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案例名称

Smart Chat智能客服平台

案例简介

智能客服平台是为了解决传统人工客服模式无法应对业务增长带来的客户信息交流需求的快速膨胀。在人工客服的基础上拓展了智能机器人聊天，智能转人工，智能推荐等方式来处理用户的信息获取、问题解答等需求。项目通过科技手段创新传统客服服务，在维护客户体验的基础上，提高了运营效率，有效降低了运营成本。

创新技术/模式应用

该项目中我们在技术上采用了先进的系统架构以及一些前沿的关键性技术。通过采用业界标准的web应用架构模式，实现了前后端分离、多机部署和负载均衡、主从数据库、Redis集群的系统特点。围绕自研自然语言处理开发的智能交互平台，实现了体感良好的人机在线互动。

具体的在整个项目中应用到的关键技术主要有以下几点：

1. 语言模型的智能聊天交互

基于业内先进的神经网络自然语言模型进行符合公司业务场景的自研模型。通过对海量的线上数据训练、精心设计的业务话术以及符合业务需求的数据处理，模型会对每一次聊天内容进行符合逻辑的智能回复，使客户如同和真实客服交流一样进行顺畅地在线聊天，获得想要的信息。

2. 自动化的模型训练、校验和发布解决方案

通过半监督学习与智能迭代的解决方案，可以解决随着业务扩展和信息增长带来智能聊天的信息同步问题。动态的、用户无感知的调整模型，包括新的业务模块的信息同步到模型，根据历史聊天记录对模型回答进行纠偏和改进等。使智能聊天能够越来越精确地捕捉用户疑问并给出解决方法。

3. 微服务技术

平台采用微服务技术将各个功能进行解耦，提高平台的灵活性、通用性。在该架构下支持多语言开发，不同的模块可以使用最适合的编程语言进行开发，提高开发效率。每个微服务独立扩展，服务出现问题不会影响其他服务的功能。每个服务本身采用异步非阻塞的技术，增强服务的鲁棒性，使得偶发的异常不会影响服务运行。

4. 动态模型模式切换机制

采用这种机制可以极大提高通信的吞吐量。对于意料外短时间内的流量突增，该机制可以根据流量反馈动态调整模型，控制智能聊天交互时长、转人工数量等。保证用户的每一个会话都能正常结束，以缓解人工客服的压力。

5. 动态负载均衡

智能客服平台用业界标准负载均衡和多机方案，整体支持集群化部署，可以动态负载均衡和弹性伸缩。

6. 服务降级与自动熔断

平台可实现服务降级和自动熔断。通过添加容错逻辑，帮助控制这些分布式服务之间的交互，此外它可以实现快速失败，如果在一段时间内侦测到许多类似的错误，则不再访问远程服务器，避免发送大量无效请求影响系统吞吐量，防止了复杂分布式系统中的级联故障。而且可以设置策略，具有自我检测和恢复的能力，使系统达到高稳定性、高可用性的目的。

项目效果评估

智能客服系统是一种基于人工智能和自然语言处理技术的客服解决方案，整体机器人匹配率达到97.41%，机器人解决率80%，整体人力成本增长减少30%，二次进线率降低3.5%，以及不同时期、不同幅度的客诉率降低等，其作用主要有以下几个方面：

1. 减少客服人力，降低客服成本；

通过智能机器人交互场景，可以解决大部分客户的问题。由此大量减少了人工咨询的数量，从而直接节约了大量的客服人力成本。由于客服人员的流动性是比较大的，减少客服人力能够间接的缓解人员招聘、人员管理和人员培训的压力。工作效率提升；

同智能机器人交互，用户即来即聊，无需等待，提高信息交流的效率，减少用户因为排队等待人工带来的负面情绪。

拓展新的业务或者同步新的客服服务信息时候，之前需要对客服人员进行统一的培训，智能客服平台上线后，新业务即上即可以调整模型，减少人工客服培训导致的信息延迟。

另外智能客服平台为人工客服提供信息提示，增强人工客服对全公司业务的信息掌控，提高人工客服回复准确率和工作效率。

2. 提高客户电话接起率以及提升客户满意度；

智能客服平台上线前，用户只能在客服工作时间内进行咨询，并且咨询高峰期，用户需要排队等待，用户体验较差。智能客服平台上线后，智能客服平台可以提供更加快速、准确、全天候的服务，帮助客户解决问题，从而提高客户满意度和忠诚度。

智能客服平台上线后提供了多种自动化操作流程，对于简单的流程，用户进线后可以根据引导自主完成操作。智能客服平台会根据不同特征的用户匹配个性的推荐和流程，提高用户满意度。

3. 该项目服务了国内知名金融机构，项目业务数据展示如下：

通过该项目的实施，不但保障业务的可持续良性发展，客服业绩提高；而且通过该项目能够有效地降低了管理成本，缩简了一线客服数量，并且优化了客户的感受，减少客户投诉。

项目牵头人

提云龙 瓴岳科技集团技术总监

项目团队成员

马元喆、张桂远、陆小川、孙红、宜琪、韩梅华、万翔、谢昆昆、赛卓林、王昕、何东阳、张壮、王杰、张家燚、程永杰、张康、王浩达、卢惠民、江文秀、李俐贤

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