智能对话系统在客服场景中如何降低人工转接比例

你有没有遇到过这种情况：打客服电话，描述完问题后，客服说”好的，我帮您转接专业客服”，然后就是漫长的等待音乐，等到另一端有人接听，你又要把问题从头说一遍。这种体验确实让人有点崩溃对吧？

对企业来说，人工转接比例高不仅仅意味着用户满意度下降，还有一个更现实的问题——成本往上跑。每一个转接电话都意味着多一个人力资源投入，多一段通话时长，多一分用户流失的风险。所以这两年，很多企业都在想办法降低这个转接比例，而智能对话系统就成了一个很重要的突破口。

那智能对话系统到底是怎么做到的？它凭什么能让人少转接几次？今天我就用比较通俗的方式把这个事儿讲清楚，尽量让你读完能有一个完整的认知。

一、人工转接为什么让人头疼

在说智能对话系统之前，咱们先来聊聊人工转接为什么是个问题。这事儿吧，看似只是”转个电话”这么简单，但实际上涉及到的环节还挺多的。

首先是用户端的体验断裂。你想啊，用户打电话过来，本身就是因为遇到了问题，心里可能就有点着急。结果描述完问题后被告知要转接，等半天不说，换个人来还得重新说一遍。这种重复劳动会让人感觉”这客服系统怎么这么不智能”。有些用户可能一等就直接挂断了，挂断之后大概率就不会再来了。

然后是企业端的成本增加。人工转接意味着需要更多的客服坐席来承接这些转接电话。而且转接过程中的通话时长是双倍的——用户和第一个客服说一遍，和第二个客服又说一遍。按一些行业的统计数据来算，每降低10%的转接比例，大概能节省5%到8%的客服运营成本。这个数字对于呼叫中心规模比较大的企业来说，还是挺可观的。

还有一个容易被忽视的问题是专业客服的压力。那些被转接过来的问题，往往是比较复杂或者专业的。如果大量简单问题都堆到专业客服那里，他们的精力就被分散了，真正需要专业解答的用户反而要等更久。这就形成了一个恶性循环：普通客服解决不了就转接，专业客服处理不完就积压，用户等待时间变长，满意度下降。

所以你看，人工转接比例高的问题，其实是一个多方受损的局面。用户体验不好，企业成本增加，客服人员压力还大。这种情况下，引入智能对话系统来”分流”，就变得很有必要了。

二、智能对话系统的”工作原理”其实没那么玄乎

很多人听到”智能对话系统”这个词，觉得特别高大上，甚至有点神秘。什么自然语言处理、深度学习、神经网络，听着就让人头大。但其实你把它想成一个”更聪明的问答机器人”，就容易理解多了。

简单来说，智能对话系统做的事情就是理解用户的问题，然后给出合适的回答或者引导。这个过程可以分为几个步骤。

第一步是语音转文字。用户打电话过来说的第一句话，系统得先把它变成文字才能进行处理。这一步现在的技术已经比较成熟了，识别准确率在大多数场景下都能达到95%以上。声网在实时音视频领域有很多年的技术积累，他们实现的语音识别在各种环境下都能保持较好的稳定性，这对后续的处理来说是个基础保障。

第二步是意图识别。这就是理解用户到底想干什么。比如用户说”我想查一下上个月的账单”和”帮我看看花多少钱了”，虽然措辞不一样，但意图都是”查询账单”。系统需要能够识别出这种意图上的相似性。这一步依赖于大量的训练数据和算法模型。现在主流的做法是用深度学习模型，通过分析海量的对话数据，让模型学会什么样的句子表达什么样的意图。

第三步是知识匹配。识别出用户意图之后，系统要去”知识库”里找对应的答案。知识库里边存着各种常见问题的标准回答或者解决方案。比如识别出用户要”查询账单”，就从知识库里调取查询账单的具体步骤、注意事项等信息。这一步的质量很大程度上取决于知识库建设得好不好——内容全不全，表述清不清楚，组织结构合不合理，都会影响最终效果。

