摘要：24小時待命的人工客服有救星了。

網購最忙碌的除了電商平臺的運維人員、物流配送人員，還有一批默默貢獻的普通客服人員，消費者每發出一個請求，都需要客服及時有效的反饋，在像618這樣的購物節中，電商企業的客服人員更是處於24小時待命中。

不過，智慧客服和NLP文字處理的應用幫助很多企業提升了運營效率和客戶體驗，尤其是以華為雲對話機器人為代表的一系列產品，正在為這些需要大量人工客服的企業降本增效。與此同時，越來越多的商業應用場景必將帶動NLP語言理解和語言生成技術取得更多突破。

智慧話務機器人

谷歌在其2018年I/O大會上演示了Duplex技術，讓機器人使用幾乎和真人無異的聲音打電話到餐館訂位，和電話另一端的人類進行多輪互動。這個很嚇人的技術在會後被廣為傳播。有人曾經想象，當這一技術成熟落地的時候，我們在見面聊天之後，可能會和對方說：“今天我們說的那個想法很棒，讓我的機器人和你的機器人晚一點打個電話討論具體的細節吧”。

這樣科幻的想法，消費者可能還需要再多等一段時間。但是，對於企業來說，華為雲2018年上線的智慧話務機器人，已經在多個企業場景中，實現了機器人自動打電話和人類進行多輪互動。

典型的使用場景包括，自動外呼核實使用者身份資訊，回訪客戶滿意度，瞭解候選人求職意向、查詢訂單狀態物流資訊、營銷篩選意向客戶以及各種型別的預約或預訂服務等。華為雲對話機器人服務使用自研的智慧話務機器人引擎，可以根據客戶的外呼使用場景和話術要求來定製人機通話的流程。

智慧電話機器人每天可以撥打至少800通電話，對不斷重複的工作也不會有情緒，其工作效率顯著高於人類；而且，當企業業務增長時無需花時間培訓新員工，只需一鍵增加機器人個數，機器人客服團隊即可處理更多客戶需求。

智慧問答機器人

對話式智慧在企業中的應用，還包括智慧問答機器人，可以用來構建智慧客服解決方案，滿足企業在客服領域的需求。

在購物的售前諮詢和售後服務的場景中，智慧問答機器人可以快速實現機器人自動應答使用者問詢。當用戶通過不同的渠道，如PC端網頁，App聊天視窗，微信公眾號和小程式等，發起問詢時，問答機器人使用語義匹配、排序模型等智慧演算法找到最匹配的答案，自動答覆客戶的問題。

當問題超出機器人知識範疇而無法回答的時候，可以將使用者無縫轉接到人工客服處理。智慧問答機器人可以幫助企業提升運營效率，但也不會丟失寶貴的銷售線索或客戶反饋。

華為雲智慧問答機器人能持續自主優化，自動歸類相似的客戶問題，發掘熱點問題和趨勢，幫助企業實現對客戶反饋的全量全形度分析。

多維度分析產品輿情

自然語言處理能力也可以服務於智慧客服，實現對客戶反饋的多維度分析。對於很多企業來說，網際網路上存在大量和其產品相關的UGC使用者評論。但由於這些評論比較分散且人力成本高，企業無法做及時和有效的分析。

舉例而言，手機生產商出了新品，需要第一時間響應客戶的吐槽，並且需要知道使用者的反饋和手機的哪個屬性相關，才能迅速調整和優化產品；而連鎖酒店企業需要蒐集和聚集多個渠道的使用者評論，並對大量的使用者評論在多個維度上自動分類，以確保服務品質和品牌口碑。

華為雲自然語言處理服務可以對大量使用者評論進行自動分析，提供輿情分析、屬性級別的情感分析，以及評論分類標籤等能力，輔助企業第一時間對使用者反饋做出響應，並實現細粒度的商業分析和決策。

消費者要習慣與機器人互動

自然語言處理領域將迎來黃金10年。華為雲致力於把學術界最前沿的技術應用到商業場景裡面，解決客戶的具體問題。在此，我們大膽設想：

語音互動會成為人機互動的下一個趨勢，聊天機器人和電話機器人將無處不在。在各個不同的垂直領域都會有聊天機器人輔助或幫助人類做一些工作，無論是售前諮詢、下單或售後服務，都有機器人去引導你，輔助走完整個流程。

未來五到十年，機器人會具備分析大量文字的能力。從閱讀、分析、理解到生成摘要總結，都可以由機器人完成。

個性化的定製成為流行。不管是服務消費者的虛擬助手，還是服務企業的機器人，都會具備自己獨有的能力和個性，以滿足不同場景的應用需求，或體現企業的業務競爭力。

習慣與機器人互動，將會是未來幾年我們每個消費者要做的事。而對於企業來說，利用AI技術為企業降本增效，在這個消費狂歡節裡顯得尤其重要。 近期，618大戰如火如荼，各商家不僅是銷售額的比拼，更是技術間的較量。開發者關心的是什麼？華為雲官方揭祕618背後的神祕黑科技：聊聊有哪些厲害的技術，能為618大促保駕護航？能大大提高程式設計師的幸福感？歡迎點選我們的黑科技攻略專題，也歡迎留下你的想法哦~~

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