文章摘要：智能客服機器人通過對用戶的問題進行自動回答，并將其與客戶有關(guān)的商業(yè)系統(tǒng)日志挖掘平臺進行了深入的分析，使其能夠更好地了解客戶，并給出了有效的問題解答。

智能客服機器人通過對用戶的問題進行自動回答，并將其與客戶有關(guān)的商業(yè)系統(tǒng)日志挖掘平臺進行了深入的分析，使其能夠更好地了解客戶，并給出了有效的問題解答。

1、智能客服機器人的使用者意向分析：客戶服務(wù)客戶機接受使用者的文字對話訊息，并以文字語義辨識使用者的報障/問題諮詢；

2、基于用戶的行為判斷意向，智能客服機器人會對用戶的行為進行實時的分析，并基于用戶的過往行為，對其目前的業(yè)務(wù)行為進行歸類，并對其進行識別，并在 UserID維度中生成用戶行為分析報告，作為輔助分析工具。

3、生成日志與用戶的訪問行為相結(jié)合，智能客服機器人將識別并更新用戶異常特征的行為匹配，生成用戶服務(wù) ID維度中的用戶服務(wù)異常報警。

4、匹配準(zhǔn)確回答：將生成的記錄與訪問者的問題進行關(guān)聯(lián)，智能客服機器人可以進行對話語義分析和商業(yè)記錄挖掘，并在短時間內(nèi)準(zhǔn)確地找到用戶的問題。比如，當(dāng)使用者頻繁地拔掉資料線，以及異常記錄中的連線錯誤，使用者會在連接手機時遇到問題，而客戶服務(wù)引擎會根據(jù)使用者的特性，為使用者提供解決問題的方法，以增加問題的成功率；

5、客戶服務(wù)問題處理系統(tǒng)針對客戶提出的問題，向客戶服務(wù)終端提供有效的問題解答和解答?？蛻舭凑罩悄芸头C器人的答復(fù)，對問題進行了處理，最終確定了問題的解決和滿意程度；

6、更新用戶特性數(shù)據(jù)庫智能客服機器人根據(jù)用戶滿意度的反饋，根據(jù) LSTM的長期記憶網(wǎng)絡(luò)模型、 CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等深層自學(xué)習(xí)方法，更新用戶的特性和解決方案庫，調(diào)整用戶權(quán)重等。

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