如今，客服行業正在發生質的改變，AI智能技術讓客戶服務步入全新的時代。

客服機器人的出現，直擊企業普遍面臨的管理難、成本高、效率低等痛點問題，成為了企業智能化服務的必備產品。

目前，市面上的客服機器人品牌眾多，質量良莠不齊。

比價格、比性能、比品牌、比服務……最終，管理者還是不知道該如何選擇。

其實，拋開諸如ASR、NLP、TTS、深度學習等讓人頭暈目眩的專業詞匯不談。

企業首先需要思考的問題就是我的應用場景是什么？

對于簡單類的服務場景，很多企業選擇客服機器人的目的是對人工客服進行補充支持。

客服機器人一方面可以輔助人工，通過語義分析用戶問題，自動匹配答案供人工選擇。

另一方面，可以將大量重復、簡單的業務問答，托管給客服機器人解決。

與人工相比，機器人的響應速度快，處理效率高，客戶體驗感也更佳。

如遇特殊問題，支持轉接至人工，分流客戶，在減少客服工作壓力的同時，降低企業的用人成本。

對于業務類型多樣、服務場景較為復雜，需要客服機器人實現與用戶順暢溝通、準確解決問題的情況下。

這時候，就需要一個能夠更準確進行自然語言理解的客服機器人。

通過語義理解、對話管理、深度學習等技術相結合，實現同用戶的智能溝通交互。

根據客戶需求自動回答有關產品或服務的問題，對智能程度要求更高。

管理者只有先想清楚自己的應用場景是什么，才能找準選擇的側重點。

考慮清楚了這一點后，接下來要考察產品的性能。

或許機器人不會和人一樣高興難過，但是卻不能保證他不會鬧機器情緒。

比如系統崩潰、卡慢，甚至是胡言亂語，性能決定著客服機器人能否穩定、高效且精準的完成工作。

目前，客服機器人的性能主要由自然語義理解技術的能力來決定。

自然語義理解主要是通過句法分析、上下文理解、模糊推理等技術，讓機器更好的理解用戶意圖，準確的為用戶解決問題。

這項能力直接決定了客服機器人是否好用，是否達到了智能化。

為了提升理解能力，客服機器人還可以輔助抓取客戶行為數據。

基于客戶的畫像和語義兩方面分析理解，確保理解客戶意圖的準確性。

客服機器人的回復還依賴于知識庫情況，知識庫越完善，回復的準確率便會越高。

而且，人機協作已然普及，機器人可以實時輔助人工處理業務。

因此，一個內容充實、架構合理的知識庫對于人工客服也能提供很大助益。

另外，用戶的語音通常是口語化且模糊的，因此系統還加之對話管理功能。

在用戶輸入請求時適當引導用戶選擇標準化的表達方式。

既能夠提升用戶輸入效率，又能明確用戶意圖，確保機器人回復的效率和高準確性。

最后，比較重要的一點是要考察服務商的實力，購買智能系統不是一錘子買賣，而是牽涉到眾多后續服務。

客服機器人屬于技術密集型產品，如果沒有強大的核心技術支撐，那么，穩定性、功能性都難以得到保障。

除了客服機器人本身以外，還涵蓋配置、部署、培訓、維護、版本更新等一系列的服務行為。

因此，有無完善的服務體系，以及服務響應速度如何也是需要納入考察范圍的。