客服机器人等于“关键词的自动回复”一文说清差别有多大！
0分享至客服机器人也需要人工智能？不会吧！
难道不是设置一堆关键词，然后自动回复客户问题吗？
然后只要关键词数量够多，问题梳理的够完善，然后客户一问，机器人一答，就搞定啦。
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相信对于很多不太了解智能客服机器人的用户来说，仅凭字面上的理解会觉得跟常见的关键词客服机器人很像，都是通过输入问题得到预设的回答这种模式，但其实二者的区别大相径庭。
关键词客服机器人：简单来说，要创建一个能自动回复的机器人，只需要循环接收用户输入的信息，将其输入的关键词进行判断，然后后台预先给定它对应的关键词回复信息即可。
基于快商通KICP的智能客服机器人：而以快商通营销套电客服机器人为例，其搭载的KICP智能人机对话平台基于NLP（自然语言处理）和DeepLearning（深度学习技术）实时地与人进行对话，精确地定位访客所需要的提问知识，通过与访客进行交互，为访客提供个性化的信息服务。
据悉，KICP智能人机对话平台是将积累的无序语料信息进行有序和科学的整理，并建立于基于知识的分类模型上，这些分类模型可以知道新增加的语料咨询和服务信息，帮助提高信息处理的自动性。平台拥有115亿条行业语料库，可自主构建近百个行业应用的千万级知识图谱，可以模拟人的思考过程去发现、求证、推理，然后基于客户多年积累的自身基本情况常见问题及其解答，整理为规范的问答库形式，以支撑各种形式问题的智能问答。
由此可见，快商通营销套电客服机器人与关键词客服机器人是有着本质上的区别，对此，快商通产品总监任斌先生介绍道，二者相比较而言，智能问答系统的优势还体现在以下几个方面：
KICP核心优势①：利用知识图谱构建完整的知识体系
在一个问题中，如果出现多关键词的复杂句子，关键词客服机器人会不知道哪条信息才是访客需要的，会同时给出很多答案，这就需要访客进行逐条的筛选，耗时耗力。
而搭载KICP智能人机对话平台的快商通营销套电客服机器人可以利用知识图谱进行推理，更好的理解用户搜索的信息，构建了一个与搜索结果相关的完整的知识体系，并总结出与搜索话题相关的内容，以达成与访客的智能交流。
KICP核心优势②：机器人自主学习，持续优化升级
关键词客服机器人不具备自主学习的能力，没有办法对其知识库进行优化，只能人工逐条添加知识。特别像医疗行业这样复杂专业的领域，经常会因为政策调整而修改话术，人工逐条修改成本高、时效性差，其次，这类机器人大多数知识库后台是不对客户开放的，仅支持云端的话术修改，效率低下。
而搭载KICP智能人机对话平台的快商通营销套电客服机器人的自主学习功能会将访客提出的类似问题和问法都收集起来，通过机器人自动学习，不断地进行优化升级。对于未知问题还可以进行无监督聚类，在少量人工辅助下完成知识闭环，对于后期的知识库的扩容以及填充也都是一直在进行优化。
KICP核心优势③：NLP（自然语言处理）和DeepLearning（深度学习）让AI真人般获客
搭载KICP智能人机对话平台的快商通营销套电客服机器人可以在APP、web页面、微博、微信、抖音等各个场景与客户实时互动，用户可以全渠道不设限地与机器人进行问答。并通过KICP智能人机对话平台的NLP（自然语言处理）和DeepLearning（深度学习）功能，灵活与客户对话，相比传统的“关键词+模板”检索式的问答，更加贴近用户自然口语化表达，交流更自然。这样拟人化的交流使得用户体验更好，也增强了用户与机器人的黏性，还可以对一句话进行分词检索匹配打分，智能识别访客的意图，推出相关答案，而关键词客服机器人只能根据关键词进行固定答案的检索，关键词有多重语义，单独凭借关键词无法准确理解客户的意图。
快商通营销套电客服机器人还通过与用户大量的多轮对话和任务场景对话，将交互数据形成用户画像，可以实现对用户意图更加准确的识别，利用反问引导并给出多维度的智能推荐，并不断学习沉淀新的语料。
实际应用场景中，用户与系统交互的过程中不免会涉及到情绪识别。情绪识别让对话机器人更有情感和温度，这是关键词客服机器人无法做到的。
KICP核心技术④：大数据分析，清晰化表达
搭载KICP智能人机对话平台的快商通营销套电客服机器人可以支持跨系统、跨领域的数据传输存储，以数据能力赋能商业决策，通过意图、对话数据分析，自动量化机器人运营效果，精细化业务数据分析，深度挖掘，简单表达。
