客服市场存在激烈的竞争态势。
目前市场上有众多的智能客服解决方案提供商，包括大型科技公司、专业的人工智能公司以及初创企业。
这些公司通过提供各种不同的智能客服产品和服务，竞争市场份额。
竞争的主要因素包括技术水平、解决方案的功能和性能、用户体验、售后服务和价格等。
一些大型科技公司拥有雄厚的技术实力和资源，能够提供全方位的解决方案，具有一定的市场优势。
然而，一些专业的人工智能公司和初创企业通过创新和突破传统的客服方式，也在市场上取得了成功。
发展趋势智能客服市场在未来将持续保持快速增长的趋势，并且还存在一些明显的发展趋势。
1.移动化：随着移动互联网的快速发展，智能客服系统正逐渐向移动平台迁移，为用户提供更加便捷和即时的服务。
2.多通道：用户需求的多样性和复杂性促使智能客服系统提供多渠道的服务，如语音、文字、社交媒体等，满足用户的不同沟通方式。
3.个性化：智能客服系统通过分析用户的历史数据和行为，提供个性化的服务和建议，提升用户体验和满意度。
4.自主学习：智能客服系统通过机器学习和数据挖掘等技术，不断学习和优化自身的算法和模型，提供更加准确和智能的服务。
智能客服系统解决方案及实施计划第1章项目背景与目标 (3)1.1 业务需求分析 (3)1.1.1 客户需求分析 (4)1.1.2 市场现状分析 (4)1.1.3 技术可行性分析 (4)1.2 项目目标设定 (4)1.2.1 构建一套功能完善、用户体验优良的智能客服系统，满足客户多样化需求。
(4)1.2.2 提高客户服务效率，降低企业运营成本。
(4)1.2.3 提升客户满意度，增强企业核心竞争力。
(4)1.2.4 摸索可持续发展的商业模式，实现项目盈利。
(4)1.3 预期效益评估 (4)1.3.1 客户服务效率提升 (4)1.3.2 运营成本降低 (4)1.3.3 客户满意度提升 (4)1.3.4 企业核心竞争力增强 (4)1.3.5 盈利模式摸索 (5)第2章智能客服系统技术概述 (5)2.1 客服系统发展历程 (5)2.2 智能客服技术原理 (5)2.3 国内外应用现状 (5)第3章系统架构设计 (6)3.1 总体架构 (6)3.1.1 展示层 (6)3.1.2 业务逻辑层 (6)3.1.3 数据层 (6)3.2 功能模块划分 (6)3.3 技术选型与平台 (7)3.3.1 技术选型 (7)3.3.2 平台选择 (7)第4章智能语音识别与合成 (7)4.1 语音识别技术 (7)4.1.1 基本原理 (7)4.1.2 技术发展 (7)4.1.3 技术挑战 (8)4.2 语音合成技术 (8)4.2.1 基本原理 (8)4.2.2 技术发展 (8)4.2.3 技术挑战 (8)4.3 语音识别与合成在客服系统的应用 (8)4.3.1 语音识别在客服系统的应用 (8)4.3.2 语音合成在客服系统的应用 (8)4.3.3 语音识别与合成技术的融合应用 (9)第5章自然语言处理与语义理解 (9)5.1 自然语言处理技术 (9)5.1.1 分词技术 (9)5.1.2 词性标注 (9)5.1.3 命名实体识别 (9)5.1.4 依存句法分析 (9)5.2 语义理解与匹配 (9)5.2.1 词向量表示 (9)5.2.2 知识图谱与语义网 (9)5.2.3 语义相似度计算 (9)5.2.4 意图识别 (10)5.3 智能问答与对话管理 (10)5.3.1 基于检索的问答系统 (10)5.3.2 基于的问答系统 (10)5.3.3 对话状态追踪 (10)5.3.4 对话策略学习 (10)第6章知识库构建与管理 (10)6.1 知识库结构设计 (10)6.1.1 知识分类 (10)6.1.2 知识表示 (10)6.1.3 知识关联 (10)6.2 知识获取与更新 (11)6.2.1 知识采集 (11)6.2.2 知识审核 (11)6.2.3 知识更新 (11)6.3 知识库优化与维护 (11)6.3.1 知识库清洗 (11)6.3.2 知识库索引 (11)6.3.3 知识库安全 (11)6.3.4 知识库评估 (11)第7章用户意图识别与个性化推荐 (11)7.1 用户意图识别 (11)7.1.1 意图识别技术概述 (11)7.1.2 意图识别模型选择 (12)7.1.3 意图识别流程设计 (12)7.2 用户画像构建 (12)7.2.1 用户画像概念及作用 (12)7.2.2 