方案概述

应用场景

客户痛点：

• 人工服务效率低下、人员成本高昂。劳动力成本快速上涨、客服人员流动大、培训成本高
• 人工客服个体差异，质量参差不齐，效果难以把握
• 人力难以覆盖到所有时间的客户咨询，难以在复杂海量信息中给出迅速响应回复
• 传统人工操作数据处理环节多、留存量低、服务数据分散不易管理
• 接入渠道相对封闭，并且随着接入渠道的增加，业务量增加，人工管理难度大
• 知识维护成本高，难以穷举问题表达，需要不断完善新问题和相似问题
• 咨询过程体验差，解决问题效率太低，需要客户更准确的表达问题

通过本方案实现的业务效果：

• 智能化服务转型：将AI赋能企业服务，成为企业营销重要的一环，与整体市场营销、品牌形成合力，进行数字化、智能化服务转型
• 全流程提升客户体验：覆盖售前/售后全流程，多场景无缝融合，为客户提供全生命周期的智能化服务，准确赋能企业运营各环节
• 个性化服务提升解决效率：根据客户属性、预判客户意图实现个性化服务，快速高效的解决客户问题，达到千人千面的服务策略
• 降本增效：低学习成本、低配置成本、低运营成本，快速上手、可自主配置维护，自操作度高，以最低人工成本实现先进的机器人拦截效果和服务体验
• 最终客户满意度提升：从准确的答案匹配回复，再到贴心的拟人化服务，情绪识别，及时安抚，实现对客户全方位服务的闭环，全面提升客户满意度

方案架构

业务架构图

图1 业务架构图

方案主要由华为云计算底座、AI智能及云客服产品形成面向客户联络行业的全场景解决方案。它能够通过自然语言处理、语音识别等技术，实现与客户之间的智能交互，提供高效、便捷的服务支持。

• 自动化程度高‌：智能客服系统能够24小时不间断地为客户提供服务，无需人工干预即可处理大量常见问题，大大提高了客户服务的效率。
• 智能识别与回应‌：借助自然语言处理技术，智能客服能够准确识别客户的问题，并给出相应的回答和建议，实现与客户的智能交互。
• 学习能力强大‌：基于机器学习算法，智能客服能够不断学习和优化，提高回答问题的准确性和效率，从而更好地满足客户需求。
• 数据分析能力突出‌：通过大数据分析，智能客服能够洞察客户需求，为企业提供有价值的市场信息和商业智能，助力企业决策。‌

部署架构图

图2 部署架构图

方案通过使用了以下云服务：

• 通过云数据库RDS for Mysql主备实例实现业务数据的存储与备份；
• 通过分布式缓存服务Redis实现用户会话信息快速读取；
• 通过华为云的CSS组件提供基于Elasticsearch的云搜索服务；
• 通过CCE容器部署算法系统，简化部署流程，并缩短时长，平台部署周期缩短50%以上。

方案优势

• 金融级安全加密&自主可控：支持RDS、DCS在X86和ARM两种不同架构的资源上进行部署；采用虚拟号外呼、平台加解密、加密透传、AXB中间号外呼等多类型加密方式，保障客户数据的安全和隐私，符合金融行业等对数据安全的严格要求。
• 降本增效&提升客户体验：智能客服能够减少人工客服的工作量，降低企业的人力成本; 可同时处理多个客户的问题，大大缩短了客户等待时间，提高了服务效率；并且能够准确识别客户需求，提供个性化的服务建议，提升客户满意度和忠诚度。
• 助力企业决策‌：智能客服系统通过大数据分析，能够洞察客户需求和市场趋势，为企业制定战略决策提供有力支持。
• 智能语音识别准确率高：SIS采用最新一代语音识别技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。