编者按:传统知识库不仅知识难管理,而且调用也低效。为了解决上述问题,近些年来智能知识库开始流行起来。那么智能知识库究竟和传统知识库有哪些不同之处,又该如何理解其独特的功能特性呢?今天企务会就在本文中为您详细解答上述问题。

智能知识库是知识库的最新形态,也是目前企业客服系统中客服机器人和在线客服主要使用的知识库模式。其最大的改进就是为企业构建了一个全渠道一体化的知识库,企业员工可以在其中方便地对知识内容进行管理和调取。

 

➤  智能知识库相关的核心概念

(一)原子化知识库

传统的知识库内容都是采用的文档模式,这些文档内容虽然将重要进行了统一整理,但是实际使用起来效率是很低的(试想用户在查一个小问题时,需要翻阅大量文档的窘境)。为了解决这一痛点问题,现在的智能知识库会将知识文档进行“肢解”(碎片化处理),换句话说就是把原本集中在一个文档里面的若干知识点拆分出来,这样可以实现对每一个单独知识点的快速调取。这个过程就像是把一个大分子打散成若干原子一样,因此这种知识库也叫原子化知识库(Atomic Knowledge Management System,简称AKMS)。

以AKMS为基础的智能知识库实质上解决了两个问题:一方面将知识点打碎,形成一个一个FAQ(频繁出现的问题)原子,这样用户在调用时的对象不再是包含这个FAQ的文档,直接是FAQ本身,做到一步到位。这种调用方式也是目前在企业客服系统中客服机器人服务和在线客服主要的使用模式。在另一方面,智能知识库也能将知识点进行重组,形成更具逻辑可以查看的整体文档式结构,以便于企业的一线员工进行查阅,对知识进行更系统的了解和掌握。

(二)知识图谱

知识图谱(Knowledge Graph)重点在于知识之间的关联度。用户在知识库中搜索的语言可能是模棱两可的,而采用了知识图谱的智能知识库可以更好地理解用户搜索的信息,并总结出与搜索话题相关的内容,帮助用户找到自己最想要的那种含义。而且由于知识图谱构建了一个与搜索结果相关的完整的知识体系,所以用户在搜索一个知识点时往往会获得意想不到的发现,从而促使用户进行一系列的相关搜索。

(三)自主学习

传统的知识库智能通过人工新增文档的方式来扩充,而智能知识库则能够通过自我学习来扩充知识条目,从而提高解答问题的范围和搜索准确率。具体来说,智能知识库能够支持知识自动采编,将用户经常问到但是知识库中没有相关回答的问题进行存储分析,在这个过程中将多种非结构化素材进行结构化转换,并自动采编为知识库中的条目。

 

➤  智能知识库的实际案例

以广东移动所使用的智能知识库方案为例:其最底层是称之为原子化的知识库,打通了包括呼叫中心、手机APP、微信、短信在内的各种渠道,在前端则连接了智能客服机器人和人工客服(接待客户时对知识内容进行快速调取)。最后实际使用中的数据显示:在采用了新的智能知识库后,相比于使用传统的文档知识库,客服人员和客户在搜索问题时的平均速度提升了接近20%。这一数字对于大型的呼叫中心来说已经是非常具有价值了。

在项目开始之时(2014年)广东移动底下有13大类的业务,涉及的文档有5万多篇,拆分出来的知识条目非常巨大,因此整个项目持续了一年近才上线。当然,这是个比较特殊的案例——以一般企业的知识库规模来说,大概1-3个月就能配置好合适的知识库,热门行业的话还要更快些(有更多的公共知识库可以借用)。

以上就是企务会关于智能知识库的简单介绍,如果您有更多关于智能知识库、客服机器人或者是客服系统的相关问题,也可以直接咨询企务会的专业顾问,我们能为您提供更有针对性的解答和指引。

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