用户画像构建方法 (12)7.2.3 用户画像更新策略 (12)7.3 个性化推荐策略 (12)7.3.1 推荐系统概述 (12)7.3.2 基于用户画像的推荐算法 (12)7.3.3 推荐结果优化策略 (12)7.3.4 个性化推荐流程设计 (12)第8章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成方法 (13)8.1.1 模块化集成方法 (13)8.1.2 面向服务的集成方法 (13)8.1.3 自动化集成工具 (13)8.2 系统测试策略 (13)8.2.1 单元测试 (13)8.2.2 集成测试 (13)8.2.3 系统测试 (13)8.2.4 验收测试 (13)8.3 测试用例与评估 (14)8.3.1 测试用例设计 (14)8.3.2 测试评估方法 (14)8.3.3 问题跟踪与修复 (14)第9章系统部署与运维 (14)9.1 部署策略与规划 (14)9.1.1 部署目标 (14)9.1.2 部署环境 (14)9.1.3 部署步骤 (14)9.1.4 部署注意事项 (15)9.2 系统运维与监控 (15)9.2.1 系统运维 (15)9.2.2 系统监控 (15)9.3 安全与稳定性保障 (15)9.3.1 安全保障 (15)9.3.2 稳定性保障 (15)第10章实施计划与进度安排 (15)10.1 项目阶段划分 (15)10.2 资源需求与人员配置 (16)10.3 项目风险与应对措施 (16)10.4 项目评估与验收标准 (17)第1章项目背景与目标1.1 业务需求分析信息技术的飞速发展，客户服务已成为企业竞争的重要环节。
人工智能技术在电商客服中的应用研究引言近年来，随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域都展示出了巨大的应用潜力。
电子商务作为其中一个重要领域，也逐渐开始运用人工智能技术来提升服务质量和提供更好的用户体验。
本文将探讨人工智能技术在电商客服中的应用研究，并分析其优势和局限性。
一、自动化智能应答为了提高客服效率和降低人力成本，许多电商公司开始引入自动化智能应答系统。
这些系统通过文本分析和机器学习算法，能够快速准确地回答用户的常见问题，如商品咨询、订单查询等。
与传统人工客服相比，自动化智能应答系统无需人工干预，能够24小时不间断地提供服务，大大提升了用户体验。
二、智能语音助手除了自动化智能应答系统，智能语音助手也成为了电商客服中的热门应用。
通过语音识别和自然语言处理技术，智能语音助手可以实现与用户的交互，并提供更加贴近人性化的服务。
用户可以直接通过语音进行下单、查询订单等操作，无需键盘输入，方便实用。
三、智能推荐系统人工智能技术的另一个重要应用是智能推荐系统。
电商平台可以根据用户的历史购买记录、浏览偏好等信息，利用机器学习算法为用户推荐个性化的商品和优惠活动。
这种智能推荐系统不仅能提高用户购物体验，还可以提高电商平台的销量和转化率。
四、情感分析技术为了更好地理解用户需求和情感，一些电商公司开始采用情感分析技术来分析用户的情感状态。
通过对用户文本进行情感分析，电商平台可以了解用户对商品和服务的态度，从而针对用户的喜好进行推荐和定制化服务。
这种个性化的互动方式能够增强用户的忠诚度和购买欲望。
五、机器人客服机器人客服是人工智能技术在电商客服中的一种重要应用形式。
通过自然语言处理和情感计算等技术，机器人客服可以模拟人类客服的沟通方式，回答用户问题并解决疑惑。
不同于传统的人工客服，机器人客服可以同时处理大量用户咨询，提高服务效率。
六、人机协作虽然人工智能技术在电商客服中的应用越来越广泛，但仍然存在一些问题无法完全由机器来解决。
电信运营商的用户分析了解用户行为和需求随着信息技术的快速发展和智能手机的普及，人们对通信和网络的需求日益增长。
电信运营商作为提供通信和网络服务的重要角色，需要深入了解用户行为和需求，以便更好地满足用户的期望和提供优质的服务。
1. 用户行为分析电信运营商需要通过各种数据分析工具和方法来了解用户的行为习惯和偏好。
这些数据可以来自于用户的通话记录、短信记录、上网记录、应用使用记录等。
通过对这些数据进行分析，电信运营商可以得出以下结论：a) 通话时长和通话次数分析：通过分析用户的通话时长和通话次数，电信运营商可以了解用户的通话频率和通话习惯，进而针对不同用户群体推出适当的通话套餐和优惠活动，满足用户的需求。
