智能客服系统,A公司购买了1套智能客服系统（就是在网上点了这个网站，会自动有人智能说话），价格大概5万是一年费用，那我应怎么入账，是记长期待摊费用按一年摊，还是记入当期费用，还是无形资产呢

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AI智能客服系统跟机器人是一个东西吗

每一个盈利的行业都有自己的客服环节，当人们发现一大批性质重复的问题占用了客服的精力，却不能产生真正的价值时，智能机器人客服就出现了。智能机器人客服一开始就被广泛应用于夜班咨询以及流程比较固定的事项处理领域。智能机器人客服在访问者发送一个问题时捕获该问题中的关键字，如果有与预设答案内容相匹配的关键字，则回复相应内容。一般的机器人是常见的一问一答，大部分都是按照关键词匹配的模式进行回复。也就是说，如果该机器人的知识库中没有用户预先设置好的问答内容，那么机器人就无法识别访客的意图，也就没有办法做出准确的回答。智能机器人客服则是在其基础上做的改进产品，为了达到“智能”的效果，智能机器人客服同样需要以大量的内容为基础。但是区别在于在判断访问者问题时做了逻辑上的改变，不仅仅是依靠关键字匹配。基于海量资料，智能机器人客服改变了传统的机器学习模式，像人脑一样进行深度学习。这不需要特别精确的关键词，也可以从对话内容中比较准确地判断出来访者这句话是要表达什么意思，要做什么生意。以此为基础，智能机器人客服已可逐步开始替代人工来处理一般的售前售后问题。判断逻辑更智能的智能机器人客服甚至能代替客服人员解答90%以上的问题，在功能效果上远远超过其他机器人几条街。在语义判断逻辑上，智能机器人客服有很强的优势，借助人工智能技术，使机器人具备人脑一样的学习能力，从而达到智能学习甚至智能接待的效果。

微服的智能客服系统功能如何

智能客服机器人就是用电脑代替人工执行客服的任务，目前做得好的有乐盈通客服系统。\r智能客服机器人的应用有效解决企业与客户之间的即时交流以及合作关系的社交维护，而乐盈通客服系统是客服系统的一个应用代表，其具备了客服系统应用的功能，在服务理念与工作流程体验上都趋于完美，乐盈通是国内第一家引入ACD自动分配模型，基于互联网商业前线的网站实时交流系统，完善的大数据服务分析，完美对接企业营销部门售前售后流程，掌握客户的每一个需求，让客服专员更迅速有效的接待客户。重力推出让企业沟通更便捷、快速解决客户问题、沟通桥梁多样化等特色功能，让客服专员和企业客户随时随地进行互动，快速有效的获取客户的信任以及满意度。\r1、自助答疑，分担客服工作量 \r根据访客的问题，自动、实时为其从问题库检索相关的答案，提高了沟通服务的效率和准确度，降低人工成本。\r2、积累客服经验，不断完善问题库 \r客服经验不断积累到知识库，对于常见问题机器人能不厌其烦地进行回复，避免重复人工回复，提升服务效率。\r3、自定义机器人样式，模拟人工聊天 \r机器人客服的命名、图像、欢迎语等皆可由用户自行设置；同时，它能够完全按照您的意思给客户回话，实现人性化沟通。

人工智能语音识别系统可以用到客服/报警/抢救里面吗

语音作为一个交互入口，最近几年发展的很好，但是应用上目前的程度是无法彻底取代人力的。从上述三个应用场景中：客服目前已经存在使用人工智能语音技术，但是现阶段仍属于以节约人力为目的，而非取代人力。例如，因为有了人工智能语音技术，可以一个客服同时服务多个客户，或者在半夜无人时段，或者高峰期人员不足时段用于人力补充。但是报警和抢救目前还没有出现即使是以人工智能语音技术为辅助的场景应用。原因很简单，目前的人机对话的准确率和召回率并不足矣不遗漏任何信息，而这两个场景对于信息的处理速度以及准确度要求非常高。人机对话由以下部分组成：目前主要导致人机对话处理信息遗漏的环节有以下内容：ASR（Automatic Speech Recognition），即自动语音识别技术，类似于人的耳朵，该环节会将接收到的语音信号，转换为文本信号，这样才能让计算机做后续的处理。NLU（Natural Language Understanding），即自然语言理解，类似于人的大脑，该环节会通过文本内容，上下文逻辑，理解说话者的真实意图。ASR环节造成信息遗漏上表中列出的是当前ASR的主要流程细节，我们一样一样来说。背景噪音导致VAD无法准确响应，由于一般采用单声道进行通信，完全依赖手机本身对于音频的降噪处理。人口众多，贫富差别较大，在公共设施的110和120上要尽量满足对各种噪音环境下保证服务的速度和准确度。语音模型，简单的说就是将语音转成拼音。先不考虑外国人如何打110或者120，先说人。我国是一个多民族、多语言、多文种的国家，有56个民族，共有80种以上语言，30种文字。而当前各家ASR服务商采用的模式是需要预先告诉系统，说话人是什么方言，然后服务器调用对应的引擎进行识别，无法对所有语音，并且可能夹杂各种口音的语言进行准确识别。语言模型，简单的说就是看拼音写汉字。这个很多人感觉很简单，但是你要支持就算语音模型将各个方言可以准确无误进行识别，但是依旧无法满足所有语言的语序问题，就好比山东话虽然易懂，但是山东人喜欢说倒装句，在同样语音下容易造成填字错误。还有一个最重要的就是说话人的情绪，完全被丢失。由于ASR输出为文本，也就是语言中很重要的语气全部被信息丢弃了。NLU环节造成信息遗漏自然语言处理部分，由于ASR的准确率不高，因此导致NLU经常性识别错误。同时由于机器目前即使使用深度学习技术，但是依旧无法保持人格。ASR识别率不高，导致误识别。有时候只差一个字，意思就是完全不一样的，例如“我住在锦荣花园”和“我住在锦隆花园”。ASR情绪丢失，导致误识别。情绪在沟通中可以提供很多信息，例如，小声说话，也许周围很危险，带着哭腔，说明情况很严重等等。无法真正了解，导致误识别。目前自然语言处理均是建立在概率上，也就是机器根本不知道你说这句话的真实含义具体代表着什么内涵，只是像做任务一样，看到AAA就输出BBB，至于为什么，机器只觉得大概率BBB是最好的回答。上下文信息丢失，导致误识别。目前在自然语言处理中，很难将庞大的上下文信息以有效的信息格式进行传输，以正向响应下一次的解析，并且知识图谱的不完善也有可能导致理解偏差。总结语音交互作为一种人机交互变得越来越普及，但是毕竟目前的运作是商业驱动的。就好比对方言的处理，普通话的测试语料最容易获取，训练的模型使用人数最多，对企业创造更多的商业价值。目前很难有企业为了一个几万人使用的方言去单独训练一个模型，投入产出太差，而无法完全覆盖的解决方案，是不会作为一种社会服务，并且生死攸关的服务，去贸然使用的。