AI大模型与4大策略，打造智能客服机器人问题解决新高度

如下图《数字化客服设计》中指出，即使处理率达到100%，若解决率仅为50%，则用户费力度反而增加。只有当解决率达到75%时，用户的费力度和成本才得以降低，因此，提升智能客服机器人的解决率，是降低费力度、提升客户体验感的关键。

那么，如何提升智能客服机器人的解决率？

我们先来看看智能客服机器人在解决客户问题时的主要流程：

可见机器人解决问题的流程要比人解决问题更加复杂。当用户表达需求后，机器人首先是利用相关问题，给出推荐答案。但当用户不选择问题推荐，而是通过输入问题获取服务时，则会进入到机器人多轮交互。

以一个多轮会话为例，这个过程中机器人先要理解问题，比如用户是需要追加备注、修改地址，或是申请退款等等，都需要机器人理解后再尝试自助解决。

通过高效的算法和智能推荐系统，机器人能够根据用户的问题和订单信息，智能推荐相关的实体问题。

以外卖行业为例，当用户下单后，客服机器人会根据订单信息识别出用户购买的具体产品。进而利用常见问题的关联性，自动推荐与该产品相关的常见问题和解决方案。

例如，当用户下单了办公桌，客服机器人会推荐关于办公桌定制、尺寸详情、预约安装等常见问题的答案。

这种基于订单内容的智能推荐，能够层层递进引导用户自助解决，无需交互，即可解决高达80%的重复性问题。

传统机器人在问题理解上存在一定的局限性。它们通常依赖于预设的规则和关键词匹配，能够处理的问题类型相对有限，且对复杂或模糊的查询理解能力不足。此外，还需要人工定期更新知识库。

相比之下，大模型智能客服机器人通过深度学习和自然语言处理技术（NLP），经过大量文本数据的训练，直观学习了语言的使用规则和常见表达方式，能更有效的理解语言的语法、语义和上下文。并结合知识图谱，大模型机器人能够关联不同实体和概念问题，理解能力更精准。

以一个常见的催单场景为例：客户：我的订单到哪里了？再不到，我就要退单了。

大模型机器人则能更精准地理解客户的真实意图是“催单”，并给出更有针对性的回答：“您好，我们注意到您对订单的急迫性。您的订单已经到达XXX，预计3分钟内送达。我们会尽快确保您收到商品。”

在这个示例中，大模型客服机器人不仅理解了客户的紧迫感，还提供了具体的订单状态和预计送达时间，更有效地解决了客户的问题。因此，大模型机器人在理解复杂问题时更具优势。

对话引擎作为设计和构建机器人流程自动化解决方案的核心工具，其权限的高低直接影响到问题解决的效率。通过在可视化流程画布上模拟业务流程，我们可以预见智能客服机器人执行任务的方式。当流程设计精细、贴近实际业务逻辑时，机器人在执行时的问题理解能力就越强。

机器人对话引擎的节点类型多样，包括意图判断、对话节点、判断节点、回复节点、收集节点和查询节点等，这些基本节点的组合构建出了复杂的对话逻辑。并可灵活调用API业务接口，实现自动化流程中的信息调用和管理，从而自助解决问题。

可见对话引擎很好的将意图理解、知识库、交互过程中的任务调度很好的衔接结合起来，支持运营人员在平台上利用这些元素，快速自由组合配置对话流。

业务系统可以通过系统公共API接入全局变量，并将这些变量运用到对话流配置中。同时也可以使用系统预置的条件参数，或对话中已收集到的信息来完善任务场景。所以当赋予对话引擎更多权限时，它在处理复杂问题时的能力也更强。

AI大模型客服机器人的应答方式主要分为精准式应答和生成式应答两种。精准式应答指AI机器人根据预设的规则、知识库或特定算法输出答案，会随知识库更新而相应更新，便于管理和维护。

而生成式应答是指AI机器人利用深度学习、自然语言生成等技术，结合上下文信息自主生成回答，具有高的创造性、灵活性。

假设一个客户服务场景，当用户遇到了一个关于产品使用的问题，并向客服机器人寻求帮助。

针对同一个用户问题: “这个文档我打印了好几遍，都出不来，怎么办？我急着需要。”

精准式应答匹配知识库答案后直接输出：

而同一个问题，生成式应答的方式则在理解用户意图后，结合知识库，生成更拟人化的交流内容如下：

可见，作为非标准性的用户问题，AI机器人可以结合知识库自主生成符合逻辑的应答，察觉客户情绪进行安抚，结合知识库创造性地提供解决步骤。这不仅增加了交流的拟人化，同时也保障了回答的准确性。

以上就是提升智能客服机器人问题解决率的关键。但要真正将智能机器人的作用最大化，还需要持续、专业、科学地运营，实现机器人数据效果与业务效果的不断优化。