b) 上网偏好分析：通过分析用户的上网记录，电信运营商可以了解用户的上网偏好，比如用户喜欢访问哪些网站、使用哪些应用等。
基于这些分析结果，电信运营商可以提供更快的上网速度、更稳定的网络连接，满足用户对高效上网的需求。
c) 短信使用分析：尽管现在社交媒体和即时通讯应用的流行，但短信仍然是人们之间重要的沟通方式之一。
电信运营商可以通过分析用户的短信使用情况，了解用户发送和接收短信的频率和时间，进而推出适当的短信套餐和优惠活动，满足用户的通信需求。
2. 用户需求分析除了用户行为分析，电信运营商还需要通过各种渠道收集用户的需求和意见。
这可以通过问卷调查、客户反馈、用户讨论论坛等方式进行。
a) 问卷调查：电信运营商可以定期或不定期地进行问卷调查，直接向用户了解他们对通信服务和网络服务的满意度，以及对未来可能的需求和期望。
通过分析问卷调查结果，电信运营商可以针对性地改进现有服务，开发新的服务，提升用户体验。
b) 客户反馈：用户往往会通过各种渠道向电信运营商提供反馈，比如电话咨询、在线客服、邮箱反馈等。
电信运营商需要回应用户的反馈，并认真考虑他们的建议和意见。
这些反馈可以作为改进服务的重要依据，帮助电信运营商更好地满足用户的需求。
——————————收稿日期：2016-08-18电信运营商智能语音客服平台研究与分析关键词：语音识别；自由说式导航技术；智能语音交互模式；客服热线doi ：１０．１６４６３／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ１００７－３０４３．２０１６．０９．０１４中图分类号：ＴＮ９１９文献标识码：Ａ文章编号：１００７－３０４３（２０１６）０９－００６３－０５摘要：对电信运营商客服热线的传统按键模式和人工服务模式进行了分析，通过对语音识别技术和自由说式导航技术的研究，提出了智能语音交互模式在客服平台的应用对提升用户满意度、提高运营效率、节约人工成本的重要意义，并对部署智能语音客服的业务流程、技术架构、评价标准、未来展望等方面进行了分析和探讨。
Abstract ：Ｉｔａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｋｅｙ－ｐｒｅｓｓｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｐａｔｔｅｒｎａｎｄｈｕｍａｎｓｅｒｖｉｃｅｐａｔｔｅｒｎｏｆｔｅｌｅｃｏｍｏｐｅｒａｔｏｒｓ’ｃｕｓｔｏｍｅｒｓｅｒｖｉｃｅｈｏｔ－ｌｉｎｅ，ａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｔｈｅｖｏｉｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｆｒｅｅｓａｙｉｎｇｎａｖｉｇａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｉｔｐｒｏｐｏｓｅｓｔｈｅｎｅｗｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｏｉｃｅｉｎｔｅｒａｃ－ｔｉｖｅｐａｔｔｅｒｎｗｈｉｃｈｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｆｏｒｐｒｏｍｏｔｉｎｇｃｕｓｔｏｍｅｒ’ｓｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ，ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｓａｖｉｎｇｌａｂｏｒｃｏｓｔｗｈｅｎａｐｐｌｙｉｎｇｔｏｔｈｅｃｕｓｔｏｍｅｒｓｅｒｖｉｃｅｐｌａｔｆｏｒｍ．Ｔｈｅｎｉｔａｎａｌｙｓｅｓｔｈｅｂｕｓｉｎｅｓｓｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｃｒｉｔｅｒｉｏｎａｎｄｆｕｔｕｒｅｏｕｔｌｏｏｋ．Keywords ：Ｖｏｉｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；Ｆｒｅｅｓａｙｉｎｇｎａｖｉｇａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｏｉｃｅＩｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｐａｔｔｅｒｎ；Ｃｕｓｔｏｍｅｒｓｅｒｖｉｃｅｈｏｔｌｉｎｅ０前言客服热线是电信运营商客户服务的主要平台，其服务量通常占运营商客户服务的85％以上，在运营商进入全业务竞争阶段后，服务质量的竞争也日益关键。
