在当今数字化时代，智能客服在电商等众多领域被广泛应用，然而，一句又一句“转人工！转人工！”却常常暴露出智能客服存在的痛点。

一、智能客服之痛

1. 理解偏差引不满
智能客服在理解客户问题时，常常出现偏差。比如客户询问“这款商品什么时候有优惠活动？”，智能客服可能会给出与优惠活动毫无关系的回答，或者只是机械地从知识库中提取一些通用的答案，无法满足客户的具体需求。这种理解偏差让客户感到困惑和不满，不得不寻求人工客服的帮助。

2. 知识库有限难应对复杂问题
智能客服的知识库往往是有限的，对于一些复杂的问题，如特殊政策、具体的使用方法、定制化需求等，可能无法提供准确的答案。客户在面对这些问题时，只能不断重复提问或者无奈地要求转人工。

3. 缺乏人性化沟通
智能客服通常缺乏人性化的沟通方式，回答较为生硬和机械。在与客户交流时，不能像人工客服那样根据客户的情绪和语气进行灵活回应，容易让客户觉得冷漠和不被重视。

4. 响应速度不稳定
有时候，智能客服的响应速度会变得很慢，让客户等待时间过长。尤其是在高峰期，系统可能会出现卡顿或故障，导致客户无法及时得到回复，进一步加剧了客户的不满情绪。
 
二、探寻解决之道

1. 优化自然语言处理技术
通过不断改进自然语言处理技术，提高智能客服对客户问题的理解准确性。采用更先进的算法和模型，如深度学习中的 Transformer 架构等，能够更好地捕捉问题的语义和意图，给出更精准的回答。就像京东的智能客服“京小智”，它运用自然语言处理技术，精准理解客户问题的语义和意图。无论是订单状态查询，如“我的包裹到哪里了？”，还是产品问题询问，如“这款手机的续航能力怎么样？”，亦或是退换货咨询，如“我想退货，具体流程是什么？”，它都能准确应对。通过深度学习模型不断训练优化，提高回答的准确性。

图1 京小智的发布会给人一种黑科技的印象

2. 丰富和更新知识库
持续丰富智能客服的知识库，不仅要涵盖常见问题，还要针对不同行业、不同产品的特殊问题进行收集和整理。同时，定期对知识库进行更新，确保提供的答案是最新、最准确的。可以通过收集客户反馈、分析市场动态等方式，不断扩充知识库的内容。淘宝的智能客服“阿里小蜜”在这方面也表现出色，它的知识库不断更新优化，确保提供最新最准确的答案。面对产品问题，它可以从丰富的知识库中检索出详细的产品信息和使用建议。在退换货问题上，清晰地说明退换货政策和操作步骤。

3. 引入人性化设计
在智能客服的交互设计中，引入人性化元素。例如，使用更加亲切的语言风格，根据客户的情绪给予适当的回应和安慰。还可以设置一些个性化的问候语和结束语，让客户感受到关怀和尊重。“京小智”和“阿里小蜜”在人性化设计方面也有可借鉴之处，它们在与客户交流时，虽然不能完全像人工客服那样根据客户的情绪和语气进行灵活回应，但也在不断努力提升人性化沟通的水平。

图2 小蜜的亲切关怀让人感觉有“一拳打在棉花上”的舒适感

4. 提升系统稳定性和响应速度
加强智能客服系统的稳定性建设，优化服务器性能，确保在高峰期也能保持快速响应。采用分布式架构、缓存技术等，提高系统的处理能力和响应速度。同时，建立完善的监控机制，及时发现和解决系统故障，保障客户的使用体验。如今客户咨询响应时间能够大幅缩短，在几秒钟内就能得到回复，这得益于它们对系统稳定性和响应速度的重视。

5. 对智能客服系统进行严格测试
在智能客服系统上线前和运行过程中，进行全面严格的测试。包括功能测试，确保系统各项功能正常运行，如问题理解、答案检索、与其他系统的交互等；性能测试，检验系统在不同负载下的响应速度和稳定性，模拟高峰时段的大量客户咨询场景，确保系统不出现卡顿或故障；准确性测试，使用大量真实的客户问题对系统进行测试，评估回答的准确性和有效性，及时发现并纠正错误。

图3 龙测Al-Testops云平台可实现全类型软件功能自动化测试，让智能客服更靠谱

总之，虽然智能客服目前存在一些痛点，但通过不断优化技术、丰富知识库、引入人性化设计和提升系统稳定性、进行严格的测试等措施，也许可以逐步解决这些问题，让智能客服真正成为客户服务的得力助手，减少客户“转人工”的无奈呼声。

然而，就目前“转人工”的呼声，虽然智能客服们在不同领域正发挥着越来越重要的作用，但智能客服的供应商也应妥善处理人们“转人工”的需求，为用户提供了优质的服务体验。