文章插图
假设客服使用人机协作的在线智能客服系统，同样会经历对接消费者–确认问题–了解详情–匹配与提供解决方案四大步骤 。
根据统计而来的不同日期和每天不同时间点的咨询量，为客服管理人员提供客服人力安排参考数据 。通过纯机器人聊天解决用户简单问题，为人工客服过滤减少咨询量后，根据买家咨询业务线差异划分对接到不同业务线客服 。
在客服人工不断承接咨询买家时，会发现一个问题：由于咨询者问题解决难易度和客服处理效率等存在差异，在同一时刻，有的客服可能忙不过来都无法再接待咨询者，而有的客服却很空闲，但是空闲客服有的也想追求更高接待量，因此设置“任务申领功能”，精力充裕的客服可通过点击“+1”申领更多咨询者 。
在接待消费者的过程中，为了协助客服实现更人性化、贴心的沟通，设置用户画像以便客服可结合用户历史购物喜好、文化程度、性格特征等采用不同的沟通话术 。
由于人与人之间的沟通表达和理解存在差异性，有些时候客服需要耗费更长时间才能理解清楚用户想要咨询的问题 。算法工程师将阿里平台积累的聊天对话语料，经过设定的热词过滤掉不文明语料等，融合排序出前三条最经常被客服采用的语料，进而通过人工标准确认语料正确性，从而积累正确语料库 。
通过梳理对话的标准规则逻辑，比如：针对虚拟或实物商品、针对不同类目商品，在不同的钱款支付、货物物流、评价等相关因素的情况下，梳理出不同的对话逻辑步骤 。
从而通过NLP形成对买家咨询问题的问题解析和预测推断答案，在客服接到消费者问题时，根据问题为客服推荐置信度最高的前三条标准答案 。
为什么是3条，而不是2条或4条呢？
一是考虑给客服提供更高召回率的答案，二是考虑客服在答复买家时候，同时查看问题能接受的数量以及是否会遮挡到客服输入聊天对话 。
同时为买家和客服提供智能补全功能，所谓智能补全，即用户输入一般，系统预测到其接下来要输入内容给其推荐语句，由用户选择是否采用系统推荐的标准话术 。
一方面帮助买家和客服更快速地提问和回复问题，另一方面也以此更加规范买家和客服的部分用语 。
对于客户端而言，最开始的人工客服工作系统，客服需要打开好几个页面才能查看用户订单详情 。对于咨询买家端而言，很多买家很难记住长长的一串订单号，每次都需要跳出聊天框去复制订单号后再给到客服，也因此经常导致聊天产生不必要的中断 。
因此将聊天过程中大部分用户需要了解的简化的订单信息嵌入到聊天窗口，满足用户一目了然需求，但是还是避免不了买家会因为临时接到电话等中途退出聊天窗口的情况，因此需要在处理逻辑上要有应对兜底策略：

• 一是将自动断开聊天窗口改成由买家或客服确认断开；
• 二是匹配原先对接客服，如果之前客服在线，中断咨询的买家再次进线会优先匹配给之前对接的客服；如果客服不在线，聊天记录会保留同步给下一个对接客服等措施 。

用户的咨询类型会分为三大类：闲聊型、问题型、任务型 。
比如买家找你解答个数学问题、沟通倾诉情感问题等这是闲聊型；再比如买家感觉和商家无法沟通，需要客服作为中间方协助沟通，这是任务型 。
在最原始的客服系统，客服要协助咨询买家去找商家的操作路径是：离开聊天对话框——打开阿里旺旺/千牛——搜寻商家昵称——与商家进行沟通，而在智能客服系统，当买家确认问题订单后，系统会自动生成订单匹配的商家千牛账号，客服直接点击聊天对话框的商家千牛账号，便能跟商家直接沟通 。

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