近年来,人工智能技术因其对人类的意识、思考在内的人类智慧的高度模拟而受到全社会的广泛关注,其中的智能客服系统便是人工智能技术的产物。智能客服系统通过应用智能问答技术为用户提供随时随地的在线咨询服务,受到了用户与企业的广泛喜爱。用户对智能客服平台的服务质量也提出了越来越高的要求。本研究通过从用户、系统、用户与系统交互三个方面对智能客服平台上的用户信息需求特征、系统回答语言特征、用户与系统之间的问答模式特征进行研究,展现目前智能客服平台的用户使用现状以及服务质量现状,为今后的智能客服系统改善服务质量提供指导,同时可以为智能问答系统的开发与技术优化提供方向。本研究获取了腾讯微保在线智能客服平台中医疗保险类别下自2017年10月22日至2018年1月24日之间的智能问答数据,经过数据清洗、筛选以及文本分词处理后,首先使用人工编码对随机抽取的5000条提问内容进行主题编码,获取初步的用户信息需求主题分布特征,然后再使用机器学习中的LDA主题概率模型对所有回答记录的主题进行自动抽取,结合两者的主题分析结果得出用户的信息需求在主题上的分类以及分布特征。第二,通过一系列标志词以及标志词出现的位置判断用户在一个会话中的需求是否得到满足,然后分析不同信息主题下用户需求被满足的情况。第三,从系统角度对所有满足用户需求的系统回答语言特征进行分析,并对比机器回答和人工回答的语言特征差异;第四,对智能客服平台上的问答模式特征进行研究,包括用户的提问模式和系统的回答模式,并对比人工和机器在回答模式上的差异。研究结果发现,在信息需求方面,目前用户对医疗保险的咨询需求主要集中在购买保险以及购买后生病的保障赔偿上。整体来看,智能客服平台对用户的信息咨询满足情况较好,对医保产品相关的回答质量较高,非医保产品相关的问题上满足情况稍差。在语言使用风格上,回答内容详细丰富、句子长度较短、结构简单的回答更容易使用户接受。在机器回答和人工回答的对比上,目前机器客服的服务质量仍然不如人工客服,整体来看机器回答一次只会给出一条回答,导致有时消息内容过长降低了阅读体验,而人工回答为便于用户阅读往往会将一条长回答拆分成几条回答消息发送。其次,人工回答的语言风格更为生活化,对一般性的问题,回答相较机器客服更加简洁、通俗易懂。同时对于较复杂问题,又可以全面而详实地做出回复。本研究为以后智能客服平台的信息资源组织以及智能问答系统的技术优化提供了方向。在信息资源组织方面,客服平台今后可针对重点信息需求强化其信息资源提供,对于需求满足情况较差的信息主题,应该完善知识库储备。在智能问答技术优化方面,智能回答应更加注重阅读体验上的优化,优化消息结构,对于较复杂内容控制发送频次,同时进行语言风格的优化,尽量使用生动简洁通俗化的语言给出回复,在以任务或知识为导向的智能问答系统中,方便用户理解信息,提高信息搜寻效率。