智能客服机器人带来了效率和体验的提升，成为很多企业升级客服中心的必备之选。但在使用过程中，我们会发现不同的企业在使用客服机器人时得到的效果并不一样，我们常常认为这与客服机器人的智能化程度(比如算法、NLP技术等)相关，其实，除出厂配置以外，对机器人的训练也是影响机器人使用效果的关键因素。客服机器人和孩子的成长是一样的，如果不进行持续的学习和优化，就会停留在初始水平。
智能客服机器人的优势在于能够自主学习，在智能客服机器人中，机器人训练师就相当于老师的角色，负责机器人知识库的填充优化，机器人优化指标体系的梳理，并基于机器人在各个指标项下的表现分别作出针对性地优化，以使最大限度地提高机器人的客服工作替代量。那么如何对客服机器人进行训练呢？
第一，客服机器人初始化
客服机器人初始化，就是知识库的初始化构建。客服机器人预置的知识库一般仅限通用语言知识库和行业语义知识库，要使用在具体业务场景中，企业需要自主配置企业业务知识库，包括知识条目的分类、分级管理，关联管理、问法表达等配置。知识库的初始化构建是后续的知识管理优化的基础，企业在做知识库初始化时可对以往的会话数据和历史的知识库内容进行梳理，在此基础上搭建知识框架并填充知识库内容。
第二，客服机器人运维
客服机器人的运维工作主要包括了对知识库已有内容的优化，以及对知识库内容的补充。机器人运维要关注两方面内容，一是工具层面的，即系统本身是否具有自主学习功能，比如常见的知识查重和知识挖掘功能是否具备、是否好用，以讯鸟智能客服机器人为例，系统支持人机互补训练，即人工客服学会的知识，可以同步到机器人，机器人通过自主学习就能够掌握；二是人为层面的，即客服中心管理人员或机器人训练师能否基于机器人会话数据进行知识库优化，并结合企业的业务目标建立机器人运维的方向和监控优化指标体系。
客服机器人训练是一个持续不断的过程，对于机器训练师以及机器人服务商的专业度考验都很大，企业在使用客服机器人的过程中，应当及时与技术服务商沟通对接，共同基于企业业务目标设计机器人解决方案并搭建数据指标监控和评测体系框架，并结合实际的机器人会话数据，不断调整和优化客服机器人。