快商通产品总监任斌先生：“拥有了KICP（KristonIntelligentConversationPlatform）智能人机对话平台就等于掌握业界领先的需求理解、对话控制及底层的机器学习、自然语言处理、知识图谱、大数据等核心技术，可以轻松助力企业零代码搭建各类AI智能机器人。未来，快商通将基于十四五规划的路径及国家政策导向，秉持着“用技术和产品服务30亿用户”的企业愿景，用高创新AI产品持续赋能多种行业实现产业营销智能数字化与数字化智能治理。”
目前，快商通已服务企业用户超过38万，包括国家电网、美莱集团、新华教育、中国建设银行等各领域头部企业以及全国多地公安和司法部门。
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/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端客服机器人源码实现，自动回复，关键词匹配算法
客服机器人是一种基于人工智能技术的自动化客服解决方案，它可以模拟人类客服工作并与客户进行对话，以提供即时且准确的帮助和支持，我在自己客服系统(gofly.v1kf.com)中使用了下面的算法实现关键词匹配，先计算分值，然后拿出分值最高的匹配项
我实现封装的函数库如下：
packagelibimport("strings")//定义一个结构体表示每条数据typeMatchDatastruct{IDuintTextstringScoreint}//定义一个结构体表示匹配器typeMatcherstruct{data[]MatchData}//定义一个构造函数，用于创建Matcher实例funcNewMatcher(data[]MatchData)*Matcher{return&Matcher{data:data}}//定义一个Match方法，用于计算最匹配的数据切片func(m*Matcher)Match(inputstring,exactMatchbool)(MatchData,bool){//遍历每条数据varmaxScoreintvarresultMatchDatafor_,d:=rangem.data{//将数据切片中的中文逗号替换为英文逗号text:=strings.ReplaceAll(d.Text,"，",",")//切分单词words:=strings.Split(text,",")//初始化分值score:=0//遍历每个单词for_,w:=rangewords{//如果是精准命中，判断输入字符串是否等于单词ifexactMatch&&input==w{score++}//如果是包含，判断输入字符串是否包含单词if!exactMatch&&strings.Contains(input,w){score++}}//如果当前分值比最大分值大，则更新最大分值和结果ifscore>maxScore{maxScore=scoreresult=d}}//如果最终分值为0，则返回falseifmaxScore==0{returnMatchData{},false}//返回最匹配的结果returnresult,true}测试一下效果，可以写下面的测试用例。实际使用的时候，预设的数据就是自己知识库的数据，查出具体ID，然后拿着ID去获取内容
这个类库的原理是，主要是针对输入的文本和预设数据集中的文本进行匹配，找到最匹配的数据项。在匹配过程中，输入的文本首先会被切割成若干个单词，然后遍历预设数据集中的每一条数据，计算输入文本与该条数据的匹配程度，即分值，最终返回分值最高的数据项。匹配分值的计算方式可以通过参数exactMatch来指定是精确匹配还是包含匹配。
具体来说，匹配器首先将预设数据集中的每一条数据进行处理，将其中的中文逗号替换为英文逗号，然后将该数据切割成若干个单词，存储为一个字符串切片。对于输入文本，也会将其中的中文逗号替换为英文逗号，然后将其切割成若干个单词。然后，匹配器会遍历每一条数据，遍历其中的单词，计算每个单词在输入文本中出现的次数，将次数累加起来，作为该条数据与输入文本的匹配分值。在遍历过程中，可以通过参数exactMatch来指定匹配方式。最后，匹配器返回匹配分值最高的数据项，如果分值为0则表示未匹配成功。