客服机器人的出现，直击企业普遍面临的管理难、成本高、效率低等痛点问题，成为了企业智能化服务的必备产品。
目前，市面上的客服机器人品牌众多，质量良莠不齐。
比价格、比性能、比品牌、比服务……最终，管理者还是不知道该如何选择。
其实，抛开诸如ASR、NLP、TTS、深度学习等让人头晕目眩的专业词汇不谈。
企业首先需要思考的问题就是我的应用场景是什么？
对于简单类的服务场景，很多企业选择客服机器人的目的是对人工客服进行补充支持。
客服机器人一方面可以辅助人工，通过语义分析用户问题，自动匹配答案供人工选择。
另一方面，可以将大量重复、简单的业务问答，托管给客服机器人解决。
与人工相比，机器人的响应速度快，处理效率高，客户体验感也更佳。
如遇特殊问题，支持转接至人工，分流客户，在减少客服工作压力的同时，降低企业的用人成本。
对于业务类型多样、服务场景较为复杂，需要客服机器人实现与用户顺畅沟通、准确解决问题的情况下。
这时候，就需要一个能够更准确进行自然语言理解的客服机器人。
通过语义理解、对话管理、深度学习等技术相结合，实现同用户的智能沟通交互。
根据客户需求自动回答有关产品或服务的问题，对智能程度要求更高。
管理者只有先想清楚自己的应用场景是什么，才能找准选择的侧重点。
考虑清楚了这一点后，接下来要考察产品的性能。
或许机器人不会和人一样高兴难过，但是却不能保证他不会闹机器情绪。
比如系统崩溃、卡慢，甚至是胡言乱语，性能决定着客服机器人能否稳定、高效且精准的完成工作。
目前，客服机器人的性能主要由自然语义理解技术的能力来决定。
自然语义理解主要是通过句法分析、上下文理解、模糊推理等技术，让机器更好的理解用户意图，准确的为用户解决问题。
这项能力直接决定了客服机器人是否好用，是否达到了智能化。
为了提升理解能力，客服机器人还可以辅助抓取客户行为数据。
基于客户的画像和语义两方面分析理解，确保理解客户意图的准确性。
客服机器人的回复还依赖于知识库情况，知识库越完善，回复的准确率便会越高。
而且，人机协作已然普及，机器人可以实时辅助人工处理业务。
因此，一个内容充实、架构合理的知识库对于人工客服也能提供很大助益。
另外，用户的语音通常是口语化且模糊的，因此系统还加之对话管理功能。
在用户输入请求时适当引导用户选择标准化的表达方式。
既能够提升用户输入效率，又能明确用户意图，确保机器人回复的效率和高准确性。
最后，比较重要的一点是要考察服务商的实力，购买智能系统不是一锤子买卖，而是牵涉到众多后续服务。
客服机器人属于技术密集型产品，如果没有强大的核心技术支撑，那么，稳定性、功能性都难以得到保障。
除了客服机器人本身以外，还涵盖配置、部署、培训、维护、版本更新等一系列的服务行为。
因此，有无完善的服务体系，以及服务响应速度如何也是需要纳入考察范围的。
