智能客服機器人是我們把企業(yè)的業(yè)務(wù)知識“教會”給機器人來服務(wù)客戶，作為學(xué)生的機器人，一定也存在一個學(xué)習的過程，這和真人客服是相同的。當機器人初期上線時，企業(yè)會將常用的業(yè)務(wù)知識“傳授”給機器人，作為新人的機器人一上線要同時服務(wù)于企業(yè)所有的客戶，當被問及超過當前知識范疇的問題時，機器人就回復(fù)不出來了。

　　和這個情形類似的是對于冷僻業(yè)務(wù)的回復(fù)率，機器人一定是偏低的，因為很多企業(yè)甚至在機器人上線運行很長一段時間后，也沒有將冷僻的業(yè)務(wù)知識教給機器人中，這與不同企業(yè)對于機器人的服務(wù)目標和定位有一定關(guān)系。對于由于機器人學(xué)習的知識不全面導(dǎo)致的回復(fù)率問題，通常隨著機器人上線并運營后，回復(fù)率可以有一個明顯且持續(xù)的上升過程，比如小i機器人為招行打造的信用卡中心微信客服機器人，短短一年多的時間，從最開始上線時的回答準確率80%，到如今的98%，這中間根據(jù)用戶對話日志進行的知識維護起了很大的作用。

　　當客戶問的問題屬于機器人的知識范疇，但描述問題缺少關(guān)鍵信息或者甚至有誤導(dǎo)性信息時，機器人是無法給予回答的。比如，客戶問“密碼忘記了怎么辦”，那么機器人就不知道該回復(fù)你查詢密碼還是支付密碼的重置方法。通常我們的機器人會反問“您是需要了解哪種密碼的重置方法：查詢密碼還是支付密碼？”。但如果客戶問招行機器人怎么申請young卡，機器人就“傻”了，因為young卡根本就是交行的，讓它怎么回答你？實際上，一些客戶在咨詢問題時確實存在細節(jié)上表述不清或錯誤的問題，特別是當客戶提問時加入了口頭語、最新網(wǎng)絡(luò)術(shù)語甚至是地方語后，機器人的識別就會更有困難。雖然我們的機器人平臺已經(jīng)積累了不少網(wǎng)絡(luò)語之類新鮮詞匯與時俱進，但是對于各類地方語，還是需要進一步積累的。

　　對于客服機器人回答準確率瓶頸的問題，我們可以說，企業(yè)業(yè)務(wù)知識的動態(tài)變化、用戶提問方式的個性化趨勢、人類語言的發(fā)展三者造成了客服機器人回答準確率不可能達到穩(wěn)定的100%的狀態(tài)，當然小i正在通過技術(shù)的不斷進步朝著更高準確率的方向努力，比如我們目前可以通過自有的大數(shù)據(jù)平臺分析和挖掘用戶交互日志，將用戶提問聚類來發(fā)現(xiàn)新問題，加快機器人學(xué)習過程。