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米兰体育官网入口客戶案例｜AI Agent如何讓智能客服理解更準確，對話更自然

原創

2025/01/15 15:05:43

來源：米兰体育官网入口

作者：Tian

圖標 1847

本文摘要

米兰体育官网入口客戶案例分享，看看與(yu) 傳(chuan) 統文本機器人相比，基於(yu) 大模型的AI Agent（智能體(ti) ）有哪些優(you) 勢

文章配圖1

為(wei) 提高接待效率，減輕人工座席的服務壓力，過去幾年許多企業(ye) 都在客戶接待的過程中用上了文本機器人，並將其作為(wei) 第一道服務接待。

企業(ye) 的目的是，期望文本機器人能夠回答大部分簡單、重複、標準化的問題。但實際應用中，大多數企業(ye) 的文本機器人使用效果都不理想。

以米兰体育官网入口服務的一家跨國電氣公司為(wei) 例。

該企業(ye) 的文本機器人進行服務時，有20%的客戶接入便要求直接轉人工;剩下80%的客戶中，還有高達76%的客戶會(hui) 在完成一兩(liang) 輪對話後發出“轉人工”的要求。

即綜合來看，文本機器人的問題解決(jue) 率僅(jin) 有不到20%，超過80%的問題，仍然由人工座席完成服務。

為(wei) 了解決(jue) 這個(ge) 問題，該企業(ye) 與(yu) 天潤融合作，用基於(yu) 大模型的智能體(ti) 對傳(chuan) 統的文本機器人進行改造。改造之後，智能客服問題解決(jue) 率，客戶滿意度都有了明顯改善。

今天我們(men) 以這家企業(ye) 為(wei) 例，看看與(yu) 傳(chuan) 統文本機器人相比，基於(yu) 大模型的AI Agent(智能體(ti) )有哪些優(you) 勢。

01 傳(chuan) 統文本機器人的局限

之所以絕大多數客戶都會(hui) 選擇避開機器人客服而直接轉人工，問題主要有兩(liang) 個(ge) 方麵。

首先文本機器人理解能力有限。

作為(wei) 電氣類企業(ye) ，這家企業(ye) 的產(chan) 品結構十分複雜，不同型號、不同規格的產(chan) 品多達數百種。谘詢過程中，許多客戶並不會(hui) 嚴(yan) 格地說明產(chan) 品名稱和型號，而是會(hui) 根據工作中常用的稱呼、簡稱，或者縮寫(xie) ，因此文本機器人幾乎很難準確地識別問題。

文章配圖2

 

同時，當問題涉及一些機械故障時，客戶也很難識別問題原因，隻能通過描述問題現象，讓客服幫忙判斷。

而傳(chuan) 統文本機器人隻能依靠提前設定的FAQ進行回答，因此無法與(yu) 客戶進行自然交流，更無法輔助判斷問題原因。

其次，傳(chuan) 統文本機器人維護難度大，成本高。

傳(chuan) 統文本機器人依靠提前設定的FAQ進行回答。在合格的配置中，一個(ge) 標準問題通常需要匹配20個(ge) 不同的相似問題，如果要提高回答準確率，通常需要將問題匹配到30個(ge) 左右。

而電氣企業(ye) 數百款產(chan) 品，幾千個(ge) 型號，相關(guan) 問題配置可以達到上萬(wan) 個(ge) ，維護如此龐大的FAQ和企業(ye) 知識庫對企業(ye) 來說是一個(ge) 巨大的成本支出。

這也導致該企業(ye) 在FAQ配置上一直存在較多缺陷。

比如在知識庫配置上，該公司50%的知識庫隻有一條語料，無法滿足基礎的應答。比如在語料占比上，該企業(ye) 一個(ge) 標準問題僅(jin) 對應5個(ge) 相似問。

同時，在該企業(ye) 的知識庫中，還存在許多低頻問題和重複問題。這些也都增加了知識庫的維護成本。

而這一係列的問題，都為(wei) 文本機器人帶來挑戰，讓它無法有效地服務客戶。

02 用智能體(ti) 替代傳(chuan) 統機器人

了解問題後，米兰体育官网入口基於(yu) AI大模型對原本的文本機器人進行了升級改造。

我們(men) 先來看幾個(ge) 改造後的案例：

客戶提出一個(ge) 問題，智能客服不僅(jin) 能夠針對問題進行解釋，而且方便客戶理解，它還能自己畫出表格，簡化信息表達。

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同樣提出一個(ge) 問題，智能客服不僅(jin) 立刻理解，還順便發出了一張電腦的操作指引的截圖，讓客戶一眼看懂如何進行操作。

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除此之外，這個(ge) 智能客服的情商還非常高，在遇到它看不懂的複雜問題的時候，它能夠自動進行追問，引導客戶逐步提出核心問題，並幫助解決(jue) 。

甚至在遇到產(chan) 品故障時，它還能幫助客戶分析故障原因，並給出針對性的解決(jue) 方案。

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顯而易見，從(cong) 體(ti) 驗效果上，升級後的智能客服與(yu) 原本刻板的文本機器人完全不同。這是因為(wei) 改造之後，驅動智能客服的已經不再是傳(chuan) 統的文本機器人，而是基於(yu) 大模型的AI Agent 即智能體(ti) 。

從(cong) 示例可以看到，基於(yu) 大模型的智能體(ti) 能夠與(yu) 客戶進行自然語言對話。

客戶提出問題，智能體(ti) 能夠像人與(yu) 人對話一般進行回答，遇到複雜的問題，它還能自動歸納畫出表格進行示意，讓整個(ge) 交互更加人性化。

其次，智能體(ti) 擁有意圖識別能力。

即使客戶說一些簡稱、縮寫(xie) 、或者約定俗稱的名字，智能體(ti) 也能精準地識別。這極大地提高了問題問答的準確率，增加了客戶體(ti) 驗。

從(cong) 該企業(ye) 目前的使用來看，智能體(ti) 回答問題的準確率在85%以上。

第三，智能體(ti) 能夠實現文檔問答。

與(yu) 傳(chuan) 統文本機器人需要通過人工將企業(ye) 文檔中的知識點拆解出來形成FAQ不同，在使用智能體(ti) 的過程中，企業(ye) 隻需要將相關(guan) 文檔上傳(chuan) 知識庫，智能體(ti) 能夠直接讀取文檔並理解其中的信息，然後通過這些信息與(yu) 客戶進行對話。

這也是為(wei) 什麽(me) 在前麵的展示中，智能體(ti) 在遇到一些專(zhuan) 業(ye) 問題時，能夠第一時間給出資料圖片和相關(guan) 示意圖的原因。

這些資料就是智能體(ti) 從(cong) 企業(ye) 文檔中直接提取出來的。通過這種方式，智能體(ti) 也提高了與(yu) 客戶之間的對話效率，增加了信息傳(chuan) 播層次，並且更加方便客戶理解。

除此之外，隨著文本機器人轉變成智能體(ti) ，原本的FAQ整理，知識庫維護的工作也大大減少，這極大地降低了企業(ye) 成本和人工座席的工作量。

目前，米兰体育官网入口的智能體(ti) 已經在互聯網、機械製造等多個(ge) 行業(ye) 中得到廣泛應用。關(guan) 注我們(men) ，後續帶來更多行業(ye) 智能體(ti) 的最佳實踐案例。

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