智能语音对话作为人工智能领域最先落地的分支之一,可以实现与人进行自然语言多轮对话,其核心技术在近年来不断地发展成熟,包括语音识别、自然语言理解、对话管理等。同时在快递物流行业体量不断增大且由于人力成本等原因使客户服务遭遇瓶颈时,智能客服被提出并成为了一种优秀的解决方案,其不仅可以快速解决客户需求,还具备全天候无休、服务质量有保证等优点。论文通过对快递行业的深入调查研究以及多轮对话相关理论技术的学习,设计并实现了一个支持IVR导航、快递下单、查件催单、咨询信息多种功能的快递智能客服系统。论文首先阐述了项目提出的背景、价值以及国内外研究现状,并简要介绍系统会用到的多轮对话的关键技术如:ASR、NLU、DM、NLG、TTS与VUI设计方法。接着依据用户拨打快递公司客服电话的实际需求对系统进行需求分析,建立系统的功能模型。在概要设计章节搭建系统架构、划分模块并说明数据库与接口设计。然后对语音识别模型训练方法、自然语言文本分类算法模型Text CNN、序列标注LSTM+CRF模型和项目具体模块的对话流程与业务交互进行详细设计与实现。继而采用自动化脚本与SIP电话模拟的方式对系统功能进行测试,并使用Jmeter对服务器进行压力测试。最后,总结了全文内容,并对未来优化提出展望。本系统目前已经上线并服务于多家快递公司,覆盖数个城市,且接入了相当高的用户拨打流量。在实际运营过程中,快递智能客服系统表现出很高的可用性,解决率达到70%以上,真正实现了其业务目标和价值。