随着人工智能技术的不断发展和应用，越来越多的机器人在服务场景中得到应用。人机交互将成为人工智能新时代的常态。

对于客服企业来说，无论是电话营销还是客服中心，智能客服机器人不仅可以帮助企业降低人工成本，还可以大大提高工作效率，这是客服人员的最佳帮手。

智能客服机器人的原理是提前准备大量与客服信息相关的问答，建立机器人知识库。当客服机器人收到用户提出的问题后，通过自然语言处理技术和算法模型理解用户表达的含义，然后找出与该问题匹配的答案并将其发送给用户。

完成这一轮问答互动后，机器人通过自主学习技术对问答过程进行深入学习，自动扩展知识库内容，提高下一个答案的准确性。
因此，智能客服机器人的工作原理主要包括四个部分: 知识库构建、语义理解、问答匹配和机器人深度学习。

1.客户服务机器人构建知识库

收集问答和建立知识库是实现智能客服机器人的基础。知识库中存储的问答信息越多，涉及的知识越广泛，客服机器人能回答的问题越多，用户的解决率就越高。

客户服务机器人问答知识库的问答集可以手动添加和输入问答，直接导入各个行业的问答信息，并通过接口调用访问与外部行业相关的信息。

无论您是手动添加问答还是批量导入问答，您都需要扩展问题的相似性问题方法(标准问题)。一般来说，标准问题需要增加几十个类似的句子，客服机器人可以正常使用。

2.机器人对语义的理解

在智能客服机器人之前，客户服务系统中经常有一个叫做“自动回复”的功能。它的原则是使用关键词匹配来回答，然而，同一个关键词在不同句子中的含义可能完全不同，这可能导致回答不同问题的频繁情况。答案的准确性自然相对较低且不明智。

智能客服机器人采用自然语言处理技术和深度网络神经算法模型，通过整个句子的结构和内容来理解用户的意思，理解句子表达的真实意思。

在智能客服机器人正确理解用户提出的问题后，下一步操作是从构建的知识库中选择最匹配的问题和答案。

传统的LIKE语言查询准确率低，不适合自然语言查询。全文搜索引擎扫描问答数据库中的每条记录，并对单词进行划分以创建索引。索引记录一个单词在每个问答记录中出现的位置和次数。

机器人系统收到用户的问题后，会找到相应的问题答案。首先，它将比较问答记录，然后分别计算这些问答记录与访问者问题之间的相似性，选择相似性最高的答案进行回答。

4.客服机器人自主深度学习

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，是一种基于数据表示学习的机器学习方法。深度学习建立和模拟人脑的神经网络进行分析和学习，并通过模仿人脑的机制来解释数据。

智能客服机器人利用深度学习技术，使智能机器人能够通过与用户互动和互联网数据挖掘自动进行学习，提高自身的知识数据，并随着时间的推移，智能客户服务将变得越来越强大和智能。

智能客服机器人主要结合了自然语言处理、深度学习、神经网络等技术，优化了问答功能，大大提高了回答的准确性。