本书以“技术原理—系统构建—行业落地”为逻辑主线，用通俗易懂的语言解析智能客服的底层逻辑与实践路径。从关键词匹配到大模型驱动的技术演进历程，从语音识别、自然语言处理到多轮对话的核心技术应用，本书系统梳理了智能客服的发展脉络与技术基石，并在此基础上详细介绍业务架构、技术架构与应用架构的设计逻辑，拆解语音识别模块、数字人客服、大数据客户画像、FreeSWITCH 连接等核心组件的实现方法。另外，还结合电信、电商、电力、银行等行业真实案例，展示智能客服在高并发咨询、故障响应、金融服务等场景的落地策略。此外，还探讨了多模态交互、认知智能等未来趋势，为技术开发者提供架构蓝图，为运营管理者提供效能优化指南，助力读者打造贴合业务需求的智能客服系统。

董宁毕业于北京邮电大学，目前任中国联通客户服务部副经理、高级工程师，主要从事智能客服系统的研发工作

目 录
第1章 智能客服系统概述 001
1.1 智能客服系统的背景与重要性 001
1.1.1 智能客服系统的演进 002
1.1.2 排队论在客服系统中的应用 004
1.2 智能客服系统的工作原理 008
1.2.1 信息接收阶段 009
1.2.2 请求处理阶段 009
1.2.3 多轮对话与情感分析阶段 010
1.2.4 资源调度与排队优化阶段 011
1.3 构建智能客服系统 011
1.4 智能客服系统业务架构 013
1.5 智能客服系统技术架构 017
1.6 智能客服系统应用架构 020
第2章 智能客服系统构建的关键技术 023
2.1 服务接入 023
2.1.1 语音通话接入 023
2.1.2 网页实时通信接入 024
2.1.3 短消息/即时消息接入 027
2.1.4 视频通话接入 028
2.1.5 交互式语音应答和交互式视频应答接入 031
2.1.6 全媒体网关接入 032
2.2 人机交互 035
2.2.1 人工客服 035
2.2.2 对话式机器人客服 036
2.2.3 数字人客服 040
2.3 大数据技术与客户画像 042
2.3.1 大数据采集与分析 043
2.3.2 客户画像的构建方法 044
2.3.3 “千人千面”动态客服话术提示实现机制 046
2.4 人工智能 047
2.4.1 ASR 047
2.4.2 NLP 049
2.4.3 LLM 051
2.5 工作流 054
2.5.1 工作流引擎 054
2.5.2 客服工单系统 057
2.6 云计算 059
2.6.1 SaaS层 060
2.6.2 PaaS层 061
2.6.3 IaaS层 062
2.7 外围系统集成 063
2.7.1 与核心业务系统集成 064
2.7.2 与互联网应用深度融合 065
第3章 智能客服系统设计与实现 067
3.1 语音识别模块设计 067
3.1.1 语音信号采集与预处理 067
3.1.2 语音特征提取与识别算法 069
3.2 数字人模块设计 070
3.2.1 数字人形象设计与动作控制 070
3.2.2 数字人交互逻辑与响应机制 073
3.3 大数据与客户画像模块设计 075
3.3.1 客户数据收集与整理 075
3.3.2 客户画像更新与维护 077
3.4 FreeSWITCH连接模块设计 079
3.4.1 客户连接建立与管理 079
3.4.2 通信协议与数据传输 080
3.5 多轮对话机器人设计 081
3.5.1 多轮对话机器人核心模块 083
3.5.2 多轮对话机器人对话策略与技巧 085
3.5.3 多轮对话机器人训练与优化 088
第4章 客服系统智能化应用 092
4.1 全语音门户 092
4.1.1 产品简介 092
4.1.2 产品优势 093
4.1.3 功能架构 096
4.1.4 核心功能 098
4.2 智能客服助手 101
4.2.1 产品简介 102
4.2.2 产品优势 103
4.2.3 功能架构 104
4.2.4 核心功能 105
4.3 智能知识库 109
4.3.1 产品简介 110
4.3.2 产品优势 111
4.3.3 功能架构 112
4.3.4 核心功能 113
4.4 智能工单 116
4.4.1 产品简介 117
4.4.2 产品优势 118
4.4.3 功能架构 119
4.4.4 核心功能 120
4.5 智能排班 127
4.5.1 产品简介 127
4.5.2 产品优势 128
4.5.3 功能架构 129
4.5.4 核心功能 134
4.6 智能质检 140
4.6.1 产品简介 140
4.6.2 产品优势 142
4.6.3 功能架构 143
4.6.4 核心功能 145
4.7 数字人客服 151
4.7.1 产品简介 152
4.7.2 产品优势 153
4.7.3 功能架构 154
4.7.4 核心功能 156
4.8 视频客服 162
4.8.1 产品简介 163
4.8.2 产品优势 164
4.8.3 功能架构 165
4.8.4 核心功能 167
第5章 智能客服系统测试与优化 172
5.1 测试方法与指标 172
5.1.1 功能测试内容与方法 172
5.1.2 性能测试指标与评估 174
5.2 性能优化与改进措施 175
5.2.1 系统瓶颈分析与优化 175
5.2.2 算法改进与资源优化 177
第6章 智能客服系统运营与维护 179
6.1 日常运营管理要点 179
6.1.1 系统监控与数据统计 180
6.1.2 客服人员培训与管理 181
6.2 故障排除与系统维护策略 183
6.2.1 常见故障排查与解决 184
6.2.2 系统维护周期与内容 186
第7章 智能客服在不同行业中的应用 188
7.1 电信运营行业应用实例 189
7.1.1 电信运营行业客服需求及特点 189
7.1.2 智能客服在电信运营行业的具体应用场景 190
7.2 电商行业应用实例 192
7.2.1 电商行业客服需求及特点 192
7.2.2 智能客服在电商行业的具体应用场景 193
7.3 电力行业应用实例 196
7.3.1 电力行业客服需求及特点 197
7.3.2 智能客服在电力行业的具体应用场景 198
7.4 银行行业应用实例 200
7.4.1 银行行业客服需求及特点 200
7.4.2 智能客服在银行行业的具体应用场景 201
第8章 基于DeepSeek构建智能客服技术体系 204
8.1 核心技术架构 204
8.2 关键技术优势 206
8.3 行业适配解决方案 207
8.4 轻量化部署与性能优化 209
第9章 结论与展望 211
9.1 系统优势与成果总结 211
9.2 未来发展方向与展望 214
9.2.1 技术创新与功能拓展 214
9.2.2 面向新的社会形态和需求的演进 215
9.3 基于AI Agent重构智能客服系统 217