智能客服机器人的出现解放了一大批人工客服，让客服中心的运营和管理效率大副提升，现在越来越受企业所青睐。从最初简单的自动回复到今天的多轮智能问答，客服机器人的发展经历了多个阶段，这离不开客服行业智能转型升级的需要，也离不开技术的多方催化，尤其是人工智能技术中的自然语言处理和深度学习，对智能客服机器人的发展进化功不可没。今天我们就来看一下，智能客服机器人经历了哪几个发展阶段，以及各个阶段都用到了哪些核心技术。
一、单关键词精确匹配
人工智能技术最早在客服机器人上使用时，只能实现简单的功能。基于IVR交互式语音应答系统，用户可以通过语音导航或者文本提示进入不同的服务接口，主要目的是对用户进行最基础的分流。初期的客服机器人是基于单个关键词进行匹配的，应用场景非常有限。目前，单关键词匹配的客服机器人最常见的应用场景是用户在微信公众平台上接受服务，例如，用户可以通过回复特定的关键词来获取文章等资源或者活动入口。
二、多关键词匹配和模糊查询
随着服务需求的增加和人工智能技术的进步，可以进行多关键词匹配的智能客服机器人应运而生。多关键词匹配可以处理相对复杂的问题，客服机器人能够根据用户的问题进行简单的匹配，但是匹配的精准性依赖于庞大的知识库，由于服务场景总是千变万化，多关键词匹配的准确度还有待提高。一般情况下，这种类型的智能客服机器人多应用于简单的问题检索场景，帮助用户进行模糊查询。
三、自然语言处理技术（NLP）
NLP技术的运用把智能客服机器人带入一个新的阶段：客服机器人能够实现智能对话和聊天。自然语言处理技术让客服机器人可以处理完整的句子，在这个过程中，客服机器人会把用户的句子进行分割和语义理解，再通过关键词与后台知识库中的知识条目进行匹配，最后把匹配度最高的回答反馈给用户。基于自然语言处理技术，智能客服机器人可以解决40%-60%的用户问题。
四、深度学习技术
深度学习是人工智能发展的高级阶段，是机器学习中具有深层结构的神经网络算法，通过构建大型深层神经网络集群，模拟出人类的思维过程，从而达成高精度的智能意图识别及应答效果。依靠深度学习，智能客服机器人不再完全依赖于人为配置的规则，而是可以通过自主学习来增强处理复杂问题的能力。这一类客服机器人可以从过往的服务经验中进行自我升级和优化，处理的问题和数据越多，客服机器人的服务能力越强，智能化程度就越高。
在智能客服机器人领域，目前深度学习的应用还不成熟，真正实现大规模商用还有很长的路要走。未来随着技术的进步，基于深度学习的智能客服机器人会是主流和趋势，将会让客服机器人更加“智能”。
