IVR 客服意圖辨識
IVR（互動式語音應答）客服意圖辨識是指結合 AI 人工智慧語音處理技術，讓用戶透過語音指令與客服系統互動，並自動辨識客戶語意以提供相應服務的一種技術應用。在台灣，這樣的系統已廣泛應用於銀行、電信、醫療等領域，提升服務效率與客戶體驗。
核心功能與流程
接聽語音輸入 客戶致電後，系統會播放自動化語音選單（例如：「請簡單說明您的需求，我們會為您提供協助。」）。客戶不需要按鍵選擇，而是直接用語音表達需求。
語音辨識（ASR） 系統利用自動語音辨識技術（Automatic Speech Recognition）將語音轉為文字。例如客戶說「我要查詢我的帳單」，系統會將其內容轉為文字輸入。
語意理解（NLU） 系統透過自然語言理解（Natural Language Understanding）技術，分析語意並判斷用戶的真正需求。例如：
詞彙分析：「查詢」、「帳單」這些關鍵詞表明需求與帳務有關。
意圖識別：判斷客戶的目的是「查帳單」。
回應與路由 系統根據語意分析結果提供相應服務，可能有以下選項：
直接回應：若需求可自動化處理，例如「您的帳單金額是 1200 元，繳費期限是 12 月 15 日」。
轉接專員：若需求較複雜，系統會自動轉接至對應部門的客服人員，並同時提供語意摘要，減少重複溝通。
技術挑戰與限制
多樣化表達的理解困難
使用者的語言表達可能不標準，例如：「我的帳單到底怎樣？」或「繳費問題怎麼辦？」這樣的語意有些模糊，BERT 等模型有時無法精準判定具體需求。
在台灣，還需面對多語言、多方言（國語、台語、客語）的混用，語言模型對這些語言資料的支持尚不足。
意圖細分的局限性
現代 NLP 模型雖能處理大量文本資料，但無法完全掌握某些行業的專業知識或特殊意圖。例如：「我想知道上次繳費的具體日期」可能需連結不同系統才能正確回答。
即使 BERT 處理較短對話片段的效果良好，但長句子或複雜語意表達會導致模型混淆。
數據偏差與語料不完整
訓練語言模型需要龐大的本地化語料，若數據不足或偏向單一表達形式，會導致模型對特殊語境的適應能力不足。例如，台灣特有的語言習慣如「儲值」、「跳號碼」等，模型可能缺乏足夠上下文語料。
上下文與記憶限制
客戶對話通常有上下文關聯性，例如「剛剛說的繳費，我還有其他問題」這種多輪對話需要系統能記住先前的意圖。現有的 NLP 模型在這方面的應用表現有限。
若意圖判定出錯，用戶可能不得不重新陳述需求，造成挫折。
錯誤容忍度低
客戶對客服系統的耐心有限，若語音系統判定錯誤，客戶可能感到挫敗，最終直接要求與真人溝通。
產業現況
目前，仍有許多企業的語音客服系統採用傳統的按鍵選擇式流程。以 永豐銀行的語音客服系統 為例，其設計充分考量業務多樣性，提供多層選單的選項來引導用戶。然而，在用戶互動體驗上，仍有許多值得優化與改進的空間。
LLM（大型語言模型）與 RAG（檢索增強生成，Retrieval-Augmented Generation）的出現，對語意辨識以及整體 IVR 系統帶來了革命性的改變，使得語音客服系統更智能、更精準且更具有適應性，克服了過去許多傳統 NLP 技術的局限性。
解決方案
以下將透過 MaiAgent 強大且精準的 LLM、RAG 功能，一步步帶領大家做出超強的語意辨識助理。
操作步驟
1. 資料準備
過往 BERT 對於 NLP 任務（如意圖辨識、情感分析等）需要大量標記的資料來進行訓練。標記資料通常由人工完成，例如為句子標註意圖類別或關鍵詞，這既耗時又昂貴。即使有高質量的標記數據，也會模型的泛化能力不足。當業務需求或使用習慣發生變化時，需要重新標記並訓練模型，周期較長。
LLM 與 RAG 的優勢在於它們能充分結合生成式語言能力與即時檢索的動態性，擺脫對標記數據的依賴，提升語意辨識準確性，降低開發與維護成本，並極大地改善用戶體驗。這種技術組合為智能客服和語音交互設立了新的行業標準，是未來自動化與個性化服務的關鍵推手。
LLM 與 RAG 的引入大幅簡化了標記資料準備的過程。現在，只需將資料整理成 Excel 表格，簡單列出意圖分類，並將此份 銀行客服服務列表 上傳至 MaiAgent AI 助理的知識庫，即可支援智能語意辨識系統的運作。
2. 定義角色指令
3. 開始使用
使用範例
單次對話
多輪對話
LLM 與 RAG 技術解決了多輪對話在 BERT 上難以辨識意圖的貧頸。
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