关于智能客服，多数人对它最直接的认知是在客服劳动效率提升以及成本控制上。但是智能客服真正价值在于其赋予了企业一种全新的生产力或创新能力，帮助企业构建了全新的客服行为体系框架，同时为客户带来了全新的服务体验。

　　为人工智能场景深度应用领域，人工智能客服也正在快速迭代创新，总的来说AI客服历经了如下四个发展阶段：

　　滴一阶段：精准匹配，满足单一关键词触发问答

　　滴一阶段的客服机器人定义为机械客服机器人，类似于微信公众号后台的关键词回复，给定精准的词汇才能弹出应答。如果稍有偏差，客户就无法获得相应的答案。

　　第二阶段：模糊匹配，满足相近的词义的关键词触发问答

　　智能政府服务平台这个阶段的它基于语句字面相似度，对预先定义的问答知识库进行模糊匹配，实现不同用户相似问法的回答。需要人工在前期输入庞大的问答知识库。根据语句字面相似度，人工智能AI客服将预先设定的答案进行模糊匹配。由于语言文化的博大精深，字面相似也有可能代表不同的语义，而机器人对这样的问法很难识别，服务体验也难以提升。但是目前大部分智能客服都是处在第二阶段的智能客服。

　　第三阶段：自然语言分析及语义分析，实现复杂用户咨询的更精准的回答

　　自然语言分析指把一个句子拆分，把里面每一个词加以分析，给每个词加一个权重，根据权重的综合算法来匹配知识库中的答案。这一阶段的客服机器人已经较为先进，人工智能AI客服逐渐靠近人类思维，开始拟人化。但其准确性依赖底层复杂算法和知识库维护。现在安望智能客服是基于知识图谱的问答系统，能够更好的去对问题中模糊的部分通过多轮交互来确认意图，较为精准的匹配客户问题答案。相对于QA对问答系统一对一的相似性计算，知识图谱中的数据具有关联性，从问题到答案的匹配过程中,可以用到知识图谱大量关联节点的关系，提高语义理解能力。

　　第四阶段：深度学习，机器人更了解人的意图。

　　目前醉先进的机器学习算法架构，包括循环神经网络、卷积神经网络、LSTM（长短记忆网络）等。深度学习算法可以对上下文进行建模，提升上下文语义识别能力，从大量未标注的数据中进行学习从而理解上下文内容，再根据实时提取到的客户情绪加以分析，从而给出准确解答。

　　如今，人工智能正应用在客户服务的滴一线，处理占据大部分代理人员时间的重复性任务，这可以释放他们的时间和精力，并专注于更复杂和更高价值的业务。