大数据知识平台构建是将大量、多样的数据集通过挖掘和分析转化为有价值的知识资产，以支持决策制定、提高服务效率和顾客满意度。在智能客服领域，大数据技术的应用可以帮助企业更好地理解客户需求，实现客户服务的智能化。本文将详细介绍构建知识平台的背景、要素、步骤、目标和应用等方面的知识点。
1. 构建背景：大数据时代下，客户与企业的互动产生了海量的数据。通过大数据技术分析这些数据，可以有效地提炼出有价值的知识，并通过智能客服系统快速响应客户需求。
2. 构建要素：构建知识平台需要考虑以下几个要素：
- 知识点统一管理：通过整合和管理不同来源的知识点，避免知识的重复建设，保持知识点的新鲜度。
- 培训中心：建立员工培训中心，通过知识平台提升员工的岗位能力，培养自主学习习惯。
- 知识共享：提供知识共享的机会，便于管理者制定学习计划、跟踪学习进展并进行考核。
- 自助服务：向客户提供自助服务，如智能问答机器人，以提升服务产能。
3. 构建步骤：构建知识平台一般包括以下几个步骤：
- 客户问题整理：业务侧整理客户咨询的高频问题和答案。
- 搭建知识库后台：知识点管理员将问答模板维护到知识库后台。
- 搭建机器人后台：配置机器人匹配的知识点类目，维护机器人词库等。
- 内部调试：验证机器人匹配成功率，并进行迭代优化。
- 对外开放使用：经过内部调试优化后，正式对外开放智能客服系统。
4. 知识平台的目标和应用：
- 知识点统一管理，避免重复建设。
- 对内建立员工培训中心，提升员工岗位能力。
- 知识点更新周期缩短，保持知识点新鲜度。
- 提供知识共享，随时学习的机会。
- 对外提供客户自助服务，提升服务产能。
5. 知识平台框架：
- 机器人布点：确定智能客服的布点位置和范围。
- 培训中心：内部员工培训的中心。
- 商品智能客服、订单智能客服：分别对应商品和订单相关的智能客服服务。
- 智能搜索、公告管理、机器人运营、智能问答引擎等模块。
6. 知识点分类：
- 类目管理：按对象（客户库、内训库）和业务（企业文化、SOP、公共知识、系统介绍）分类。
- 关键词与同义词管理：通过关键词可搜索到知识点，维护关键词及其同义词。
- 知识点内容：文本、图片、超链接、文档等不同类型的知识内容。
7. 知识点结构：知识点包含标题、相似标题、关键业务词的疑问句式等，以方便知识点的搜索和匹配。
8. 知识点重要性评估：知识点按照其重要性可分为非常重要、重要、了解等不同级别。
9. 智能客服实施步骤及问题：包括客户问题整理、搭建知识库后台、搭建机器人后台、内部调试、对外开放使用等环节，以及在各个环节中可能遇到的问题。
10. 知识点匹配与维护：智能客服系统根据客户提问匹配知识点，如果机器人未匹配到知识点或用户对回答不满意，需要生成待维护信息派发给知识点管理员，由管理员判断是否需要新增或更新知识点。
大数据知识平台构建与智能客服的实施，不仅是技术问题，还涉及到业务流程的优化、客户服务体验的提升以及企业知识管理的有效实施。通过知识平台，企业能够更好地沉淀知识，实现知识的运用，最终达到提高企业竞争力的目的。
