与传统客服相比，智能AI客服系统新增了哪些工作内容和功能？

与传统客服相比，智能 AI 客服系统新增了以下工作内容和功能：
工作内容方面：

• 全天候服务：传统客服难以实现 24 小时不间断工作，而智能 AI 客服可以随时响应客户咨询，避免了非工作时间的客户流失，例如在深夜或凌晨，客户依然能得到及时回复。
• 承担简单重复性工作：大量简单、重复问题的处理由智能 AI 客服承担，如常见问题的解答、基本业务流程的介绍等，解放了传统客服人力，使其能专注于更复杂、需要深度沟通的问题。
• 协助人工客服：在人工客服服务过程中，智能 AI 客服可提供相关信息和建议，如自动匹配历史对话日志、优秀座席回答话术等，帮助人工客服更高效地解决问题，提升服务质量和效率。

功能方面：

• 自然语言处理与理解：能够解析客户的问题，识别关键词、短语和语义，理解问题的语境和意图，从而更准确地把握客户需求，不像传统客服可能需要客户更明确地表述问题。
• 智能知识库：拥有强大的知识库，不仅存储了大量的常见问题及答案，还能通过机器学习不断更新和优化知识内容。智能 AI 客服可以从知识库中快速搜索到最相关的答案，为客户提供准确的解答，而传统客服依赖个人知识储备和查询资料的速度。
• 模糊推理与缩略语识别：对于客户的模糊问题，可采用模糊分析技术识别意图，还能根据缩略语识别算法自动识别其对应的正式称呼，然后从知识库中找到正确答案，传统客服在面对这类问题时往往性能骤降或无法处理。
• 错别字识别与智能分词：可以对客户咨询中的错别字进行自动纠正，并在错别字、缩略语、模糊推理等引导下进行智能分词，遇到分词失败会进行迭代处理，直至成功，传统客服系统一般不具备这样的功能。
• 多渠道接入：能同时接入短信、飞信、BBS、Web、WAP 等多个渠道，实现信息共享，客户可以通过不同渠道与客服系统交互，而传统客服系统通常只能在特定渠道工作，如网站上的在线客服。
• 智能分配：具备智能分流、动态灵活的会话分配机制，可根据客服状态进行来电分配，减少用户排队时间，还能高度自定义分配策略，如队列随机、轮选、技能值优先等，特殊状况下还可设置 VIP 客户优先接入等特殊策略，传统客服的分配机制相对简单，可能导致客户等待时间较长或资源分配不合理。
• 标签管理：支持自定义来电客户标签，在智能接待过程中通过对客户意图的判断来生成标签，便于人工客服进行后续的跟进处理，传统客服一般需要手动记录和整理客户标签，效率较低且容易遗漏或出错。
• 坐席陪伴：旨在协助人工客服提高工作效率，可预设知识库内容，当客户问题涉及到知识库内容时，可弹出对应内容引导客服完成服务，传统客服主要依靠自身经验和知识储备来处理问题，缺乏这种实时的智能辅助。
• 通话内容留存与分析：平台支持双声道录音，剥离坐席端与客户端音频，录音可在对应流水中一键播放，同时利用语音识别能力将录音转为文字，更易检索重要信息，还能对收集到的呼入数据自动进行分析，生成多种数据维度报表，如总体的呼入情况、接待率、排队失败率、接待时长等呼入核心指标，传统客服系统在数据收集和分析的全面性、便捷性上相对较弱。
• 业务自动办理：智能识别特定业务场景，通过多轮会话的沟通形式收集业务信息，实现如查询、修改信息、办理简单业务等操作的自动办理，传统客服主要通过人工操作来完成业务办理，流程相对繁琐且效率较低。
• 智能质检：全轨迹支持呼叫录音转写文本和在线对话的文本数据，可进行离线质检、实时质检、工单质检等多种质检场景覆盖，质检准确率高，且上线快、易维护，有多种预置行业场景模板、丰富的行业质检规则和海量行业质检分析语料，传统客服的质检主要依靠人工抽检，覆盖面窄、效率低且标准难以统一。
• 个性化服务：通过对用户历史数据的分析，能够主动了解用户的偏好、习惯等，为客户提供更加个性化、精准的服务和推荐，而传统客服较难做到根据每个客户的独特情况提供个性化服务。

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