随着人工智能越来越受到人们的关注，大家对相关产品和服务的期待也越来越高，比如：机器人写作、机器人作曲、自动驾驶汽车等等。其中最有代表性的应用就是开始活跃于各行各业的智能客服。
提起智能客服，大家能想到谁呢？估计是下图这位可爱的卡通人物：
能够与用户无障碍地交流，准确理解用户需求，掌握各领域知识，服务周到，对用户提出的问题立即反馈，给出正确的解决方案。这简直是每个开发者心中的智能客服完美形象啊！
智能客服是什么？
智能客服是聊天机器人中的一种，聊天机器人实际上并不是一个时新的话题，它起源于图灵在1950年提出的设想：“机器能思考吗？”。为了验证这个设想，图灵通过让机器参与一个模仿人类对话互动的游戏来验证“机器”能否“思考”，也就是著名的“图灵测试”。由此，图灵测试被称为人工智能领域王冠上最璀璨的明珠，是人工智能的终极目标。
此后，一系列的聊天机器人被开发出来，典型的例子如：
1966年，麻省理工学院开发出第一个聊天机器人ELIZA，用于在临床治疗中模仿心理医生与病人互动。虽然其中仅使用了一些简单的关键词匹配和回复规则技术，但是机器人的表现还是超出了预期。1988年，加州伯克利分校开发了UC，用于帮助用户学习使用UNIX操作系统。它已经可以分析输入的语言、理解用户的意图、选择合适的内容，并最终生成对话内容反馈给用户，进一步推动了聊天机器人的智能化程度。1995年，理查德·华勒斯开发了ALICE系统，随着ALICE一同发布了AIML语言，目前被广泛应用在移动端虚拟助手的开发中。
智能在线客服是聊天机器人一个重要的应用场景，其主要功能是同用户进行基本沟通，并自动回复用户有关产品或服务的问题，以达到降低企业客服运营成本、提升用户体验的目的。
目前，代表性的商用系统有苏宁云商的小苏智能机器人。用户可以通过与小苏聊天来了解商品的具体信息以及反馈购物中存在的问题等。值得注意的是，小苏具备一定的拒识能力，它能够知道自己不能回答用户的哪些问题以便及时调用其他服务方式介入。
聊天机器人系统的组成结构
聊天机器人系统一般包含语音识别、自然语言理解、对话管理、自然语言生成、语音转换等五个主要的功能模块。
具体来说，语音识别模块负责接收用户的语音输入，并将其转换成文字形式交由自然语言理解模块进行处理；自然语言理解模块在理解了用户输入的语义之后将特定的语义表达式输入到对话管理模块中；对话管理模块负责协调各个模块的调用及维护当前对话状态，选择特定的回复方式并交由自然语言生成模块进行处理；自然语言生成模块生成回复文本输入给语音合成模块，将文字转换成语音输出给用户。
值得一提的是，很多的聊天机器人仅以文本输入输出的形式进行交互，因而省略了语音识别和语音合成的部分。
智能客服系统的组成结构
智能客服系统的总体框架结构如下图所示：
从图中可以看出，相对于聊天机器人，最大的区别是增强了语义理解部分。语义理解功能是真正实现智能化的核心技术，现在开发的产品往往还会通过大型高质量的语料库建设，以及各种知识库的辅助，来提升智能效果。
一般而言，智能客服机器人的的技术核心主要包括三个部分：
（1）通过人工客服日常积累的问题集，建立一个高质量、高扩展性的语料库，并在此基础上通过各种渠道获取尽可能多的行业问答知识。语料库是客服机器人寻找答案的来源，语料库覆盖面越广意味着机器人可以回答的问题越多。（2）用户所提的问题的形式通常都是非标准化的，同一问题的问法多种多样，因此必须将各种形式的问题归一化，以便同知识库中的标准问法匹配。（3）最后，在大型语料库中快速高效地检索出正确的答案也是一个不小的挑战。
以上提到的三个部分，不仅涉及了比较多的前沿技术（如机器学习、自然语言处理、搜索技术），还需要进行工作量巨大的基础性建设（如语料库建设、语义知识库的建设），此类库的规模和质量往往决定了客服机器人的智能水平。
目前，为了应对每天大批量的用户，诸如淘宝、苏宁、京东等电商以及银行等平台已经上线了各自的智能客服。原因很简单，大多数人应该都有过这样的经历：使用某平台的服务时遇到问题，接入客服电话后却是长时间的等待音；晚上终于有时间想购物，但在线客服的头像却已显示为灰色；费尽力气接通人工客服，却常常收到“人工坐席忙，请稍等”的提示。一方面，对用户而言，传统的人工客服体验不尽人意；另一方面，对企业来说，随着用户量的增加和人力资源成本的升高，人工客服不仅意味着高昂的费用，而且越来越无法满足业务的需要。此时，智能客服就显示出了巨大的优越性。
银行智能语音服务系统
在金融领域，智能机器人开始逐渐以各种形式出现在人们的生活、工作场景中，现在较常见的是一些银行的在线智能语音服务系统。传统的语音自助服务按照业务类别设置层层按键索引，客户需要根据语音提示进行相关业务的选择，往往要花费较长的时间才能寻找到需要的业务。有些情况下，甚至无法很顺利的准确找到相关业务，严重影响了用户体验。
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