人工智能客服机器人在人工智能技术上用的是哪方面的技术。

　　1，知识库建设。

　　知识库建设是智能客服机器人能够工作的一个基础，知识库中存储的信息越多，涉及的知识面越广泛，智能客服机器人所能回答的问题也就越丰富，也就能够更有效的去解决客户问题，那么，知识库中的信息从何而来，这是需要企业导入行业知识以及相关的问答信息的，或者是通过外部接口来获取其他信息。

　　2，语义理解。

　　智能客服机器人使用自然语言处理技术和深度网络神经算法模型，通过整句话的结构和内容来理解用户的意思，了解其语句所表达的真正含义，语义理解好比是智能客服机器人的“大脑”，可以说理解能力的强弱直接决定了智能客服机器人的聪明程度。

　　3，问答匹配。

　　当智能客服机器人通过语义理解了客户所提出的问题后，就会根据理解去知识库里面进行比对，选择较匹配的问题和答案，一般情况下，给出去的答案都是不会有问题的，客户也能看得懂。

　　目前，语音识别方面的困难主要表现在：。

　　(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降，另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。

　　(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。

　　(三)语言学，生理学，心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化，建模并用于语音识别，还需研究，而语言模型，语法及词法模型在中，大词汇量连续语音识别中是非常重要的。

　　(四)我们对人类的听觉理解，知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚，其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。