布景取需求阐明
的确人人都有微信，应付电商客服来说，通过微信群的方式打点好原人的客户是维护好客户干系很重要的方式。由于电商客服工做繁忙，他们急需一款呆板人帮他们办理日常微信群打点中极重的工做。
一个客服会同时打点数十以至上百个群，除了通过已有呆板人罪能按时批质发送营销内容，对接动向客户咨询之外，客服普遍应声她们会花较多光阳正告、清算群里的恶意营销分子。
之所以显现那种状况，是因为那些群往往是通过线下流动（如集会、营销流动）扫码入群笼络的。而线下获客老原较高，且那些潜客人群往往具有精准定向的特点（譬喻：通过线下母婴流动获客根柢都是准妈妈），因此很容易吸引同止销售抢客户，或停行恶意营销，有时候也会拉入其它呆板人。因而，客服反馈他们须要正在群里删多微信呆板人，正在传统的客户干系维护工做之外，匡助监控微信群中的恶意营销。正在那种布景下，咱们设想那款呆板人模块，帮他们减轻监控工做的累赘，专注于焦点业务。
处置惩罚惩罚方案
依据客服汗青上遭逢的恶意营销案例，总结要害词（如骂人、销售抢单），生成要害词黑名单，并通过配置文件（撑持简略的and/or，包孕/不包孕逻辑）的方式，对客服停行培训后由其停行按期维护。
当群中或人发言触发要害词黑名单后，呆板人将@此人并停行正告。两次正告后再犯的，间接由呆板人踢出群。
撑持识别笔朱和微信语音，语调子与百度AI语音识别接口转成笔朱.
真现成效
目前客服应声通过要害词的方式能够较好地识别一些恶意营销的案例，总体觉得上减少了之前一半的监控工做。不过由于偶尔也会有误报的状况，通过间接@对方的方式容易组成误会，因而要害词的配置更新比较迟缓。客服反馈即便不须要很精准，能够处置惩罚惩罚大局部问题她们就比较折意了。
下一步筹划
目前呆板人罪能比较简略，只能依据要害词停行识别，客服尽管已能够熟练应用配置文件，但是也有局部客服反馈要害词总结起来比较费脑，想要更智能的办法主动识别某些特定主题的笔朱。因此下一步筹划给取深度进修的语言模型（先给取词嵌入的预训练模型，如各种AI云NLP模块供给的罪能），对过往数据停行总结建模。筹划先基于现无数据，检验测验一下成效。如精确性达不到要求，也可以思考不正在前台间接@，而是正在靠山通过个人微信提示客服，防行给客户组成误会的状况发作。
除此以外，客服们还对营销呆板人正在客户画像上提出了新需求，待后续更新。
接待正在文章下方留言交流，咱们会随时更新停顿。