需要以改善客户感知为着力点，积极采取各种举措，构建为客户导航的服务体系，实现服务质量的持续优化。
目前客户热线主要包括传统按键模式和人工服务，传统按键模式因业务的增加导致用户的放弃率逐渐上升，已经越来越无法满足全业务发展的需要。
同时随着客户基数的增多，导致人工服务的压力迅速增长，由此带来的人工成本及管理成本居高不下。
为提升用户感知、降低人工成本，本文重点对电信运营商构建智能语音客服平台进行探讨，主要从以下几个方面进行研究分析：传统服务模式与智能语音交互模式对比分析、语音识别技术、智能语音客服系统架构、评价标准、未来展望等。
１传统服务模式与智能语音交互模式对比分析客服热线传统服务模式包括按键模式和人工模式，智能语音交互模式是一种新型服务模式。
通过3种模式的对比分析（见表1）和用户余额查询的示例（见图1），得出如下结论：针对占客服热线业务量70％以上的用户自助查询办理服务，由智能语音交互模式实现是最优选择。
除客服热线外，电信运营商也提供网上营业厅、手机客户端等电子化服务渠道，满足不同人群的使用习常培，刘海舟（中国联合网络通信集团有限公司，北京100033）Chang Pei ，Liu Haizhou（China United Network Communications Group Co.，Ltd.，Beijing 100033，China ）Research and Analysis of Intelligent VoiceNavigation Platform of Telecom Operators惯和偏好，与此同时语音交互已应用在手机客户端，无需查找和选择功能，直接使用自然语言交互，方便快捷。
２智能语音技术研究近年来，语音识别技术取得快速突破，在苹果Siri 的推广下，语音识别商用推广较快，语音识别技术已广泛应用在音乐搜索、通信助理、手机等服务上，国内部分银行在客服系统中采用了语音识别技术。
与此同时，语音导航技术日益成为各运营商解决呼叫中心“全业务服务”及“降低人工成本”问题的首选。
２．１语音识别技术智能语音客服平台的核心技术是语音识别技术，应用于呼叫中心的语音识别系统根据其技术路线可以分为命令词识别、关键词检出、自由说语音识别及连续语音听写4个阶段（见表2）。
综合分析4种语音识别技术方案特点，结合客服系统业务查询办理的使用场景常为用户短语或短句式提问，因此采用自由说语音识别技术。
２．２自由说式导航技术要求自由说式导航技术的实现主要依赖于声学模型建模、语言模型建模和分类技术。
在声学模型方面，结合目前语音识别领域主流的声学模型建模方法，使用上下文相关的建模单元、区分性特征、区分性模型训练等技术建立应用于随意说环境下的声学模型。
开展语料设计、语料收集、语料标注等处理，进行声学模型训练。
同时，分析客户拨打客服热线时的噪声环境，使用降噪、特征增强等方法来改善声学模型在噪声环境下的性能。
分析客服的实际信道，用户查询业务时的说话风格，使用客服的历史数据进行声学模型自适应，持续提升声学模型对目标用户群口音、信道等声学特征的适应性。
在语言模型方面，采用主流的语言模型建模算法，对文本数据进行数据设计、收集、清洗、分类及质检等表13种交互模式对比分析图1用户查余额使用按键模式和语音模式的示意图处理，进而开展语义训练，持续提升语言模型的适应性。
通过客服历史数据的人工转写，收集领域相关的语言模型训练文本，使得系统能有效地学习与电信业务相关的语言层知识，在用户进行业务相关的咨询时有更高的识别准确率。
在分类技术方面，以目前主要业务选项作为分类目标，对主流的分类算法进行分析与实验，使用文本分类器的区分性训练、支持向量机、最大熵等分类技术，研究可适用于复杂任务的分类算法；根据分类技术的使用情况，研究多分类器的可行性，以解决实际业务的路由问题。
解决语音识别错误对路由的影响，通过利用语音识别模块产生的多候选信息，达到即使在语音识别产生错误的情况下，仍能进行正确的路由功能。
