互联网技术的发展是非常的快的，在很多电商行业都是需要客服的，而且现在客户对于客服人员的需求量是逐渐的增大，现在市场上已经出现了很多智能客服，可是这种智能型的客服往往只是能够回答一些非常简单的问题，给人一种冷冰冰的感觉，体验度非常的不好，甚至还会影响到客户对于企业的评价。如何可以让机器人获取更多的信息，能够了解到客户的情绪，可以让智能型的客服变得更加的有温度呢，接下来将为大家具体介绍一下。
要让智能客服变得有温度，那么就应该要了解到客户的实际需求，也需要了解到客户的情绪变化等等，所以在制定这种类型的系统的时候，就一定要设置一些个性化的答案，目前现在有不少智能型的客服的回答都是千篇一律的，就会给人一种非常不好的感觉，大家可以去设置一些不同的个性会回答，由于每位用户的信心是不一样的，所以在回答的时候是有所区别的，举一个简单例子来说，大家的信用卡的额度是不一样的，那么用户要咨询如何去查询信用卡额度的时候，就需要特别注意，一个好的客服是需要让客户感觉到非常的舒服的。
智能客服是有有多级的信息设置的。可以通过模型计算机的用户问句以及数据库中问卷相似度给出一定的答案，所以机器人对结果没有给予判断就给出回答，往往就会答非所问，这样准确率就会非常的低，所以大家是需要特别注意要采取多级设置的要对这些人的结果进行一定的分析，要与客户的要求有一定的匹配度，一旦自信度达到一定的时候，就认为结果是正确的，这样就可以直接的去回答客户了，但是又不过于太浪费时间，所以机器人有的时候会将解析的结果进行访问，然后再去询问客户。如果这些人判定客户的话是没有意义的，那么这些人就会反复就能问您可以简单重新描述一下您的问题吗？
智能客服是需要有一定的推荐的，推荐是非常重要的一环。有的时候，客服是没有办法去回答不同领域的问题，所以就要去转到非常专业性的客户去回答，所以这就是一个推荐型的机制了，一定要非常熟练性的推荐系统的使用推荐可以分为关联性的以及辅助性的这两种，相关性的推荐，是机器人通过了用户的问句在数据库中去寻找用户推荐。在数据库中会有一个非常大的知识点，知识点相关也仅仅只是根据知识点去进行判断的，这只是一个粗略性的判断，到了后期机器人就会不断的去累积经验，可以去了解对方语言中所包含的情绪，而机器人也是可以逐渐做到这一点的。但是这些人要想做到这一点是非常的困难的，需要不断的去学习，也需要不断的去更新数据库的知识，这样才能够逐渐的进行完善。
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