大数据背景下的人工智能系统

随着互联网技术的不断更新，大数据技术已经广泛的应用于不同的行业当中。在大数据技术背景下，人工智能系统的应用不但能够扭转以往的客服营销模式，还可以有效地降低人工的工作负担，从而不断提高客服的服务水平。所以，有必要在人工智能的发展过程中继续运用大数据技术，从而逐步提高智能客户服务系统的工作效率。

基于大数据背景下的人工智能客户服务系统集成了多种技术。从专业化、个性化的知识库建设入手，提出利用知识地图、用户画像分析等技术对智能客服系统进行升级，提高可用性，降低人员维护压力，有效解决了传统客户服务系统知识库更新慢、系统智能不足、服务意识差的问题。大数据技术在人工智能客户服务系统中的不断应用，对有效缓解人工客户服务压力，为用户提供更好的服务，促进企业行业智能化发展具有重要作用。并从总体思路和集成实例上实现了大数据技术与人工客户服务智能系统的有效集成，保证了大数据技术的应用性能得到充分发挥，提高了企业的运营管理水平。

在客服系统中应用人工智能技术，主要涉及到的就是语音识别关键技术、自然语言处理关键技术、知识库管理关键技术、语音合成关键技术，主要就是以下几点：

1 语音识别关键技术

对于语音识别来讲，就是使得人工智能机器人识别、理解客户所说的语言，属于一种人机交互性的技术，近年来在语音控制领域、搜索领域中得到了广泛应用，成为人工智能在相关客服系统中高质量应用的关键技术之一。

2 自然语言处理关键技术

从自然语言处理关键技术层面而言，就是通过自然语言、计算机相互通信的技术措施，使得计算机能够和客户所使用的自然语言进行高效化的通信。这个关键技术中主要涉及到自然语言理解部分、生成部分。

3 知识库管理关键技术

知识库是客服系统中非常重要的组成部分，无论传统系统还是人工智能系统，在管理的过程中均需要从知识库之内寻找到非常标准的知识或者是答案，然后将其反馈给客户。目前在市场中存有很多种知识库的类型，较为常见的就是框架类型、规则类型、逻辑类型几种。

4 语音合成关键技术

此类技术在具体应用期间又被称作是文语转化，从实质层面而言，是将有关的文本数据内容转变成为语音数据内容，并对其进行播放处理，其中涉及到声音学方面、语音学方面、心理学方面、数字信号处理方面的学科*技术，也会应用多媒体合成技术，在各类**的支持下可以保证工作的效果。

通过大数据技术与人工智能系统的有效融合，可以看出，智能客服系统是基于大数据技术知识库的自动化、标准化响应，不仅可以提高整个系统的服务质量，同时也有效地满足了客户的需求。但系统的离线实体业务服务功能还可以自动识别客户的语音需求，自动查询大数据知识库，促进员工向客户提供更全面的答疑信息，不仅提高了员工的工作技能，实现了理论知识的有效存储，同时也满足了客户的响应需求。通过使用大数据技术，客户身份信息也可以有效地转化为数据信息并存储在大数据平台上，从而大大提高了数据采集转换的效率和企业的发展水平。