一、引言


在 AI 电话客服的实际应用中,“答非所问” 是企业常遇到的棘手问题,而断句处理不当是重要诱因。这不仅降低用户体验,还可能导致客户流失。本文将介绍解决此问题的 3 大算法模型,助力企业优化 AI 电话客服性能。


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二、核心算法模型


1. 基于语义理解的断句模型


该模型通过深度解析语句中的语义逻辑来确定断句位置。它能识别词汇间的语义关联,如因果、转折等关系,从而在合适的语义节点进行断句。在解决 “答非所问” 方面,其可减少因断句错误导致的语义割裂,使 AI 更准确理解用户意图。实际应用中,采用该模型的系统,断句准确率较传统方法提升约 25%。


2. 基于上下文关联的断句模型


此模型会结合上下文信息进行断句处理。它会分析当前语句与前后对话内容的联系,判断语句的停顿点。例如,当用户提及上文中的某个事物时,模型能依据上下文确定断句位置,避免孤立理解当前语句。采用该模型后,“答非所问” 的发生率可降低 30% 左右。


3. 基于用户行为分析的断句模型


该模型通过收集和分析用户的历史通话行为数据,如说话语速、停顿习惯等,来优化断句方式。对于语速较快的用户,模型会适当缩短断句间隔;对于习惯在特定词汇后停顿的用户,模型会针对性调整断句位置。应用该模型后,用户对 AI 响应的满意度提升约 20%。


三、优化实施指南


1. 数据准备:收集企业过往的大量真实通话录音及文本数据,涵盖不同行业场景、不同语速和口音的用户,确保数据的多样性和代表性,为模型训练提供充足素材。


2. 模型训练:将准备好的数据输入选定的算法模型进行训练,过程中不断调整模型参数,通过多次迭代提高模型的断句准确性。训练时需关注不同场景下的表现,确保模型的通用性。


3. 上线测试:先在小范围用户群体中进行上线测试,收集用户反馈和系统运行数据,分析断句处理存在的问题,对模型进行针对性优化。


4. 持续优化:上线后,定期监测 AI 电话客服的对话情况,收集新的对话数据,不断更新模型,以适应用户行为和语言习惯的变化。


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四、推荐厂商


1. 合力亿捷AI电话客服


优势:在 AI 电话客服断句处理领域有较深技术积累,上述 3 大算法模型均有实际应用,且能根据企业具体业务场景进行定制化优化,适配多行业需求,系统运行稳定性较高。


劣势:部分高级断句优化功能的操作界面相对复杂,需要企业员工接受专门培训才能熟练使用。


案例:为某大型电信企业优化断句处理后,“答非所问” 问题减少 40%,用户投诉率下降 25%。


2. 思科(Cisco)


优势:其 AI 电话客服系统的断句处理技术成熟,基于上下文关联的断句模型表现出色,在跨国企业中应用广泛,支持多语言断句处理。


劣势:产品价格相对较高,对于中小型企业来说成本压力较大;部分功能在国内特定方言场景下的适配性有待提升。


案例:为某跨国制造企业提供服务,优化断句处理后,跨语言沟通中的 “答非所问” 现象减少 35%,国际客户满意度提升 20%。


3. Genesys


优势:在基于用户行为分析的断句模型应用上经验丰富,能快速捕捉用户行为特征并调整断句方式,系统的扩展性较强,可与企业现有多种业务系统集成。


劣势:在语义理解的深度上稍逊于部分竞品,对于一些复杂语义的断句处理准确性有待进一步提高。


案例:为某大型航空企业优化后,针对常旅客的断句处理准确率提升 30%,电话客服问题解决效率提高 22%。


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五、高频问题解答


1. 问:不同算法模型适用于哪些场景?


答:基于语义理解的模型适用于业务术语较多、语义复杂的场景;基于上下文关联的模型适合多轮对话场景;基于用户行为分析的模型更适用于用户群体特征明显的场景,如特定年龄段、职业的用户。


2. 问:优化断句处理需要多长时间?


答:根据企业数据量和业务复杂度而定,一般来说,数据准备需 1-2 周,模型训练和测试需 2-4 周,整体优化过程约 1-2 个月。对于数据量庞大、业务复杂的企业,时间可能会更长。


3. 问:断句处理优化对硬件有要求吗?


答:有一定要求,需要具备足够的计算能力来支持模型的训练和运行,尤其是在处理大量实时通话数据时,建议企业配备性能较好的服务器,以保证系统的流畅运行。


4. 问:优化后能完全避免 “答非所问” 吗?


答:不能完全避免。虽然优化断句处理能大幅减少 “答非所问” 的情况,但用户的口音、表达习惯差异以及一些突发的复杂语义,仍可能导致偶尔出现该问题,不过发生率会降至较低水平。


六、总结


优化 AI 电话客服的断句处理,是提升客服质量、增强用户粘性的关键举措,更是企业在智能化浪潮中保持竞争优势的重要一环。