采用传统语义模板识别，语义理解能力差；服务能力单一，只覆盖简单咨询问答；维护成本高昂，客户难以自主维护；客户服务体验差，解决问题话费时间长；项目实施周期漫长，项目发起需要重建机器 人知识库。

采用深度学习与机器学习技术，语义理解能力较好；支持单轮对话与多轮对话能力，具有一定问题 解决能力；维护成本较高，客户需要持续标注，维护体验较差；客户服务体验一般，可解决普遍性问题，针对个性化问题体验差；项目实施周期漫长，项目发起需要重建机器人知识库。

基于智能客服场景采用多种深度学习与机器学习技术，语义理解、智能推荐能力强；支持单轮对话、 多轮对话以及猜你想问能力，具有帮助客户快速解决问题能力；以服务满意度为核心，交付后客户维护成本较低无需持续标注，维护体验较好；客户服务体验好 ，同时可以针对普遍性问题与个性化问题进行处理；针对重点行业提供通用知识库，可以大幅压缩项目实施周期。

环信机器人产品面向客服场景。针对客服场景主要提供四种服务能力：

策略服务是环信机器人提供的针对个性化服务 、市场活动服务支撑、地区服务以及渠道区分 。策略支持4种策略类型，并且可以通过策略组自由组合。渠道型：可以根据微信、微博等不同渠道各处不同回复；地区型：支持根据用户不同所在地给出不同回复。时间型：根据不同的时间给出不同的回复(多用于活动运营，例如：活动预热、执行、结算、结算后，不同时间点给出不同回答)业务型：可以根据不用的用户标签，例如用户画像标签、用户类型、 VVIP等给出不同的服务方案。

意图识别模型将每个业务问题定义为一个意图，变成意图分类问题。相似度计算是领域无关的通用模型，意图模型可针对特定领域训练，可以学习细微的区分性特征。环信基于CNN及RNN/LSTM的意图分类算法，泛化能力更强，准确率可达95%以上。

以“服务满意度”或 “转人工率”为衡量标准，关注机器人服务中的各个环节，从覆盖率、准确率到对话流程，话术内容以及使用体验等方面，根据满意度分析结果驱动客服机器人维护和优化。

问答优化是面向机器人运营人员的，针对机器人准确率提升建议操作工具。环信问答优化功能针对客服机器人对话中的 Badcase (机器人没答上的、用户差评的、转 人工等)，针对这些问题进行专项优化，优化针对没有覆盖或答错的知识点，问答优化手段集中在追加知识条目和补充相似问两个方面。问答优化T+1 (延后一天)收集数据，为了提高操作效率，问答优化将所有收集到的 Badcase数据通过内容聚类的方式收集后通过 提供聚类簇给到机器人运营同事，提升优化效率。

当机器人出推荐答案，并且用户进行了选择和点击的情况下，我们可以进行意图澄清优化。通过意图澄清可以提高直接覆盖率，为用户提供更精准的答案。

问句挖掘功能是针对运营人员在维护知识库过程中，低成本挖掘用户日常咨询的训练数据，提升知识库维护效率，降低维护成本的工具。通过问句挖掘功能，运营人员可以很轻松的针对日常维护中训练数据较少的知识点，通过挖掘功能找到用户咨询相似的问题，从而大幅提升维护效率。