自然语言处理 (NLP) 通过使系统能够理解、处理和响应人类语言，从而实现客户服务交互的自动化和增强。 这减少了对手动流程的依赖，提高了响应速度，并允许企业高效地扩展支持。 主要应用包括聊天机器人、语音助手和自动工单分类，所有这些都由 NLP 技术（如意图识别、情感分析和实体提取）提供支持。
一个主要影响在于聊天机器人和虚拟代理。 现代系统使用基于 Transformer 的模型（例如，BERT、GPT）来处理开放式对话，而不是僵化的基于菜单的流程。 例如，客户可以输入“我的订单尚未到达，并且跟踪链接已损坏”，NLP 系统会识别意图（交付问题）、提取实体（订单 ID、跟踪链接），并从 API 检索运输数据或上报给人工代理。 开发人员可以使用 spaCy 等库进行实体识别，或者在特定领域的客户服务数据上微调预训练模型，以提高准确性。 这些系统可以处理 60-70% 的日常查询，从而使代理可以处理复杂的案例。
NLP 还改进了工单路由和分析。 文本分类等技术会自动将传入的电子邮件或聊天记录标记为“账单”或“技术支持”等类别。 情感分析会标记感到沮丧的客户，以便优先处理——系统可能会检测到“这是不可接受的”等短语，并将工单转交给高级职员。 对于开发人员来说，这涉及构建在应用机器学习模型之前清理文本（删除拼写错误、标准化俚语）的管道。 FastText 或 Hugging Face 的 transformers 等开源工具使得无需从头开始训练模型即可实现这些功能。
在幕后，NLP 通过实时响应建议等工具提高了代理的工作效率。 在实时聊天期间，系统会分析客户消息并显示相关的知识库文章或预先准备好的回复。 基于语音的 NLP 会实时转录呼叫、识别关键讨论点并生成呼叫后摘要。 这些功能依赖于语音转文本 API 以及自定义实体识别模型。 虽然仍然存在挑战——例如处理模糊的查询或区域方言——但更好的模型和可访问的工具包的结合使得团队可以根据用户反馈日志和对话分析迭代地改进系统。