如何构建呼叫中心AI知识库本体（Ontology），提升客服知识库的质量和能力
作者/田志刚
知名知识管理专家、《卓越密码如何成为专家》与《你的知识需要管理》作者，可以通过微信号：511956894联系他。
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呼叫中心是企业AI应用的最前沿。所有的分析报告和应用都表明，呼叫中心是企业中最容易实现AI 落地的场景之一。
传统呼叫中心本身就有 知识库，这也是它比较容易应用的原因。但事实上，即便是国内最知名的呼叫中心（如99开头的那些），真正实现AI 大规模落地应用的并不多。
原因是什么？其实还是 AI内容的质量问题。大部分传统知识库的内容是写给人用的，因为人有大量背景信息和知识，不懂的可以去查去问，但AI 做不到。
虽然 AI在呼叫中心不断尝试和优化，但真正直接给用户用的toC应用还是比较少，在呼叫中心 内部用的效果也不理想。原因是什么？
刚才我讲到，传统知识库是给人写的，里面可能积累了很多年的内容。比如同样一个内容，可能有多个术语或多个名词描述同一件事，AI 可能就识别不出来。这里面还存在内容冲突、版本过时等问题。
此外，复杂内容的关联性也不足。比如从一个故障处理流程来看，从现象到原因、再到问题和对策，这些内容的关联性之前质量不高。现在，本体（ontology）又重新受到关注。
其实 本体 是知识管理里面一个早就有的应用和方法。之前在没有大模型之前，也有一些企业用本体做应用，当然效果也一般。
但现在看起来，呼叫中心的AI应用要真正落地，我觉得本体可能真的是一个出路。基于我们的经验——我们做过很多呼叫中心知识库的咨询项目——这里面的问题，用到了本体的方法后，有了大模型 的支持和能力，让原来可能存在的问题就不存在了。
最简单的例子就是呼叫中心使用 本体。首先，它可以实现语义标准化。就像我刚才说的，同样的内容在不同的文档中表述不同。如果让AI去找，肯定找不到，结果一定是混乱的，对吧？
假如我们要做本体，首先需要 定义。定义产品、营销、服务、设备、技术等。即便我们后面不做本体的类和关系，只做这个术语表 也是有价值的，对吧？
构建语义的标准化。第二个是提升能力。如果能做到这一点，再结合 知识库 内容的原子化，就可以实现：当坐席遇到问题时，不再只是搜出一篇文章，而是能直接找到最相关的答案。
例如，遇到问题时，通过自动转入，系统可以直接给坐席提供建议——用几句话提炼出最本质的内容，提供 精准支撑。此外，还可以帮助坐席进行销售。
假如给客户解决问题时，稍带推荐他需要的服务和产品，这是很容易达成销售的。但问题是，如果仅靠人工去记忆这些信息，不可能记住这么多。
如果现在用这个 本体，把问题现象与新产品服务之间的关联自动建立起来，它就能自动推送。也就是说：
- 如果有预设的题目，让坐席跟客户沟通；
- 如果没有预设题目，这种自动化流程可以自动推送。
还有一个风险、合规啊，这些都是我觉得 本体的价值。这个事查起来其实也没多难，但问题的麻烦之处在于它比较抽象。因为本体 这个词本身是从哲学来的，特别抽象。
很多公司建了很多 知识图谱，但它的麻烦在于更新太快了。一个新的东西要更新，就要重新去建。但本体的变动很小，而知识图谱 需要不断更新。
所以说很多流派不建议去建那个图谱，因为刚才讲到它的维护成本太高。但本体本质的东西，比如任何一个会员中心都有产品、服务、活动、营销，对吧？还涉及到维修维护。这些是固定的，可能几百个词就够了，相对来说比较容易做。我觉得这是一个可行的方式。
具体怎么做？刚才我讲的是数据先行，也就是先把语义标准化起来。
我觉得这是我们帮一些企业做了广作这一步的价值，它能提高知识发现、搜索的质量，以及跨文档内容的统一性。第二个建议是，可以先不用全部建立一个大的 Ontology，而是从试点入手：找一个最高频的地方；或从出问题最多的地方；或从关联角色较多的地方（比如关联到维修工程师、工单管理、客服坐席等）。第三个关键点是，要确保 知识的准确性。
第四个就是要用 AI的技术帮助我们构建本体。原来构建本体的时候挺困难的，比如抽取一些实体或类的时候特别麻烦。但现在有了大模型，构建本体的难度也在降低。
一方面是自动化，另一方面加上人工校验。今年我们有一些客户就在专门做这件事。
如果真的下功夫，花几个月时间做出一套东西来，就会极大程度为你的 知识库 打下未来5到10年的基础。
问题建好后，就可以持续按照规则去更新、完善和维护。这样，你的知识库不仅能服务原来的坐席，还能服务营业厅、维修维护人员，甚至营销人员。服务的范围越广，知识库的价值就越大，使用知识库的人员价值也会随之提升。
如果大家有兴趣，可以联系我们（微信号：511956894），一起探讨。
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