人工智能开启客户服务新时代

许玲在2017云栖大会成都峰会上的分享《人工智能开启客户服务新时代》中，重点探讨了阿里云智能服务机器人“云博士”如何引领客户服务领域的革新。虽然我无法直接访问外部链接或提供下载服务，但我可以基于阿里云的知识体系，为您概述云博士的核心逻辑以及如何保障人工渠道服务质量的相关要点。

云博士在线问答核心逻辑

1. 自然语言处理（NLP）：云博士利用先进的自然语言处理技术理解用户输入的问题，包括语义分析、实体识别等，以准确把握用户需求。

2. 知识图谱：构建行业和领域特定的知识图谱，确保云博士能够从庞大的信息库中快速检索到最相关的答案。知识图谱不断学习和更新，提升问题解答的准确性和全面性。

3. 机器学习与深度学习：通过持续的机器学习算法优化，云博士能自我学习和优化回答策略，提高应答的智能化水平。深度学习模型用于更复杂的对话场景，实现上下文理解和个性化回复。

4. 多轮对话管理：支持多轮交互，能够在一次对话中引导用户获取更多信息，直至解决问题，增强用户体验。

5. 情感分析：通过分析用户情绪，云博士能更加人性化地调整交流方式，对于负面情绪用户提供更加耐心和细致的服务。

保证人工渠道服务质量

1. 智能辅助：云博士可以作为一线客服，处理常见、标准化问题，复杂问题则转接到人工客服。这样，人工客服可以专注于解决高价值、需要个性化处理的问题，提高工作效率和服务质量。

2. 培训与认证：对人工客服团队进行定期培训，确保他们掌握最新的产品知识和服务技巧，并通过考核认证，维持服务的专业度。

3. 服务质量监控：通过建立完善的服务质量监控系统，实时跟踪人工客服的响应时间、解决问题的能力、用户满意度等指标，及时发现并改进服务中的不足。

4. 客户反馈循环：建立有效的客户反馈机制，收集用户对人工服务的评价和建议，用以持续优化服务流程和提升服务质量。

5. 数据分析与优化：利用大数据分析工具，对人工服务数据进行深入挖掘，识别服务热点、痛点，为策略调整和资源分配提供依据。

通过这些技术和管理措施的结合，阿里云不仅提升了云博士这样的智能服务机器人的能力，也确保了人工渠道能够提供高效、专业且个性化的客户服务体验。