按日归档：2019-08-23

大型集团呼叫中心系统解决方案

呼叫中心作为直接触达客户的渠道，已在很多不同的领域得到了广泛运用。但许多大型集团公司在搭建呼叫中心时仍面临着稳定性、安全性、成本等方面问题。

解决方案

1.在选购呼叫中心系统时，需要注意系统是否采用相互冗余备份（N+1备份）、负荷分担的组网方式。其运行特点是：当任何一台CTI服务器出现故障时，系统的单点故障并不会影响其他组件运行，从而保障整套系统的通信从接入层、数据交互层到终端通话都始终畅通。

2.与硬交换式呼叫中心相比，目前市面上的软交换呼叫中心更为普及，其最大的优势就是部署简单，搭建成本极低（但在稳定性、安全性上不及硬交换式呼叫中心）。

3.目前正规的呼叫中心服务商都会提供相互备份、磁盘阵列、远程灾备等系统备份机制、确保系统持续运行与数据资料安全。

4.目前新型的呼叫中心系统一般都会提供便利、高效的开放API接口，可以与企业自带的业务系统或者第三方系统进行整合，实现企业客服流程与其他业务流程的良好对接。

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呼叫中心系统适合企业的哪些部门使用？

适用企业部门

1、客服部门

良好的客户服务是企业保持市场竞争力的关键。目前无论是大型的国际集团，还是规模不大的中小企业，都在建设以呼叫中心为主体的客户服务中心来改善客户服务质量。

2、销售部门

电话的普及使得电话成为销售的重要工具，如何提高电销效率也成为很多企业难以回避的问题。建设以呼叫中心为主体的电话销售中心是解决这个问题的关键，尤其适用于以电话销售为主要模式的中小企业。它能把售前咨询，售中支持，售后回访等环节有机地整合在一起。

3、技术维修部门

在物业管理部门、连锁店面、公司的技术支持部门等涉及到许多维修的专业领域，呼叫中心也扮演者重要角色。这些部门涉及的问题专业程度一般较高，而且答案多为固定形式，所以极需提高问题解决效率并有明确的当事人的责任划分机制。呼叫中心能记录相关数据，能够帮助企业更轻松地解决这些棘手的问题。

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呼叫中心系统的主要应用场景

作为一种典型的企业服务，呼叫中心可以应用在各种行业和领域，常见的包括：金融市场、政府部门、旅游部门、医疗卫生部门、制造部门、军队系统、能源电力系统、销售领域、体育领域等等。

一、电信领域

1、语音拨号：自动识别用户报出的姓名和电话号码。

2、语音信箱及无线通知：语音信箱可以留言。

3、顾客服务：包括故障报修、话费查询。

4、电话回叫业务：先记录主叫号码，然后进行呼叫转接。

5、对方付费等附加值业务：将话费记入被叫方。

二、金融行业

1、自动语音应答服务：帮助客户自行查询帐户，业务指导等。

2、客户关系管理：呼叫中心系统可以帮助企业方便地对其客户进行系统化地管理和有效定位，提供的客户信息库可以快速地查询客户相关资料，并管理客户资源。基于金融企业对电话营销功能的需求，呼叫中心系统还能够实现潜在客户的线索收集和跟踪，以及订单销售、执行、合同跟踪等业务，可有效地提高客户转化率。

三、交通邮政行业

1、订票系统：用户拨打电话，系统会自动受理票务。

2、列车或轮船时刻查询：在系统提示下，输入要查询车次等，得到相关信息。

3、轮船、飞机的天气预报：了解各地的天气情况以决定运行路线。

4、包裹查询：随时查询包裹的邮寄情况。

5、快速邮递：检索最佳的运送公司，节省成本，提高效率。

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人工智能系统知识库的工作原理

一、匹配问题的原理

知识库匹配问题主要用到自然语言处理技术和置信度指标，当客户输入问题时，知识库通过自然语言处理技术将客户问题转换为计算机语言，与知识库中问题进行匹配，一般企业的知识库中会存在大量表达上高度相似的问题，知识库怎么知道推送哪条的答案？这时候需要用到置信度指标，高度相似的知识在置信度上是有差异的，匹配时如果几条答案匹配度都高过设定值，一条答案与其他答案相差较大，超过系统设定的“正确阈值”，那么知识库就认为这条是可以匹配的正确答案；如果高匹配度答案间的置信差不够大，知识库可以同时推送几条匹配度高的问题供客户点选；匹配度过低或置信差小的高匹配问题过多时，则判断无法回答。

二、优化原理

从原理上看，知识库的优化主要分为接待访客实现优化和人工辅助实现优化两种形式。

接待访客实现优化：在客户接待工作中，访客输入问题时，知识库进行问题推荐，客户可能进行点选；在回复客户后客户可能对答复进行“有用”或“没用”的评价，客服在回复时，知识库可以辅助推荐答案，客服可能根据需要进行点选。在机器学习技术下，每次接待后知识库都会根据接待的反馈进行置信度的调整。所以一般随着使用量的增加，知识库的表现会变得更好。

人工辅助实现优化：知识库后台提供相应的优化维护功能，知识库可以根据已有的数据指标对问法进行查重，对一段时间内的未知问题、相似问题进行收集，通过人工审核判断是否真的重复、真的未知、真的相似并进行处理，一方面直观上知识库的内容和结构得到了优化，另一方面知识库对自然语言的理解也相应调整，进而知识库变得更加易用、问题的匹配准确度变得更高。

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智能客服知识库的技术构成

客服知识库是一套通过一定知识规则对知识进行高度结构化管理的系统，我们从前端可见的客服知识库内容和后台不可见的程序技术两部分来了解知识库的核心组成。

一、技术构成

客服知识库背后有一套复杂的算法来指导整个工作过程，为了便于理解，我们主要介绍自然语言处理技术（NLP）、置信度指标和机器学习三个核心技术概念。

1、自然语言处理技术:自然语言处理技术指的是让计算机理解人类自然语言的一项技术，知识库可以通过句法分析、自动分词、词性标注等技术将自然文字语言进行拆解分析，转换成计算机可以读懂的“语言”，使知识本身具有一定意义，这对知识库理解访客语言来说是至关重要的。

2、置信度指标:置信度指标是知识库算法提供的一个核心指标，知识库中的每项内容都有一个隐含的数据属性，那就是置信度，或者叫有效度，可信、重要程度，通过这个指标知识库中的每个知识就不再像普通的客观信息一样随机，每个数据都通过这个指标变得“确定”。

3、机器学习:机器学习是计算机模拟人进行学习、获取知识的一项技术，这项技术对知识库的优化来说十分重要。

二、内容构成

1、问答知识：问答知识是客服知识库的主要部分，一问一答形式的知识主要用于访客问题回复，当客户输入问题时，知识库通过自然语言处理实现对问题的匹配，然后输出对应答案。

2、词库：词库存放的主要是相似词、无意义词和专有名词，这些词的存在都是为了促进知识库对问题的“理解”。由于技术发展的限制，计算机对自然语言的理解还有较大限制，这时候词汇有一定辅助作用：相似词的意义是一样的，无意义词不用理会，专有名词代表固定意义，不能将专有名词拆成两部分理解。词库通过对特定部分的限定，减少知识库分析工作量，减少出错的可能性。

3、流程知识：流程知识指的是机器人办理固定业务如查询天气、充值话费时，可能经过的步骤点以及各步骤点之间的顺序、判断关系。通过这些流程知识机器人“知道”了办理一项业务的固定流程，一旦知识库识别到用户办理业务的意图，接下来的流程就会按这套流程知识的逻辑往下走。

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