大数据背景下的人工智能客服系统
大数据背景下的人工智能客服系统时间：2023-05-2417:30:51
摘要：在互联网技术愈发成熟的背景下，大数据技术逐渐融入到各个行业及领域中。并且，伴随着国家电网的飞跃发展，对大数据信息技术的高效应用提出了更严格的要求。由此来看，大数据背景下的人工智能客服系统的构建及应用，不但能够扭转传统的客服营销模式，并且能够减轻人工客服的压力，逐步提升服务水平。所以，需要广泛地引入大数据，促使人工智能客服系统愈加成熟、健全，由此不断提升其运行效率。首先探讨了基于大数据的人工智能客服系统的具体概述，然后对其研究思路及架构展开分析，站在设计层面总结出一系列发展设想。
关键词：大数据；人工智能；客服系统；架构设计
由于社会的持续发展，传统的客服系统运行模式已经逐渐被淘汰。随之大数据技术得到飞跃发展，其不但能够促进信息的高效融合，而且能够把信息传输给客户，为其提供更高效、完善、优质的服务。对此，笔者以自然语言处理技术为着眼点，着重探讨了促进智能客服定位化的具体方案，希望能够为人工智能客服系统的高效运行做铺垫。
1基于大数据的人工智能客服系统的具体概述
人工智能属于一个全新的发展趋势，其英文简称是“AI”。人工智能是一个通过机器执行认知任务的计算器，例如，对输入的数据、动作等进行反馈，由此能够对人类的行为习惯进行模仿。不过，对于传统的计算应用程序来说，自然也能够达到响应数据的目的。但是，传统的计算机应用程序无需人工参与，它必须要依赖于手动编制对应的代码，在这一过程中，如果发生任何失误或漏洞，通过程序是不能给予积极反馈与应对的。不过对于全新的人工智能系统来说，能够对其进行持续性的调整与修改，以便于最大化地适应调查结果的变化，并对其修改结果进行反馈[1]。当前，人工智能客服逐渐在各个行业得到全面应用，用户及企业对其关注度不断提升。由此来看，企业和用户之间的互动必须要发挥智能客服的桥梁功能，确保国家电网能够动态、全面地掌握用户的用电需求，由此能够对智能客服服务制订更严格的要求。不过，对于现今的智能客服系统来说，其通常是借助于自然处理技术来创设客服系统的自动问答服务模式，同时把语音、文本等作为基点给予处理，尽管这能够减轻人工客服的运行压力，不过，其服务质量相对有限，比不上智能化系统。而且，目前大部分电网企业并未制订相对健全的知识管理制度，导致自然语言处理技术对其造成一定的束缚，这必然会对智能客服系统的高效、全面应用造成一定的阻碍与抑制。
2基于大数据的人工智能客服系统的研究思路及架构设计
大数据和智能客户的融合有利于高效地整合营销业务应用系统的数据、业务核心流程等信息，确保对客户信息、客户问题进行提炼与筛选，由此能够帮助电网部门对客户进行精细化、个性化的分析。并且，基于大数据的人工智能客服系统能够筛选出特定数据，且对其实施高效整合，由此能够最大化地呈现出大数据的应用价值，以便于为其提供高质、精准的服务。由此来看，对于该服务来说，其能够完成知识库的自动更新与标准化应答，确保整体的服务质量不断提升，而且能够多元化地满足客户的个性化要求。对此，我们需要对其研究思路、架构设计等进行探讨，以便于在实际运用中，促使数据整合的效率大大提升，确保电网行业能够最大化地运用其价值，促使整体行业发展水平持续提升[2]。
2.1研究思路
人工智能客服系统的运行原理比较复杂，一般是通过数据自动获取、应用等层面发挥重要作用。其处理步骤一般是以传统智能客服系统为基础，增设一个知识数据获取集成流程。在对大数据获取进行分析、处理的过程中，需要对大量的业务数据进行抽取，以便于为用户提供更加完整、精准的信息，并对其进行全面总结，由此能够创设出更有深度、广度的数据与资源，逐步提升智能客服的人性化程度，由此能够为用户解决各种复杂的问题。对于问答模式的设计来说，在进行结构设计的过程中，必须要通过交互环节中的有效数据的二次整合，再将其输送至云端数据库内。当用户在传递信息请求之前，数据自动获取系统则根据用户的网络行为特征、筛选内容倾向、历史交易数据等完成建模任务，并对用户完成标签的抽象化处理，由此创建用户画像。智能客服系统获得用户请求之后，第一步需要对用户信息实施分析、整合，以便于客服系统能够收集用户画像数据，利用特定算法探讨用户的主观想法；第二步是根据知识库内的典型案例实施综合对比，由此能够创设出最佳答案，并将其呈现给客户。等到服务咨询完成之后，系统随机对用户进行综合评分，并完成信息反馈，以便于完成案例学习，同时将收集到的信息传输给案例数据库内[3]。在整个操作步骤中，数据的自动收集、分析是一个非常重要的步骤。大数据是该系统实现效率最大化的一个必要保障，能够为促进下一步的交互做铺垫。通过大数据技术创建的人工智能客服一般包括两个重要技术：自然语言理解技术、知识图谱技术；并且，其创设的模块有三个：问答模块、知识库模块、更新管理模块。接下来对这三个模块展开全面探究。
