一、 在技术层面，完善系统技术应用，让系统更智能
建立智能客服系统不单单只是it建设的问题，如果还停留在用传统it的思维模式去做机械化的分词、关键字搜索、匹配，这样的方式远远谈不上智能。it只是实现系统的一种手段，真正的智能客服是集合人工智能学、计算机科学、语言学等多门学科的综合应用，而所谓的智能应该是能让机器主动去认知和学习，不断强化行为模式，提高思考能力，从而更加灵活地完成各项工作任务。从这个层面上来说，企业如果要投入做智能客服，还是要把更多的精力放在人工智能相关的各种数据挖掘、机器学习、深度学习的算法研究上，这才是体现智能的核心技术。如何去做，可以从以下两个方面考虑。
（1）.让系统听懂人话是智能客服的基础。
要做到让客户感觉与智能客服的对话跟人工客服没有差异并不容易，这取决于系统是否能够适应客户提问方式的随意性。智能服务的基础核心技术是自然语言处理，它通过对自然语言进行分词、分析、抽取、检索、变换、翻译等工作而让计算机快速理解自然语言表达的意图并准确地反馈用户所需信息，因此如果要提高的系统的理解能力，还是要更加充分地利用自然语言处理技术中如语义分析、情感分析、上下文关联等技术而不单只是切词匹配，这样在应对客户多样化的提问时才能更加准确地判断客户需求并提供最佳答案。
（2）. 实现系统的自我学习是智能客服的发展趋势
机器学习、深度学习等相关技术目前已经不是实验室理论，不少领域都有一些应用的探索和研究，难度只在于如何跟实际的业务关联起来并可以投入实际生产使用。企业在建设智能客服的过程中可以多投入精力和技术资源在这方面的研究，让系统实现自我学习和优化，才能真正体现智能客服的意义。
二、在业务层面上，要提高与业务的结合度
这体现在三个方面，一个是能基于业务流程、业务特点等来调整系统的计算流程和算法，让系统更加契合不同企业的特点，提高推荐精准度。
第二个是业务知识的积累。业务知识包括知识库和行业的专业词典，知识库是智能客服的服务基础，专业词典则是影响智能客户认知的因素之一。由于不同企业知识库的管理流程并不相同，更新完善的周期也不一样，所以在这方面主要还是考虑如何结合上述提到的自学习机制来及时获取新业务关注点，提醒企业管理人员更新知识库信息。而在专业词典方面因为是系统识别业务知识点的关键因素，因此同样需要及时更新维护，这不仅要靠系统的自学习提醒，同时也要依赖人工维护。传统的智能客服系统对于词典的管理都是“黑盒管理”模式，一般都是企业提出需求，系统的开发厂商去维护更新，这样的流程比较繁琐，如果可以直接提供可视化的词典管理界面，由企业用户自己去维护，知识的更新效率会更高。
最后一个就是要更多地去融合企业的业务分析成果，提高智能客服系统的综合业务能力。实际上对数据的重视和应用已经成为不同领域和行业的默契，很多企业都已经开始了结合业务需求的数据挖掘分析工作，类似建立精准营销识别、客户服务满意度预测、客户投诉倾向判断等应用模型。这些模型成果目前在客服方面应用较多的模式就是推荐给热线客服，作为提醒客服的信息。同样的，这种方式放在智能客服的应用上也同样适用，例如可以利用企业的客户画像体系在服务过程中结合不同客户标签采取不同服务模式；或者结合产品精准营销模型嵌入到智能客服系统，在交互过程中及时捕捉客户意向、把握营销机会。当然，这种模式的真正开展并非十分容易，毕竟不是简单地直接应用现有分析成果，而是要融合当前的对话内容去提供实时分析，如果企业本身或服务的厂商在数据挖掘分析领域的积累不是特别深的话，也很难取得比较好的效果。
智能客服不会是一时兴起会快速幻灭的应用方向，人工成本的不断高涨以及对服务效率和质量要求的提高只会推动这种服务模式更加智能化和多功能化，随着语音识别、图像识别、机器人应用等上下端技术的日趋成熟，相信智能客服会在服务领域真正地大放异彩。
相关产品：电话机器人源代码