客服系統是一個企業與客戶溝通的橋梁，好的客服系統能幫助公司擴寬市場，維護企業形象，提高客戶忠實度，訂單轉化率。SO，搭建一個好的客服系統是非常有必要的。隨著人工智能技術的提高，智能客服系統也漸漸的取代傳統的客服系統。那么智能客服系統要如何搭建呢？
要想實現搭建一個完善的呼叫中心客服系統，在組建客服電話系統的時候，企業需要對公司電話系統需要一個完善的規劃設計。
一、搭建智能客服系統時公司需要注意
1、確定電話客服系統搭建需求：
因行業不同、用戶群體不同，所以首先要確定的就是企業所在行業有什么特點，以及目標客戶群特征屬性是什么，例如營銷型企業與客服服務型企業，它們的客戶群體特征是明顯不同的。具體來說就是需要思考建立怎樣的市場營銷體系、客戶群體的結構、以及長期客戶關系的發展與維護等等，總之，組建一個電話客服系統，需要根據用戶需求確定，不同的需求，電話客服呼叫中心側重點是不一樣。
2、智能客服系統技術規劃：
呼叫中心客服系統搭建方式有很多種，比如，集中式、分布式、混合式以及是采用本地部署還是云呼叫中心遠程部署，可以根據您的業務類型來選擇合適的智能客服系統搭建方式。還有就是電話客服系統接入方式，客服坐席主要是固話、手機接聽、還是SIP話機、耳麥電話等方式，還包括其他的呼叫業務管理系統以及數據系統支持等，也是企業需要進行一個完整的規劃，這樣的呼叫中心才是符合企業需求的客服電話系統要求。
3、系統試運營與驗收：
在客服電話系統搭建完成之后，還需要由專門的技術人員進行測試試運營，對系統進行全方面測試合格后才上線。具體來說，就是需要在系統中導入基礎的數據進行測試使用，測試各項功能，是否能夠執行，完成之后再出具一份電話客服系統測試評估與改進報告，并提交呼叫中心廠商來進行優化和完善。
4、選擇靠譜的電話客服系統服務商：
電話客服系統運行是否良好、穩定以及后續更新優化升級直接決定了企業的服務質量。主要表現在訪客高峰期客服電話系統呼叫能否保持穩定和順暢，不會出現通話卡頓或掉線，操作死機的情況；
在系統后續維護更新時，電話客服系統服務商是否能夠及時進行維護上線，這都需要企業去選擇一個優秀靠譜的服務商，以免因為系統問題耽誤日常的工作，導致客戶的流失。
二、智能客服系統搭建
智能客服系統主要基于自然語言處理、大規模機器學習、深度學習技術，使用海量數據建立對話模型，結合多輪對話與實時反饋自主學習，精準識別用戶意圖，支持文字、語音、圖片等富媒體交互，可實現語義解析和多形式的對話。
任務對話服務：
定制化服務，通過與用戶的多輪交互，實現快遞查詢、訂餐、醫生預診等服務類功能。
業務咨詢服務：
通過QA知識庫，快速回復用戶問題咨詢服務。解決常見問題的解答。
智能客服系統的技術構架
（1）基于知識庫回答的智能客服系統
基于知識庫回答的智能客服系統，使用的檢索或者分類模型來實現的。
檢索式回答的流程是：
首先對用戶的輸入問題做處理，如分詞、抽取關鍵詞、同義詞擴展、計算句子向量等；
然后基于處理結果在知識庫中做檢索匹配，例如利用BM25、TF-IDF或者向量相似度等匹配出一個問題集合，這類似推薦系統中的召回過程；
（2）基于槽位填充的多輪對話系統
搭建基于槽位的對話系統是一個相對專業而復雜的過程，通常分三個主要的階段。首先是需求分析，然后是使用平臺搭建BOT，最后是持續優化。
例如：訂明天早上8點北京到石家莊的火車，在這個例子中，對于用戶表達的一句話，它的意圖是要訂火車票，其中涉及的詞槽包括出發地、目的地、時間。當這個時間有多趟車次的時候，就需要進行追問用戶，是要訂哪一個。
以百度UNIT平臺為例，搭建一個買票智能回復的流程。
需求分析：訂火車票需要知道時間、出發地、目的地
新建一個BOT，命名為：火車票
新建對話意圖：命名訂票
添加詞槽：出發時間、選擇系統詞槽詞典，選擇然后選擇系統詞典sys_time(時間)，出發地詞槽、目的地詞槽，這兩個都可以選擇系統詞典，這些都是必填項。
設置詞槽與意圖關聯屬性，這里火車票的出發時間是訂票里必須的關鍵信息，所以選擇必填。澄清話術就是當用戶表達訂票需求的語句里缺少出發時間時bot主動讓用戶澄清的話術。還可以設置讓用戶澄清多少輪后放棄要求澄清，默認是3次。
設置BOT回應，BOT回應就是當BOT識別出用戶的意圖和所有必填詞槽值時給用戶的反饋。對于訂票回復一般對接API接口，實現自動生成方式。
當然，一個完整的電話機器人，需要用到電話交換、語音識別、語音合成、話術交互等多方面的技術。如果不想專注那么多細節，集成商也可以直接使用中間層產品，例如朗深電話AI中間件等，這些產品都提供了豐富的接口，可以幫助集成商快速將智能客服系統集成到自己的業務應用。