2.2架构设计
2.2.1问答模块对于该模块系统来说，其可以细分成三个模块：问题信息整合、问题索引、答案推荐整合。第一步，该系统需要对用户提出的请求进行语义阐释，按照语义知识库的处理逻辑对其实施预处理；第二步，利用分析语句的语法、句法等，提炼出其中的一些重要语义，然后来完成智能问答任务。在创建知识图谱的过程中，必须要获得大量的业务数据和资料，并对它们之间的相关性进行分析，由此能够提炼出更精准的数据或信息，并对其进行全面归纳、总结，从中筛选出一些更有深度、广度的数据。从实质上来看，知识图谱代表着一类语义网络。其结点是以实体或概念为基础，同时还需要对实体和概念之间的语义关系进行阐释。利用知识图谱把用户的典型案例进行泛化预测，并从中筛选出一些典型案例，将其当作基础数据。由此来看，知识图谱需要在数据精确度、数据相关性、数据结构化这三个层面彰显出重要功能，在提高语义理解智能化水平的过程中，也能够促使回答精准率、检索率等逐步提升。
2.2.2知识库创设优化模块一个健全的数据库必须要在历史案例资料、相关问题整合等数据的基础上进行创建，客服系统必须要按照不同类型的数据来源对其进行设立，由此能够发挥专业化的优势。借助于用户画像把知识库和用户个人数据相融合，由此能够创建一个个性化的数据库，这也是本客服系统完成技术创新与升级的一个重要切入点[4]。用户画像又名为“用户角色”，其属于一种勾画目标用户、分析用户需求和设计动态的一个重要手段。不管是智能客服，还是传统人工客服，其目的都是希望能够处理用户提出的问题，以便于为其提供完整、优质服务。对此，精准分析用户的兴趣、爱好、行为规律等，并将其输入智能客服系统中，以便于使其产生与人类相仿的主观想法，并对用户的特性特征实施精准解答，从而更好地对用户提出的问题进行反馈。由此来看，用户画像属于一个比较理想的数据挖掘且联合方式，不但对知识库的相关要点进行重新定位，而且需要通过数据检索层面进一步提升系统的运行效率，确保对知识库的创建、革新、升级等发挥积极作用。
2.2.3更新管理模块对于人工智能客服知识库来说，其是通过海量数据获取而创立的一个静态知识库，虽然其蕴藏着大量的数据信息，不过，对于其语料知识库的词典来说却是动态变化的。通过人为手段对其数据进行更新升级自然无法最大化地满足客服系统的动态变化需求。深入学习相关技术是机器学习研究的一个全新方向，其目的是为了创建人脑，并对其展开分析与研究，其需要通过模仿人类大脑的运作过程对数据进行阐述、分析，比如图像、声音、文本等。对此，深入学习代表着一个深层次的神经网络，与传统的审计网络算法相比，其具有较强的模拟与学习能力，并将这一优势与人工智能客服相融合，确保智能客服系统能够自动整合一些有效、精准的数据，以便于完成知识库的数据更新任务，确保系统的学习能力不断提升，由此能够最大化地避免人工因素的干扰，并且利用对数据的自主学习，确保系统更健全、高效及智能[5]。
3结束语
综上所述，基于大数据的人工智能客服的广泛运行中，其涉及到很多复杂的技术与原理。本文通过专业、个性化知识库层面对其展开分析，并对知识图谱、用户画像等相关技术展开逐一探讨，由此能够确保系统的可用性不断增强，减轻了人员维护压力，进而确保传统客服系统的更新滞后、系统智能化不足、服务效果差等问题得到逐一缓解与改善。
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作者：覃进学单位：北京沃东天骏信息技术有限公司
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软件测试论文参考文献,参考文献
软件测试是软件工程专业中的一个重要研究方向，软件测试可以对已开发好软件存在的问题进行测试，以优化软件的性能与体验，在写作软件测试论文时，参考文献是非常重要的，以下是学术堂整理的190个"软件测试论文参考文献范例",以供参考（本文第2页还有2019-2020最新参考文献）。
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