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智能客服机器人的智能是如何体现的？
智能客服机器人的服务分为三步，第1步是对于用户意图进行理解，第2步是根据所理解的信息进行检索和分析，第3步是给出具体的反馈。第1步的用户意图理解，主要是通过智能语音的实时识别来实现。目前的智能客服机器人中，比较多的还主要是语音服务的机器人，那在语音服务的过程中根据用户的问题或者是提示的相关信息，做智能语音的分辨，提取出用户语音的内容。这里面的内容处理主要包括两个步骤，第1步是预处理，第2个是语义的理解。在预处理方面，智能客服机器人会根据用户的语音，把这些语言中的要素做一些分词，同时把必要的词性做标注，尤其是对识别出来的词作实体命名的识别。在第2步的语义理解过程中，会用到一些语义的数据库，还会运用到一些用户语句的分辨系统等，从而把用户所表达的话有一个完整的理解。在做完第1步的智能语音切换之后，整个流程的第2步就进入了检索和匹配的环节。各个类别的智能客服机器人在做检索的过程中会有所不同，但是总体上都会建立一个相关问题的数据库，而且会把这个数据库做一些标引，从而形成一个可以完整的问题检索的库。智能客服机器人会根据用户的问题，把检索到的结果做匹配，并且根据相似度的计算结果筛选出最佳的候选结果。整个智能客服机器人的第3步相对比较简单，就是直接把检索和匹配套的结果反馈给用户。而后，根据用户的进一步反馈，又开始前面三步的循环流程。每一个智能客服机器人的产品会有所差别，但是总体上就是遵循前面的这三个步骤，在这些步骤中体现出智能的差异（比如对于用户语音的准确性理解的差异，以及所匹配的数据完整性差异等等）。
智能客服作为基于AI人工智能科技的产物，需要多种复合技术进行产品的研发及支持，而一个智能客服系统中也包含了展示层、应用层、中间层、储存层以及接入流程等五大部分。除了语音识别、语音合成及NLP等基础的AI能力，为了更好的***企业营销，与促进智能客服的商业价值最大化，智能客服还需具备一定的业务能力，以及支撑业务能力发展的相应技术。
1、先验领域知识的交互能力：一个能够完成基础人机交互的智能客服显然无法满足企业所需，因此，智能客服必须要具备落地场景所需的基础先验知识，帮助语音对话机器人达到落地要求，可视化对话交互流程设计工具，是对话机器人系统必备的核心功能。而对话机器人的前期知识库构建及开发周期等也影响了企业对业务场景的选则，以及决定了企业智能客服的投放方向。
2、机器人对话在线学习知识库：是否具备学习能力，是判断一个智能客服是否具有使用潜质的基础。智能客服必须在为企业服务的过程中不断积累客户反馈数据，AI训练师针对实际交互过程中遇到的各类文字、语音场景等进行标注并重新反馈给智能客服，帮助其完成持续在线学习，同时不断扩充知识库，促进智能客服的持续优化。
3、用户情绪的感知与分析：人类情绪的表达是多层次的，包括声音信号层面的语速、语调变化等信息，更包括言语行为方式以及语义等方面。智能客服在识别到客户产生了不良情绪时，会给予设置好的安抚语或转接人工进行服务，避免客户情绪的继续恶化，保证客户的服务体验，让客户感知到企业客户服务是有温度的。
4、声纹验证：声纹是人的生物特征之一，在电话场景，声纹是唯一适用的生物特质标识。使用基于用户声纹生物特征的客户身份验证，人工座席或机器人座席根据验证置信度实现分级流程，高置信度客户可以省去复杂的IVR输入***号码及密码流程，低置信度用户则进入更加严格验证身份环节，避免企业潜在损失或用户敏感信息泄露。
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