目前，智能客服的应用方式主要包括在线智能客服、热线端智能客服以及实体客服机器人。其中，热线端和实体机器人方式相较于在线方式，多了语音处理环节。尽管语音识别技术已相对成熟，但方言和口音问题仍对识别准确率构成影响。因此，以下探讨将主要围绕文字输入的在线智能客服展开。

尽管智能客服应用广受追捧，许多大型企业已搭建或正尝试搭建相关体系，但用户反馈显示仍存在一些问题。

1. 客户需求理解准确度不足

当前智能客服系统普遍采用关键字匹配推荐答案，这种方式未充分考虑客户口语化提问习惯。导致系统难以完整、准确识别复杂或表达不完整的问题，影响答案推荐准确率和客户体验。

图1：自然语言和结构语言的对比

2. 服务模式单一

与人工服务相比，智能客服缺乏灵活性和思考能力，仅关注解决客户提问需求，未考虑主动了解、分析和发掘客户潜在需求。

3. 系统自我学习和进步缺乏

智能客服系统在业务和技术上的自我学习方面存在不足。无法及时捕捉新业务关注点、更新业务知识或优化推荐机制，导致服务体验受限和营销机会流失。

针对上述问题，建议从技术和业务层面推动智能客服应用的优化建设。

技术层面：

（1）提升自然语言处理能力，使系统更适应客户提问方式的随意性。

（2）加强机器学习和深度学习等技术的研究与应用，实现系统自我学习和优化。

业务层面：

（1）提高系统与业务的结合度，调整计算流程和算法以契合企业特点。

（2）加强业务知识的积累与更新，包括知识库和专业词典的维护。

（3）融合企业业务分析成果，提高智能客服系统的综合业务能力。

图2：实时的意向挖掘分析

随着相关技术的不断成熟和应用深化，相信智能客服将在服务领域发挥更大作用，实现更高效、智能化的服务。