企业在运营过程中会遇到很多问题：业务人员没有办法通过电话直接与用户沟通，因为很多客户对业务都不是很了解;无法了解到客户对公司产品的真实需求;没有办法准确把握客户的真实意图;缺乏智能机器人，无法进行自动化答复等。针对以上问题，智能客服系统应运而生。

虽然很多企业已经采用了智能客服系统，但是由于企业对于智能客服系统的理解和运用不够深入且全面，导致在实施过程中会出现很多问题。本文将会对智能客服系统进行分析研究，希望可以给大家带来一些启发。

本节主要是关于智能客服系统功能需求的分析;对于不同类型的企业来说可能对不同功能的要求也有所差异;本节主要介绍一些智能客服系统的功能需求和实现方式;另外还会介绍部分相关知识供大家参考;本节内容共分为四个部分：

一、背景

随着互联网技术的发展，智能客服越来越多地应用在企业当中，并且得到了广泛的应用。

企业中每天都有大量的咨询和投诉需要处理，这就要求能够对每个人提供高效和便捷地服务。

通过使用智能客服系统解决这些问题，不仅可以提高客服人员工作效率，还可以降低整个客服中心的成本。

根据调查发现，大约70%的企业对于智能客服系统并没有全面、深入地了解，这也导致在实施过程中遇到很多问题。

本文共分为四个部分：第一部分主要介绍智能客服系统功能设计过程;第二部分主要介绍智能机器人功能需求;第三部分主要讲解一些基本功能需求;第四部分主要介绍一些智能辅助功能。

二、功能需求分析

根据企业实际情况，本智能客服系统的主要功能如下：

通过对业务人员与客户沟通过程中遇到的问题进行分析和总结，并将其分类为：

智能推荐客户可能感兴趣、会购买的产品或服务;

快速响应客户所提出的服务请求和问题，并及时做出相应反馈;

智能质检：对企业自身后台提供的产品进行质检，及时发现不合格的产品或服务。

通过以上功能我们可以看出智能客服系统要实现以下几个功能，分别是：快速响应、辅助咨询、主动推荐、智能机器人回复这几个功能。

三、相关知识

客服机器人：由语音识别、自然语言处理等技术组成，可以实现对自然语言的理解、分析以及推理等功能。

智能助理：是指能够理解并响应用户的意图和请求，在人机交互中承担与自然语言交互相似的角色，包括语音助手、问答机器人、文本机器人等。

文本机器人：是智能助理中比较重要的一种类型，在人机交互中担任话务员角色。

机器学习与深度学习是当前研究比较活跃的领域之一。

自然语言处理技术包括中文分词、语义理解、句法分析和对话建模等相关技术领域，主要包括词向量预训练和基于词向量的机器翻译等。

深度学习：指通过大量数据进行训练，让模型学会从数据中学习。

深度学习算法可以分为两类：基于规则/非规则深度学习算法(STNN/RNN和 LSTM)，基于神经网络/集成学习(MLP-XNet)和无监督学习。s