智能|高校教务智能客服探索及应用( 二 )
智能客服 ， 它会和用户简单寒暄给出导航菜单 ， 引导用户进行功能选择 。
如果用户的提问恰好是知识库中已有的问题 ， 那么智能客服会立即给出答案；
如果该问题不在知识库中 ， 那就不是智能客服已知的问题 ， 它会根据用户提问的关键词在知识库中进行检索 ， 把相关问题罗列出来 ， 由用户挑选相近的问题 ， 然后智能客服再给出该问题的答案；
如果罗列出的类似问题都不是用户想问的问题 ， 用户可以选择人工客服 。
这个过程可能是个多轮对话过程 ， 用户可以在任意时刻终止 ， 也可以在任意时刻选择和人工客服对话 。
人工客服的回复分为即时回复和非即时回复两种 。 即时回复也就是对话模式 ， 客服人员会收到即时消息提醒 ， 类似于微信消息 ， 客服人员可以即时回复 。 但这种方式类似于电话方式要求工作人员时刻在线 ， 所以还需要非即时回复方式作为补充 ， 用户可以在任意时间留言 ， 工作人员固定时间查看并回复 。 两种方式互为补充 ， 基本可以做到有问必答、答复及时、答复满意 。
智能客服有很强的学习和记忆能力 ， 可以源源不断地学习新知识 。 前期 ， 人工回复比较多 ， 但随着问题数量越来越多 ， 智能客服学习到的知识就越来越多 ， 能够回复的问题也随之越来越多 ， 人工客服的工作量随之逐渐减少 。
应用效果
1.工作量统计
自从学期初“公大教务”智能客服机器人上线运行到暑假结束 ， 200多天的时间里 ， 机器人应答提问3188次 ， 机器人执行任务992次 ， 人工答复留言369次 ， 人工接待对话101次 。 机器人处理的提问数量是人工客服的数倍之多 。 智能客服机器人的出现大大降低了客服人员的工作量 。
以自然月为单位进行提问量统计 ， 结果如图2所示 。
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图2 以自然月为单位的提问量统计
图中曲线变化明显 ， 从2月智能客服机器人上线运行开始 ， 提问量急剧上升 ， 到4月中下旬达到顶峰 ， 为1188个 ， 然后急速下降 ， 从5月中下旬到7月中下旬保持平缓 ， 然后略有下降 ， 8月中下旬达到谷底 ， 然后又快速上升 。
提问量的变化和教务工作紧密相关 ， 具有明显的学期特点 ， 开学初学生遇到的问题最多 ， 随着教学活动逐渐步入正轨 ， 学生遇到的问题也随之减少 ， 在放假期间提问数最少 ， 然后一个新的学期开始 ， 提问数又逐渐增多 。
2.工作时间统计
用户提问量随时间变化情况如图3所示 。
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图3 用户提问量随时间变化情况
从早7点开始到晚23点结束 ， 每个时间段都有用户提问 ， 最早最晚的两个时间段提问量最少 ， 占比1% 。 其余时间段基本按中间大两头小的规律缓慢变化 ， 提问量都达4%以上 。 由此可见 ， 客服工作压力很大 ， 几乎每个时间段都是工作高峰期 。
对人工客服的工作时间统计如图3所示 ， 其中大部分工作都是在工作时间处理的 ， 同时值得注意的是 ， 31%的对话和22%的留言都是在休息时间处理的 。
3.提问热点
对所有的学生提问进行词频分析 ， 学生最关心的是跟读、学分、选课、重修等方面的问题 。 这些问题是学生学习过程中最重要的问题 ， 也是比较基础的规定性问题 ， 和每一位学生都息息相关 。 基于此 ， 我们可以增加关于这些方面的知识 ， 让学生可以得到更准确的答复 。
4.应答方式
由于用户的提问量在4月中下旬到达顶峰 ， 所以以此为分界点分两个阶段分析智能客服机器人的应答方式 。
通过对比 ， 明显看到应答方式的变化 ， 智能引导应答大幅减少 ， 加权知识应答和智能语义应答都大幅增加 ， 人工答复和无效提问没有明显变化 。
未来发展期望
1.扩大业务范围
目前 ， “公大教务”智能客服的服务对象以学生为主 ， 虽然针对教师的服务量远低于学生 ， 但仍是教务工作的一个重要方面 ， 为使教务智能客服更完善更智能应在服务对象中增加教职工群体 。
2.提供个性化服务
目前 ， “公大教务”智能客服机器人解决的都是普遍性的问题 ， 今后应训练机器人解答个性化问题 。 例如查询课程、成绩、排名等信息 ， 只需读取学生身份信息然后在数据库中查找并把结果反馈给用户即可 。 技术实现上并不复杂 ， 却在用户使用感上提升一大截 ， 使机器人更人性化 ， 拉近和用户的距离 。
3.提高智能客服的“智能”
使机器人更智能是研究人工智能的科学家需不断精进的方向 ， 理解人类自然语言是其中的一个重要方向 。 使用中发现 ， 智能客服在语言理解方面还是有欠缺的 ， 并不那么“智能” ， 不具备像人一样的思维 ， 这也是目前所有智能机器人普遍存在的问题 ， 需要人工智能领域的进一步发展 。
来源：《中国教育网络》杂志（10月刊）
作者：郭丹丹（中国人民公安大学）
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