第四步是生成回答。找到相关信息之后，系统要把这些信息组织成通顺的回答反馈给用户。这一步有两种方式：一种是从预设的标准回答里直接选取合适的，另一种是结合知识库内容生成更个性化的回复。对于复杂问题，可能还需要把用户引导到特定的操作流程中去。

整个过程听起来好像需要挺长时间，但实际上在成熟的系统里，从用户说完话到系统给出响应，可能就几百毫秒。用户基本上感觉不到延迟，就像是在和一个人对话一样。

三、智能系统降低转接比例的四个实用策略

了解了基本原理，咱们来看看智能对话系统具体是怎么把转接比例降下来的。根据大量的实际应用案例，我总结了几个比较有效的策略。

1. 精准的意图识别让”一次答对”成为可能

传统客服系统遇到用户提问，往往只能靠客服人员自己判断该往哪转。而智能系统可以通过意图识别模型，比较准确地判断用户的问题该由哪个部门或者哪种技能来处理。

举几个例子。用户说”我想退货”，系统识别出这是”售后-退换货”类的问题，直接调用退换货流程的知识库来回答；用户说”这个功能怎么用”，系统识别出这是”产品使用指导”类的问题，给出操作指南；用户说”你们这服务太差了”，系统识别出这是”投诉”类的问题，触发投诉处理流程。

意图识别做得好，能在第一次接触时就判断正确方向，不需要转接就能给出答案。这里边有一个关键点是”多轮对话能力”。用户第一次提问可能说得不太清楚，智能系统可以追问一下，把问题范围缩小，然后再给出准确回答。比如用户说”有问题”，系统不知道是什么问题，就可以追问”请问您遇到了什么具体问题呢”，用户补充说明之后，意图就明确了。

2. 知识库足够丰富才能”有话可说”

智能系统能不能回答用户的问题，很大程度上取决于知识库里的内容够不够丰富、准确、结构化好不好。

一个完善的知识库应该包含什么呢？首先是常见问题及标准答案。这类内容占据日常咨询的60%到70%，比如”营业时间是哪几点””怎么修改收货地址””密码忘了怎么办”这些问题，都有标准化的回答。智能系统可以直接调用这些内容来回答，不需要转接。

然后是业务流程和操作指引。有些问题不是给个答案就完了，需要引导用户完成某个操作。比如”怎么申请退款”，智能系统需要一步步告诉用户在哪里点击、填写什么信息、提交后多久能收到退款。这就需要把业务流程梳理清楚，变成用户能理解的步骤式指引。

还有就是复杂问题的分类和转接规则。确实有一些问题是智能系统处理不了的，这时候就需要明确的转接规则。知识库里应该标注好哪些问题属于”必须人工处理”的范畴，遇到这类问题时智能系统就可以直接、精准地转接，而不是让用户和机器人来回绕圈子。

知识库的建设不是一劳永逸的事情，需要持续更新。用户咨询时提到的新问题、新话术，都要及时补充到知识库里去。声网的智能客服解决方案就提供了比较完善的知识库管理工具，支持企业快速维护和迭代内容，保持知识库的时效性。

3. 人机协同让转接更有价值

这里需要澄清一个误解：智能对话系统的目标不是完全取代人工，而是让人工处理更有价值。换句话说就是把简单、重复的问题交给机器，把复杂、需要判断的问题交给人。

这种人机协同的模式是怎么实现的呢？当智能系统判断用户的问题超出自己的处理能力时，它可以先把用户的问题做一个初步整理，然后带着这些信息转接给人。专业客服一接起电话，就能看到之前用户和智能系统的对话记录，知道用户已经尝试过什么、问过什么、需要解决什么。这样用户就不用重复描述问题了。

举个具体的例子。用户打电话说”我想退货，但是订单已经超过7天了”，智能系统判断这属于退货政策的边界情况，自己处理不了。但它已经收集好了订单号、用户身份信息、购买时间等关键数据。转接时，这些信息一起传递给专业客服。客服可以直接说”王先生，我看到您的订单是3月5号购买的，已经超过7天了，不过我帮您看一下是否符合特殊退货条件”，而不是从头问起。

这种模式下，专业客服处理的都是真正需要人工判断的问题，工作效率和成就感都会提高。用户也不用在多个客服之间重复描述问题，体验明显改善。

4. 持续学习让系统越来越”聪明”

