智能客服机器人是智能客服的一个重要分支，其核心技术是自然语言处理。自然语言处理包括语音识别、语义理解、图像识别和分析、自动问答等，是人工智能领域的重要研究内容。那么智能客服机器人是如何实现的呢?本文将从技术和业务两方面进行阐述，为企业提供参考。

技术实现

基于机器学习的自然语言处理：通过对大量语料数据进行学习，从而实现智能客服机器人的自然语言理解功能。机器学习技术的应用，能使系统产生的数据越多，它所拥有的知识也就越多。这是一种依靠经验、知识和数据集不断改进模型，并通过不断学习来改进模型性能的方法。机器学习技术从诞生以来就被广泛应用于各个领域，比如图像识别、自然语言处理等。

基于知识图谱的自然语言处理：利用已有的知识库，通过深度学习来实现自然语言处理功能。知识图谱是一种为理解信息和知识而创建的数据结构，它对获取用户、产品或服务中的关键信息非常重要。

业务实现

1.多轮对话：智能客服机器人在与客户进行交流时，根据客户的提问，将客户的问题进行拆分，将其拆解为一系列的问题，机器人再将这些问题进行回答，其中有一些问题可能会被打断，比如客户询问是否需要小票等。

2.意图识别：通过对问题的理解，提取用户所问的关键词并进行分析，进而获取用户所说的意图。

3.自动应答：用户在与智能客服机器人交流过程中如果遇到不能理解错误，智能客服机器人会将其转成人工服务。同时对于那些不能直接进行回复的用户问题，机器人会将其发送给人工客服进行解答。

4.机器人与人工交互：客户在咨询时可以选择由机器人进行交互。

应用案例

以某银行的智能客服为例，其核心功能是通过智能客服机器人提供自助服务。

首先，通过语音识别将客户的问题转化为文本信息，并通过语义分析对文本进行理解，将该文本信息转化为客户需要的回答。然后，智能客服机器人根据客户的回答生成应答或者推荐问题，并提供在线服务。最后，为客户提供自动问答服务。这个过程涉及到了多轮对话、关键词提取、信息检索、上下文理解等问题。

在这个智能客服系统中，其核心功能是通过语音识别将用户的文本转化为回答。智能客服机器人对客户的语音进行识别与理解，然后生成对话系统的应答或者推荐问题，从而实现客户自助服务。

系统部署

系统部署可分为云端部署和本地部署两种，企业可以根据自身实际情况进行选择。

总结

智能客服机器人的实现方式可以分为两种：一种是基于语料的，一种是基于规则的。

基于语料的方式，更适合于简单场景，规则方式更适合于复杂场景。基于规则的智能客服机器人系统也存在一些问题，如语义理解能力欠缺、语料数量不足、对话不连贯等。

因此，企业在选择智能客服机器人时，需要结合实际业务需求进行选择。