许多智能客服的用户反馈所谓的智能客服根本不知道，大部分是从自己写的内容里面抽取了关键词进行搜索而已，而且反馈内容很多还是解决不了问题。智能客服人员也感觉虽然花大力气将知识内容颗粒度做细、做小，，但除了明确而具体的问题可以解决外，对于稍微复杂点、拐点弯的问题还是无能为力，离真正的智能还很远。
为什么会这样，如何从关键词搜索到真正的智能客服？这里面有两个可以努力的角度，第一就是技术上的突破，真正能够理解客户所表述的语言和潜台词，除了能回答客户明确的问题外还能够将潜在的问题（客户因为信息、知识欠缺所不能表达的问题）解决掉。但在技术上的突破并非一朝一夕，这一块业界还没有很好的解决方式；另一个努力的角度是通过运营人员的分析能力和参与，对于重复出现影响面广的问题进行界定、拆借、分析、基于场景组织答案。从现状看，第二种努力的方式可能更靠谱一些，高水平人力的分析+技术辅助才可能提供更进一步的智能。
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具体讲，包括3个层面：
第一：对客户需求的理解。除了理解客户表达出来的显性语言和文字，还能够理解客户的潜在和深层次需求。
第二：明确的问题界定和对策提出。如果问题能够被清楚的界定，那么也就可以解决。基于客户问题被提出的次数、影响的人数，先从最普遍问题开始分析，找到核心问题。基于问题解决建立解决模型。
第三：知识资源的匹配：图谱和场景。将问题解决模型匹配知识资源、解决策略，在客户需要的时候反馈给客户。
