由于從事智能客服領(lǐng)域，對(duì)智能客服的開(kāi)發(fā)也有比較全面的了解，這里從AI技術(shù)的角度介紹一下。

智能客服用到的技術(shù)群智能客服機(jī)器人會(huì)用到很多人工智能方面的技術(shù)，比如自然語(yǔ)言理解、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成等方面的技術(shù)。為了便于您從總體上了解這些技術(shù)，以璞媧智能客服用到的技術(shù)為例，請(qǐng)參考下面不同角度的技術(shù)全景圖。

從客服處理過(guò)程理解AI技術(shù)要理解智能客服中的AI技術(shù)，我們可以從技術(shù)的應(yīng)用過(guò)程來(lái)加以理解。比如電話(huà)應(yīng)對(duì)過(guò)程中，智能客服會(huì)用到下面幾種技術(shù)。

自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR, Automatic Speech Recognition）

將麥克風(fēng)采集到的用戶(hù)聲音轉(zhuǎn)化為文字的過(guò)程。

自然語(yǔ)義理解（NLU, Natural Language Understanding）

將用戶(hù)說(shuō)的話(huà)轉(zhuǎn)化成機(jī)器能理解的話(huà)，例如把轉(zhuǎn)化成文字后的兩句話(huà)“給張三打電話(huà)”和“打電話(huà)給張三”理解成同樣的操作。

自然語(yǔ)言生成（NLG, Natural Language Generation）

與自然語(yǔ)義理解相反，是將機(jī)器的語(yǔ)言轉(zhuǎn)化人的語(yǔ)言，本階段的輸出是文字。

語(yǔ)音合成（TTS, Text To Speech）

將文字合成聲音并播放出來(lái)，并盡可能的模仿人類(lèi)自然說(shuō)話(huà)的語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)，給人以交談的感覺(jué)。

智能客服中用到的AI技術(shù)上面從客服處理過(guò)程的角度介紹了幾種技術(shù)范疇，

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN, Deep Neural Network）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以大大提高智能客服應(yīng)用中的識(shí)別率。

知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜（Knowledge Graph）就是把所有不同種類(lèi)的信息連接在一起而得到的一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。知識(shí)圖譜是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)的再加工，包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、文本或XML中的非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、客戶(hù)數(shù)據(jù)、領(lǐng)域本體知識(shí)以及外部知識(shí)，通過(guò)各種數(shù)據(jù)挖掘、信息抽取和知識(shí)融合技術(shù)形成一個(gè)統(tǒng)一的全局的知識(shí)庫(kù)。知識(shí)圖譜將應(yīng)用于客服系統(tǒng)，主要的應(yīng)用方面有三個(gè)：一是客服系統(tǒng)知識(shí)卡片的建立，二是個(gè)性化推薦，三是客戶(hù)關(guān)懷。

迭代決策樹(shù)

迭代決策樹(shù)（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree)是一種迭代的決策樹(shù)算法，該算法由多棵決策樹(shù)組成，所有樹(shù)的結(jié)論累加起來(lái)做最終答案。它在被提出之初就和SVM一起被認(rèn)為是泛化能力較強(qiáng)的算法，在智能客服中有比較多的應(yīng)用。

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首先你要知道它一定要具備學(xué)習(xí)能力，接下來(lái)就是各種喂數(shù)據(jù)了。