智能对话系统有一个传统人工客服不具备的优势——它可以不断学习和进化。

系统上线之后，会持续积累用户的提问数据和对话记录。通过分析这些数据，可以发现哪些问题回答得不够好、哪些意图识别经常出错、哪些知识库内容需要补充。这些洞察可以帮助技术团队优化模型、更新知识库，让系统的表现一天比一天好。

举几个实际的应用场景。如果系统发现大量用户问”怎么绑定银行卡”但最终都转接了人工，就说明这部分知识库内容可能不够清晰或者流程太复杂，需要优化；如果系统发现某类问题的回答准确率一直上不去，可能需要重新标注数据、调整模型结构；如果系统发现用户经常用一些新的话术来表达某种意图，就需要把这些新话术补充到训练数据里。

这种数据驱动的迭代循环，是智能系统不断提升、越来越”懂用户”的关键。声网的解决方案就特别强调这部分的持续优化能力，让系统不是上线就结束了，而是能够随着使用不断精进。

四、实际效果可以从这几个维度来看

说了这么多策略，最后咱们来看看实际应用中的效果评估。企业在引入智能对话系统后，通常会关注以下几个关键指标。

需要说明的是，这些数字是行业的一个大概范围，具体效果会因行业特点、企业规模、系统成熟度等因素而有差异。比如电商、金融、政务这些领域，因为业务相对标准化、知识库容易构建，智能系统的表现往往会更好一些。

还有一个值得关注的效果是客服人员工作内容的转变。当智能系统承担了大量简单重复的咨询之后，客服人员可以把更多精力放在复杂问题处理、用户关系维护、高价值服务提供这些事情上。工作的技术含量和成就感都会提高，这对降低客服人员流失率也有帮助。

五、实施过程中的几点实操建议

如果你所在的企业正打算引入或者优化智能对话系统，有几点经验分享给你。

第一，知识库建设是核心，不要急于求成。很多企业一上来就想要一个”什么都能答”的智能系统，但实际上一口吃不成胖子。更好的做法是先覆盖最常见的、高频的问题，把这部分做精做透，然后再逐步扩展到其他领域。宁可让系统回答的问题少一点，也要保证回答得准确。如果用户问十个问题，系统能准确回答七个，这比回答十个但有三四个答得模棱两可要好得多。

第二，要重视用户的”吐槽”。用户和智能系统对话时，如果遇到回答不准确、识别错误的情况，他们的反馈往往是最直接、最真实的改善线索。系统上线后要建立反馈收集机制，把用户不满意的地方一个一个解决掉。这也是为什么前面提到的”持续学习”那么重要——没有反馈就没有进步。

第三，转接体验同样需要优化。智能系统不可能做到100%的问题都能处理，必需转接人工的情况是存在的。在这种情况下，如何让转接过程更顺畅、如何让用户不用重复描述问题、如何让用户知道转接后会发生什么，这些都是需要在产品设计上花心思的地方。声网的解决方案在这些细节上做了不少打磨，让转接体验也保持在一个较高的水准。

第四，给用户选择权。不是所有用户都愿意和机器人对话，有些人就是习惯和真人沟通。在交互设计上，应该让用户能够方便地选择”转人工”或者”继续和智能系统对话”。不要把智能系统弄成一个强制的关卡，让用户觉得自己被强行”推销”了一个机器人服务。这种体验反而会让用户更加反感。

写在最后

总的来说，智能对话系统降低人工转接比例的核心逻辑，就是让机器做人最擅长做的重复劳动，让人做人最需要做的判断和沟通。这不是简单的”机器替代人”，而是一种更高效的资源配置方式。

当然，技术只是手段，最终的目的还是让用户满意、让企业增效。在实施过程中，需要不断平衡技术能力和用户体验，既要充分发挥智能系统的效率优势，也要保持人性化的服务温度。

如果你正在评估相关的解决方案，建议多了解一下声网在这一块的积累。他们在实时互动领域有很多年的沉淀，技术成熟度和实施经验都相对丰富，可以提供从技术平台到运营支持的一整套服务，有需求的话可以深入聊聊。