AI技术如何打造智能客服？

由于从事智能客服领域，对智能客服的开发也有比较全面的了解，这里从AI技术的角度介绍一下。

智能客服用到的技术群智能客服机器人会用到很多人工智能方面的技术，比如自然语言理解、深度神经网络、知识图谱、语音识别、语音合成等方面的技术。为了便于您从总体上了解这些技术，以璞娲智能客服用到的技术为例，请参考下面不同角度的技术全景图。

从客服处理过程理解AI技术要理解智能客服中的AI技术，我们可以从技术的应用过程来加以理解。比如电话应对过程中，智能客服会用到下面几种技术。

自动语音识别（ASR, Automatic Speech Recognition）

将麦克风采集到的用户声音转化为文字的过程。

自然语义理解（NLU, Natural Language Understanding）

将用户说的话转化成机器能理解的话，例如把转化成文字后的两句话“给张三打电话”和“打电话给张三”理解成同样的操作。

自然语言生成（NLG, Natural Language Generation）

与自然语义理解相反，是将机器的语言转化人的语言，本阶段的输出是文字。

语音合成（TTS, Text To Speech）

将文字合成声音并播放出来，并尽可能的模仿人类自然说话的语音语调，给人以交谈的感觉。

智能客服中用到的AI技术上面从客服处理过程的角度介绍了几种技术范畴，

深度神经网络

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度神经网络（DNN, Deep Neural Network）是一种机器学习算法，可以大大提高智能客服应用中的识别率。

知识图谱

知识图谱（Knowledge Graph）就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱是基于现有数据的再加工，包括关系数据库中的结构化数据、文本或XML中的非结构化或半结构化数据、客户数据、领域本体知识以及外部知识，通过各种数据挖掘、信息抽取和知识融合技术形成一个统一的全局的知识库。知识图谱将应用于客服系统，主要的应用方面有三个：一是客服系统知识卡片的建立，二是个性化推荐，三是客户关怀。

迭代决策树

迭代决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree)是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法，在智能客服中有比较多的应用。

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首先你要知道它一定要具备学习能力，接下来就是各种喂数据了。