知识图谱,发挥呼叫中心能动性

2020-07-13 08:13:03 来源:互联网 阅读:-
【摘要】当前,将AI技术接入到传统的呼叫中心系统中,将企业产品升级优化。通过AI智能进行客户数据的分析和利用,推动企业从信息化走向智能化已是必然趋势。

当前,将AI技术接入到传统的呼叫中心系统中,将企业产品升级优化,通过AI智能进行客户数据的分析和利用,推动企业从信息化走向智能化已是必然趋势。借助于大数据分析下的资源共享,可以改变传统方式影响下的呼叫中心服务格局,创造呼叫行业服务新模式。

随着大数据的日益积累、计算能力的快速增长更是为行业进入智能时代奠定了坚实的基础,并带来了前所未有的数据红利。

通过技术手段,筛选客户类别、客户满意度回访、产品推荐、企业问题咨询、业务办理、电话营销、服务跟踪等等,发挥低成本、高效率、智能化处理等优势,力求打造更贴切于企业需求的服务呼叫中心,致力于解决企业需求及痛点,为客户提供如影随形的服务体验。

在各种数据信息的催生中,知识图谱作为一种新兴类型的辅助信息近几年逐渐引起了行业

知识图谱,发挥呼叫中心能动性

技术研究人员的关注。复旦大学计算机学院教授-肖仰华曾对于大数据管理与挖掘、图数据库、中文知识图谱等进行过深度剖析,认为知识图谱(Knowledge Graph)是一种语义网络,其结点代表实体或概念,“边”代表实体或概念之间的各种语义关系。

那么大家会疑问,到底什么是知识图谱呢? 知识图谱,又称为科学知识图谱,是指通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。

它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来,揭示知识领域的动态发展规律,为学科研究提供切实的、有价值的参考。

智能化时代,呼叫中心已然在面临着智能化升级与转型的抉择,各类智能化应用产品伴随着行业需求大量涌现。知识图谱与智能技术的相结合为传统行业带来提高效率、安全保障的解决方案。智能化应用的产生同样对于智能机器人的认知水平更是提出了全新要求。而实现智能

知识图谱,发挥呼叫中心能动性

机器人认知智能则主要取决于知识库技术。知识图谱是开放给客户的知识管理模式,它使客户直接访问到客户化知识库,面向呼叫中心内部进行知识管理。其作用主要体现在以下几个方面:

第一,辅助智能机器人快速定位知识库中检索的内容,找到最想要的信息,例如:语言存在模棱两可的,一个搜索请求可能代表多重的含义和理解内容,Knowledge Graph将会结合认知智能将精确的信息展现出来,让用户找到自己最想要的那种含义。

第二,针对于模糊的知识点为其提供最全面的摘要,可以更好的理解用户搜索的信息,并总结出与搜索话题相关的内容。例如,当用户搜索”服务器返回为空或网络通信异常”时,不仅可看到如何进行基础排查服务器返回为空或网络通信异常问题的解决方案,还能获得关于此问题影响开票软件开票操作各模块的一系列的影响以及处理方案详细说明,同时也会帮助用户了解开票软件以及各模块之间的功能和作用关系。

第三,让问题搜索更有深度和广度,智能图谱它可以构建了一个与搜索结果相关的完整的知识体系,故此当用户针对于自己所需的问题进行搜索时候,往往会获得额外的附加“惊喜”,在搜索中,用户可以了解到潜在存在的问题以及应对处理的解决方案,促使用户可以进行一系列的全新搜索查询和风险防控工作,这就体现了服务前置的效能,防微杜渐,将潜在的问题扼杀在萌芽期。

在可以预见的未来,知识图谱与人工智能深度结合将升级应用场景。随着AI技术和产业的迅速发展,面对海量的信息数据,传统的搜索算法只能帮助用户对于搜索问题对应的处理办法进行排序结果的展示,无法针对不同属性的用户和个性化的兴趣爱好提供相应精准化的服务,信息超载会降低信息的利用率,那么如何才能使得智能技术更好的发挥低成本、高效率、智能化服务的优势呢?

怎样才能让处于智能时代下的呼叫中心将客户服务与产品之间的间隙连接得更加紧密,将服务发生前、服务进行时与服务完成时三个状态下做到360度无死角“串联式”衔接呢,这就需要我们大量的客户数据调研与分析,区分客户群体,挖掘潜在用户与现有用户需求,判断用户行为轨迹,结合呼叫中心的实际情况建立符合自身的一种“个性化智能推荐系统”,从基层入手,在诸多领域里精准地找到客户,深入了解客户喜好,更好地为客户服务。

“个性化推荐系统(Personalized recommendation system)”作为知识图谱与人工智能深度结合的应用,其功能是根据用户的兴趣特点和购买行为向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。

随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品,这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失,为了解决这些问题,个性化推荐系统应运而生;个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

购物网站的推荐系统为客户推荐商品,自动完成个性化选择商品的过程,满足客户的个性化需求,推荐基于:站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录,推测客户将来可能的购买行为。

以上是个性化推荐系统的广义的含义,对于呼叫中心而言我们需要的是在个性化推荐系统的基础上通过大数据并行计算方法,糅合大数据海量信息分析后的产物,根据呼叫中心需求为用户建立一种“个性化智能推荐系统”,这个系统可以通过大量的数据回传信息,将物联网和大数据智能技术连接与用户之间的每个接触点,构建”智能(AI)大脑”,实时反馈用户与产品之间的信息交互,从而进行高效运转,为用户解决实时性问题,同时用户可以自助的进行问题处理,提升呼叫中心服务的智能化水平。

同时“个性化智能推荐系统”可以根据用户群体的个性化需求,调整贴切于不同用户的服务体验,精准的智能IVR电话呼入识别,通过常规自然语言处理后的关键词判断检索热词分布,根据用户提出的需求或者用户的意向性需求,高效实现需求与需求的对接,按照标签实现智能匹配,判断用户历史行为记录为用户提供契合实际的精准化的服务方式。

基于大数据下的智能运营数据分析,感知用户需求以及市场情况,我们要明确了解用户需要的是什么?借助于“个性化智能推荐系统”制定切合实际的智能营销决策与管理方案,在诸多领域里精准地找到客户,根据用户的需要采取符合用户诉求的营销模式,深入了解客户的喜好,从而为用户提供更优质的服务体验。

本文刊载于《客户世界》2018年7月刊;作者为张瑶,作者单位为国家信息安全工程技术研究中心-百望呼叫中心

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