近年来，随着互联网的高速发展，电子商务也迎来了“井喷”发展机遇，人们对网络购物的需求不断扩大，网络购物服务也愈发引起客户的关注与重视。现有国内大部分电商平台，在服务咨询阶段已引入客服机器人功能，对节约前端客服人力，提升服务运营效率起到了正向作用。

但是，在实际的应用中，电商平台客服机器人仍然存在咨询推荐功能不足、服务感知能力较弱、辅助功能差异较大等一系列问题，这也对建立起一整套电商平台客服机器人系统化体系提出了更高的要求。本文重点从开放性、具体性两个细分领域视角，着重探究电商平台客服机器人功能设计与实现路径，为提升电商平台客服机器人功能及服务感知提供些许参考与建议。

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对于电商平台的人工客服而言，其工作主要是基于客户的购物链路，环绕客户的购物诉求做具体的服务支撑。

而对于电商平台的客服机器人设计，其功能模块需要面向具体的任务领域，具备前端（客户端）、后端（客服端）、智能端（处理端）三块的功能，智能端是整个系统的核心及关键。

在系统功能设计的总体标准上，需实现接入功能、标签功能、模型功能、训练功能、验证功能等关键技术，组建起服务管理、问答管理、模块管理的一体化客服机器人系统，进一步提升客户服务的处理效率。

一、电商平台客服机器人的功能要求

电商平台客服机器人需要在一种未知状态（动态）、非结构化环境下进行复杂的作业任务，这里着重需要关注的是环境感知、环境交互、环境功能等三个方面的需求。客服机器人对环境的准备感知体现在控制、决策能力，需要以一种交互、控制的方式完成特定关键人物，以环境感知的手段完成任务需求。在功能设计与实现层，按智能环境系统设计，可在一定程度上填补客服机器人自身的控制能力，以获得更为完善的环境感知及控制力。

电商平台客服机器人在系统架构设计层主要分为网络感知、控制接入、机器应用等三个层级：
第一层是通过无线传感设备，对环境信息、对象等控制采集。
第二层是通过设计服务描述、工作机制，进而明确机器人的规范标准。
第三层是以智能应用为主导，搭建具体智能环境测试系统框架及接口，应用智能环境功能。

通过上述三层的应用，客服机器人可有效感知外部环境，获知动态变化，进而达到控制、感知、应用的综合效果。

二、电商平台客服机器人功能设计基础

（一）分层设计模块

客服机器人分层设计结构是面向聊天机器人模式，从互联网层搜集与客户服务相关的对话数据，构建面向电商客户服务领域的分层知识库体系，基于LSTM模型生成自动问答模式，对不同类型的问题选择最合适的答案，兜底团队专项人工模式。
分层设计模块中，基础模块是知识库的搭建，其主要是从系统设计应用、规则集合、知识单元等几个方面应用，知识库层按照查询搜索、管理的平台化模式运行，查询及检索上附加功能，从水平、垂直两个方向拓宽知识范围，进而可以给到用户更加丰富的信息源。
而知识库的基础模式也涵盖了智能知识库、自主知识库等特点，是客服机器人进行知识管理的主要依据，可极大地提升机器人工作效率。在此过程中，知识编码器、知识解码器需要在Sequence模型的基础上，将可变长度数据序列转变为允许信息持久化的特殊序列，解码器读取后向量解答及展示。

（二）系统设计模块

电商平台客服机器人系统总体设计需面向客户服务为基准，搜集问答数据训练生成问答模型，建立起服务知识库。
将文本模式分类拆分为知识库检索、服务售前、服务售后等模式，检索为功能性检索，售前、售后可根据问题回答策略转向人工模式。系统服务及设计的策略要求生成模型需要按照知识检索类型匹配好答复后，按照机器、人工协同的方式各自发挥出作用。

从系统结构设计上，数据层、语义层、应用层、展示层都是不可或缺的，数据层按照存储模式，语义层按照具备基础性业务价值的nlp任务模式，应用层参照业务价值，应用负责的nlp任务，展示层则更多是人机交互模式。

（三）系统功能模块

系统功能模块设计上，一是生成式回答模型。采用二进制、三层LSTM结构模式，将问答数据先录入，问题传输、转换中需按多线程处理方式进行。二是检索式回答模型。

客服机器人系统的检索式回答主要是依靠知识库架构来设计，电商平台的客户知识库有涉及到前台的帮助中心、意见、商家端等知识，采用知识地图、搜索的方式，可有效构建知识库问题转化及查询机制，结合检索式功能，分类选择不同回答策略，进而达到人机协作的处理效果。

