当智能客服遇到问题时，它通常会尝试使用预设的知识和算法来提供答案。然而，有时可能会出现回答不上来的情况，这时可以采取以下几种策略：
1. 重新定义问题：如果智能客服无法给出满意的答案，可以尝试重新定义问题。有时候，问题的表述方式可能与客服所理解的有所不同。通过明确和具体地描述问题，可以提高智能客服解答的准确性。
2. 引导对话：如果智能客服暂时无法回答，可以引导对话到更有经验的客服或者直接联系人工客服。这样可以让问题得到更专业的处理。
3. 使用多轮对话：如果智能客服在一轮对话中无法给出答案，可以尝试进行多轮对话。这样可以增加问题被解决的可能性，同时也给了智能客服更多的时间来思考和学习。
4. 利用第三方资源：如果智能客服仍然无法回答，可以考虑使用第三方资源，如搜索引擎、专业论坛或相关领域的专家知识库等。这些资源可能会提供更全面的答案。
5. 记录并反馈：对于无法回答的问题，智能客服应该记录下来，并在后续的训练中加以改进。同时，将这个问题反馈给开发团队，以便在未来的版本中进行优化。
6. 用户教育：对于一些复杂的问题，可能需要用户自己先做一些背景知识的学习。智能客服可以通过提示用户如何解决问题来帮助用户自己找到答案。
7. 持续学习和适应：智能客服需要不断学习和适应新的数据和信息。通过分析用户的反馈和行为模式，智能客服可以逐渐提高其回答问题的能力。
8. 情感识别：智能客服还可以通过情感识别技术来判断用户的情绪状态。如果用户表现出沮丧或愤怒的情绪，智能客服可以尝试用更加友好的方式回应，以缓解用户的情绪。
9. 个性化服务：智能客服可以根据用户的历史行为和偏好提供个性化的服务。通过分析用户的喜好和需求，智能客服可以更好地满足用户的需求。
10. 实时监控和调整：智能客服系统应该有一个实时监控系统，用于跟踪其性能和用户满意度。通过分析这些数据，开发团队可以及时调整策略，以提高服务质量。
总之，智能客服在面对无法回答的问题时，需要灵活应对，通过多种策略来确保用户体验。同时，也需要不断地学习和改进，以提高其回答问题的能力。
