随着人工智能技术的不断发展与应用，越来越多的机器人服务场景应用落地，人机交互将成为人工智能新时代的常态。

对于客服企业来说，无论是电话销售还是客服中心，智能客服机器人不仅可以帮助企业降低人力成本，还能大幅度地提升工作效率，是客服人员的最佳助手。

那么，智能客服机器人的工作原理是什么，是如何进行实际应用的呢？接下来我们就来详细的了解一下。

智能客服机器人的实现原理是预先准备大量客户服务相关信息的问题和答案并建立机器人知识库，当客服机器人接收到用户提出的问题后，再通过自然语言处理技术和算法模型理解用户所表达的意思，然后找出与此问题匹配的答案并发送给用户。

在完成这一轮问答交互之后，机器人通过自主学习技术对问答过程进行深度学习，达到自动扩充知识库内容，可以提高下一次回答的准确率。

一、知识库建设

采集问答、搭建知识库是实现智能客服机器人的基础，知识库中存储的问答信息越多、涉及的知识面越广，那么客服机器人能回答的问题也就越多，用户的解决率就越高。

客服机器人问答知识库的问答采集可以通过手动添加录入问题和答案，也可以直接导入每个行业的问答信息，还可以用接口调用的方式接入外部行业相关信息。

无论是手动添加的问答还是批量导入的问答，都需要对问句（标准问句）做相似问法的扩充，一般一个标准问句需要添加数十句相似句，才能让客服机器人正常使用。

二、语义理解

在智能客服机器人之前，客服系统中往往有一个功能叫做“自动回复”，其原理是利用关键词匹配的方式来回答，然而同一个关键词在不同句子中的意思可能完全不一样，所以会导致经常出现答非所问的情况，回答准确率自然比较低，也不智能。

智能客服机器人使用自然语言处理技术和深度网络神经算法模型，通过整句话的结构和内容来理解用户的意思，了解其语句所表达的真正含义。

客服机器人利用计算机算法中规则和统计相结合的方法，对句子进行词干提取、词性还原、分词、词性标注、命名实体识别、词性消歧、句法分析、篇章分析等操作，模拟人的大脑来理解这句话的意思及整个交流场景（语境）。

三、问答匹配

在智能客服机器人正确理解用户用提出的问题之后，接下来的操作就是从建设好的知识库中选择最匹配的问题和答案。

传统的LIKE语言查询，准确率比较低，不适合自然语言查询。全文检索引擎扫描问答库中每一条记录并分词建立索引，索引记录了词在每一条问答记录中出现的位置和次数。

在机器人系统收到用户的问题之后，会找到问题对应的答案，首先会对比问答记录，再分别计算这些问答记录与访客问题的相似度，选择相似度最高的答案进行回复。

四、深度学习

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，通过模仿人脑的机制来解释数据。

智能客服机器人利用深度学习技术，可以使智能机器人通过与用户互动和互联网数据挖掘自动开展学习，完善自身的知识数据，并且随着时间的推移，智能客服的将会变得越来越强大和智能。