２．３智能语音技术在客服平台的应用运用智能语音技术，实现用户以自然语言方式进行自助交互服务的功能，变按键流程为语音输入方式，通过分析用户自然对话中的关键语义，自动判断其需求，为用户提供最适合的查询、办理、咨询服务，用户不需要记住业务名称，可以直达需要的功能。
此外，流程中采用的自然语言包含的信息量更丰富，用户可以随时直接说出需求，无须等待系统提示语。
用新的智能语音交互模式替代传统交互模式，为客户带来自然极简的交互式服务，一种新颖的体验，缩短用户操作和等待时间，提高了客户满意度，能获得和人工服务一样的良好感知。
３智能语音客服平台分析３．１业务流程设计用户拨打电信运营商客服热线，首先接入的是本省客服中心，用户根据语音提示按X号键（可选用任意预留键）进入智能语音客服，进入智能语音客服后，系统迅速获取用户的基本信息，当用户以自然语言说出其诉求如“我的话费是多少”，系统识别出关键字“话费”对应到话费查询业务节点，通过接口调用访问业务支撑系统获取用户的话费信息，按提前预制的话费模板向用户播报话费情况，用户可继续说出其他诉求或选择挂机，完成一次智能语音服务。
全流程交互如图2所示。
在智能语音客服入口的设置上，可考虑在主菜单设置入口、转人工或者人工服务全忙时话务拦截、夜间或话务高峰时初步处理等。
智能语音客服出口的设置上，可考虑用户要求转人工或必须人工介入、无法识别用户诉求等场景。
表2语音识别技术的4种技术路线图2智能语音客服业务流程示意图３．２业务范围选择电信运营商基本电信业务查询、办理、咨询等自助服务都可在智能语音客服系统中实现。
业务查询，实现常见的流量、余额、话费、账单、积分、信用额度等查询，如用户说：“我要查话费”“我想看下手机上还有多少钱”等，都可以查询到话费信息。
办理业务，如订购增值业务、订购流量包、停开机业务等。
业务咨询实现常见问题的查询，例如：“国际漫游现在有什么套餐？”“网络故障×××码是怎么回事？”等。
４智能语音客服平台架构随着IT系统的集中智能化建设、互联网方式的精细化运营推进，客服应用平台必将逐步走向集中智能化，才能既可实现全国统一需求的快速优化迭代，也可满足本省个性化需求，避免31省重复建设，有助于降低投入，提高运维支撑效率，技术更新、部署更加高效。
４．１系统架构智能语音客服采用全国一级架构，对接全国31省客服中心。
作为全国集中系统，主要由3个平台模块实现：集中接入平台实现语音线路的接入控制，智能语音平台实现语音识别、合成和语义理解，接口平台对接业务支撑系统实现用户查询、办理、咨询等接口能力，并支持省分个性化能力（见图3）。
４．２功能架构功能架构分为四横一纵，四横为呼叫接入控制层、语音能力层、业务应用层、系统接口层，一纵为系统监控与管理（见图4）。
呼叫接入控制层：用户通过省分排队机接入省分呼叫中心系统，在呼叫控制器控制下，当用户需要智能语音客服时，省分呼叫平台将呼叫转接至智能语音客服系统，实现话务接入。
语音能力层：语音识别实现用户意图的理解，语音合成实现文本到语音的转换，语音资源实现语料库的管理。
业务应用层：实现业务流程和语音交互逻辑的控制。
系统接口层：与业务支撑系统对接，提供业务查询、办理等接口能力。
系统监控与管理：监控话务量、业务使用量、各部件的CPU占用率、硬盘空间等。
５智能语音客服效果评价围绕“提高客户满意率、提高人工话务分流率”的目标提出系统评价标准和运营评价标准。
５．１系统评价标准识别率、交互时长、业务成功率是智能语音客服最重要的3个系统评价标准（见表3）。
５．２运营评价标准首解率、人工分流率、渗透率是智能语音客服最重要的3个运营评价标准（见表4）。
６智能语音客服未来部署展望全国集中的智能语音客服，给用户带来更加新颖便捷的体验、降低人工服务成本，将逐步成为运营商客户服务的主门户主渠道。
智能语音客服核心功能是提供自然语言对话式服务，在此基础上进一步开展语音数据挖掘和业务拓展。
a）在线路资源、语料库方面：可以为中小企业提供智能语音交互的线路资源，依赖于沉淀的丰富语料库（尤其全国各类方言、语素），配置相应行业的术语，即可对行业客户提供语音交互服务。
b）在语音能力、业务能力方面：可以对内外部应用提供语音识别能力、语音合成能力、语音转文本能力；对内部应用除提供语音能力外，也可提供配合查询、办理、咨询等业务能力。
