隨著云計算、大數據、機器學習、深度學習等技術的不斷發展進步，基于人工智能的虛擬機器人嶄露頭角，但對于企業來說，智能客服機器人不等于賣萌耍賤，陪聊型機器人顯然不是智能客服的最佳選擇。
隨著新媒體的高速發展，消費者和企業有了更多的接觸渠道和機會，客服咨詢量暴增。雖然不少企業都嘗試通過增大人力資源投入來保證消費者的咨詢溝通能夠得到滿足，然而效果卻不盡如人意。如何用有限的客服資源滿足不斷增長的海量用戶服務請求，業內普遍的解決方案是：通過顛覆型的技術來解決——相比人工客服，智能客服機器人或將是解決這一問題的最佳方案。
時代訴求：智能客服加速服務智變
所謂智能客服機器人，其實是一種能夠使用自然語言與用戶進行交流的人工智能信息系統，它采用包括自然語言理解、機器學習技術在內的多項智能人機交互技術，能夠識別并理解用戶以文字或語音形式提出的問題，通過語義分析理解用戶意圖，并以人性化的方式與用戶溝通，向用戶提供信息咨詢等相關服務。
傳統客服行業基于人工坐席，這樣的純人工服務模式往往依賴大量的人力和精力。如果能夠自動答復簡單重復的用戶咨詢，就可以極大地提高用戶的滿意度，同時降低企業的經營成本。在市場強烈的需求下，結合人工智能技術的智能客服機器人由此興起。而后，隨著人工智能技術的迭代更新，語義分析、大數據以及深度學習等技術的不斷突破，深入客戶服務場景應用的不斷優化，智能客服行業得到質變提升。無論是客服處理效率、客戶信息管理還是人性化程度方面，智能客服機器人都將傳統客服遠遠拋在身后。
因此，有業內人士預言：智能客服將逐步取代傳統人工客服，在不久的將來，機器人客服都將站在客戶服務的第一線，成為用戶和企業接觸溝通的第一代表人。
順勢而為：智能客服機器人的發展史
人工智能發展至今，歷經了技術驅動階段、數據驅動階段以及情景驅動階段。作為人工智能場景深度應用領域，人工智能客服也正在快速迭代創新。
目前的智能服務機器人已經出現了兩代區隔：第一代智能客服機器人，主要扮演簡單信息咨詢窗口的角色，表現為信息問答式，即機器人通過語義理解實現基于知識庫內容的一問一答，它的發展也歷經了單一關鍵詞精準匹配階段、多關鍵詞模糊匹配階段、自然語言模型應用階段、深度學習階段。
第二代客服機器人剛剛萌芽，它以問題解決未導向，深入更具體的客戶服務細分場景，探索在一個服務對話框內的一站式問題解決。
智能客服機器人發展的四個階段
第一階段：關鍵詞精準匹配，滿足單一關鍵詞觸發問答
第一階段的客服機器人還稱不上智能機器人，準確來說，可以定義為機械客服機器人，它是基于單個關鍵詞的精確匹配，來滿足客戶關鍵詞觸發詢問。適用于及其單一的業務場景，比如說微信公共號里回復關鍵詞電子書下載，就會獲取相應資料的下載鏈接。如果回復關鍵詞電子書，則不能獲取對應的資料。
第二階段：關鍵詞模糊匹配，滿足相近的詞義的關鍵詞觸發問答
這是單一關鍵詞觸發問答升級版，它基于語句字面相似度，對預先定義的問答知識庫進行模糊匹配，實現不同用戶相似問法的回答。比如說，用戶輸入電子書下載或電子書下崽，都可以獲取相應的資料下載鏈接；但是，它需要人工輸入龐大的問答知識庫，維護成本大；對字面相似、含義不同的問法難以區分，只能達到30-40%的識別率。
第三階段：自然語言分析及語義分析，實現復雜用戶咨詢的更精準的回答
自然語言分析指把一個句子拆分，把里面每一個詞加以分析，給每個詞加一個權重，根據權重的綜合算法來匹配知識庫中的答案。比如，知識庫設定的一個語句是我要下載電子書，當客戶說請問怎么獲取電子書時，機器人可以理解用戶意思并給出用戶想要的答案。這一階段的客服機器人已經較為先進，但其準確性依賴底層復雜算法和知識庫維護。目前市面上的大多數客服機器人都停留在第三階段的應用，但語義判斷能力還是有限，匹配精度還沒有特別高。
第四階段：深度學習，機器人更了解人的意圖
目前最先進的機器學習算法架構，包括循環神經網絡、卷積神經網絡、LSTM（長短記憶網絡）等。深度學習算法可以對上下文進行建模，提升上下文語義識別能力，從大量未標注的數據中進行學習，同時還可以對復雜的情感進行建模，自動實時客服及客戶情感值分析。這個技術架構已部分運用于客服機器人產品，但部分廠家運用仍屬淺層，還未實踐出足夠智能、易用的客服機器人。