三、电商平台客服机器人功能实现研究

（一）客服机器人入口布局

电商平台客服机器人与简单的聊天机器人存在显著差别，其除了需要语义理解功能，还需要充分理解用户描述的问题，除了通用类词汇，还需要增加大量行业及业务知识。

客服机器人还需要加强训练，挖掘算法、索引堆砌并不能解决问题，更多需要明确的系统规则和流程。应用入口有电商平台网站、WAP平台、微信小程序入口、内部客服助手、语音交互方式等，实现形式基本都是在线模式，webchat方式通过IM、微信小程序、APP入口等实现，小程序、移动端的增速相对较快，这也给客服机器人的涉及带来了一定的挑战。

入口布局中，如从客户需求细分维度，有部分客户存在重叠，体验控制和人工服务存在较大的差异性，这些均对客服机器人的入口布局提出了更高的要求。现有一些较大规模的电商平台，基本都是先从移动端入口开始布局引导，还有部分从企业公众账号、微信公众号，后者的运营权相对困难，布局功能与调整实现存在较多问题。因此，在入口布局中，需夯实移动端入口，小程序布局集中在自助功能、售前咨询上，这样也容易对不同客户群体产生引导，其智能服务设计也会成为一种辅助服务的实现方式。

（二）客服机器人系统实现

客服机器人系统实现主要有两个路径，一是在线端，二是语音端，多数情况下，很多平台都会忽略语音端的客服机器人，主要原因有成本过高、系统实现难度大等问题。

事实上，对于笔者而言，我认为语音端是客服机器人的一类选择，但并不是首选，在线端的客服机器人与语音端的客服机器人确实是存在较大的差异，实施难度也会下降很多。并且，对于客户诉求而言，客户除非是在紧急的状态及问题下，大多数情况下都是愿意在线模式，如果在需求紧急的情况下再经过语音智能服务，其用户体验很难得到保障，这对语音客服机器人会提出更高的要求。

在具体的在线端客服机器人系统实现上，顶端先区分潜在客户、普通客户、高级客户、内部用户等四类用户群体，智能客服机器人需从Web、IM、WAP、IVR等四个渠道引入。

客服机器人核心模块及运行框架上包括通讯控制模块、服务接口模块、交互业务逻辑、二次开发框架等。在智能服务引擎上，可引入AI模型（智能服务引擎），该模型包括服务控制接口、分词标注引擎、语义分析引擎、聊天对话引擎、场景处理模块、答案处理模块、知识索引管理、核心运行框架。
统一管理平台包括机器人管理、营销管理、知识管理、权限管理、运维管理等五个模块。引用分类加载可分为自然语言基础语料、通用对话知识库，分析处理转化可分为业务知识数据、日志统计数据。通过上述功能，最终实现客服机器人在线端的系统功能实现。

（三）客服机器人流程设计

客服机器人（智能服务）流程设计通过自助服务、互动服务、人工服务三个路径，形成智能服务机器人的系统功能基础。

客服机器人流程需要顶层设计，打通前端环节非常重要，机器人数据来源主要是客户的诉求，只有充分从系统流程上设计流程闭环，才能充分发挥客户体验的路径，形成诸多优化条件的基础。

从实践维度，可将人工服务语音、文字交互维度，结合后台系统的索引，将客户的服务流程、服务链路调整到最优，进而以智能服务入口实现新模式。从规划角度来看，智能服务系统可并入系统实现路径。客服机器人另一个流程设计主要依靠机器人和人工服务对接，将客户体验不好的点反馈过来加以调整。

入口布局上需涵盖人工入口，从减少人工量角度，可有两种优化方式，一是隐藏人工入口标识，先从客服机器人引流。二是完全实现人工、机器人的交互，从人工服务界面引用客服机器人的索引，进而给出服务明确的答案。

在客服机器人流程设计中，还需要明确几个关键因素构成，主要包含语义理解、答案索引、答案呈现，语义理解通过算法（神经网络、决策树、贝叶斯）实现，不同算法下给出的结果也会存在较大的差异。在算法的实现中，需要依靠大量的训练集。答案索引和呈现主要是通过分词的效果，SEO按照搜索引擎优化、知识网络构建的方式，最终实现知识组织人性化维度进行评价。

电商平台的客服机器人基本都是设置人工客服咨询之前，前端服务的自助+智能模式咨询及推荐，也有在后端应用了产品售后回访的咨询模式，更多视角下也有在平台与客户调解及纠纷环节中也有应用。电商平台客服机器人功能设计与实现，需要依靠系统功能实现形成更为精准、人性化的索引推荐，为提升客户体验奠定坚实的基础及条件。