翟俊杰

随着人工智能技术的快速发展，智能客服已成为服务行业提升客户体验的重要技术手段。本研究旨在构建一套高效的人机协同智能客服体系，以满足日益增长的客户服务需求并提高服务效率。首先，研究分析了当前智能客服系统的局限性，并提出人机协同的必要性。本研究采用深度学习、自然语言处理和用户行为分析等方法，旨在优化客服机器人的响应准确性和交互自然性。通过构建的人机协同模型，机器人能够在处理常规查询的同时，有效将复杂问题转接给人工客服，从而确保服务质量。研究结果显示，该体系能显著提升客服处理效率，减少人工客服的工作负担，同时提升用户满意度。此外，系统可根据客服互动数据不断学习优化，具备良好的可扩展性和适应性。本研究的成果对于理解和实现更高效的服务行业人机协作具有重要意义。研究意义在于指明了智能客服与人工客服结合的优势所在，为未来智能客服系统的研发和优化提供了理论基础与实践指导。

人机协同；智能客服；深度学习；自然语言处理；客户体验

[1] 张继贤,李海涛,顾海燕,张鹤,杨懿,谭相瑞,李淼,沈晶.人机协同的自然资源要素智能提取方法[J].测绘学报,2021,50(08):1023-1032. [2] 卢致亮,匡先进,曾赵锦.基于自然语言处理的电力客服系统研究[J].中国新通信,2021,23(17):129-130. [3] 雷植程,童丽霞,吴俊江,杨杰.腾讯智能客服人机协同实践[J].人工智能,2020,(03):106-113. [4] 孙效华,张义文,秦觉晓,李璟璐,王舒超.人机智能协同研究综述[J].包装工程,2020,41(18):1-11. [5] 吕岩曹一(图).“智能客服”[J].党建文汇：上半月,2020,0(01):56-56.

点击下载PDF