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全力備戰，迎接客戶聯絡深度智能化的“質變時刻”

原創

2023/06/30 11:04:48

來源：米兰体育官网入口

作者：Tian

20156

本文摘要

自2022年6月30日在香港聯交所主板上市以來，米兰体育官网入口不斷加大在AI方麵的研發投入，並確立了以“AI原生”思維重構客戶聯絡係統和流程的產(chan) 品發展目標。過去的一年中，米兰体育官网入口推出了多項創新的AI產(chan) 品。這些創新產(chan) 品，推動了公司在客戶數量和收入規模方麵的快速增長。

今年以來，以ChatGPT為(wei) 代表的大語言模型快速發展，為(wei) 人工智能在各種應用場景下的落地注入了強勁的動力。同時，大語言模型也激活了客戶的想象力，促使客戶主動參與(yu) 到AI應用的創新中來，這股重要的創新力量將加速客戶聯絡智能化的“質變時刻”。

PART 01.

從(cong) 自助化到智能化：客戶聯絡的AI進化之路

隨著AI技術的迅猛發展，傳(chuan) 統的“自助化”客戶聯絡正經曆著一場變革。過去，客戶不得不麵對模板式的自助服務係統與(yu) 企業(ye) 進行互動。這就使得客戶需求難以得到滿足，企業(ye) 與(yu) 客戶之間始終存在著隔膜。然而，AI技術中的大語言模型等創新技術為(wei) 客戶聯絡帶來了革命性變化，它可以識別客戶的意圖、情緒和需求，並給予個(ge) 性化的、有針對性的回應。

在米兰体育官网入口看來，客戶聯絡領域從(cong) 自助化到智能化的發展曆程可以分為(wei) 四個(ge) 階段：

1.0時代：基礎自助服務

通過按鍵配置來實現業(ye) 務跳轉，根據提示音來選擇所需要的業(ye) 務，如果配置沒有覆蓋，則隻能轉接到人工服務。

2.0時代：基於(yu) 豐(feng) 富的關(guan) 鍵詞匹配技術

這個(ge) 階段可以理解為(wei) ，在語音或文字觸發係統預設的關(guan) 鍵詞時而進行業(ye) 務跳轉，較按鍵方式支持的業(ye) 務更加豐(feng) 富，但維護成本較高，並且當關(guan) 鍵詞發生變化時，便無法匹配成功。

3.0時代：基於(yu) 深度學習(xi) 的語義(yi) 理解

通過深度學習(xi) 技術，如卷積神經網絡、循環神經網絡等，對大量數據進行分析，使AI客服能夠準確地理解用戶的意圖，讓客戶感受到其具有接近人類智能的真實感。此外，在這個(ge) 階段還可以應用多模態學習(xi) 等技術手段，實現自然語言理解、對話管理等能力，為(wei) 用戶提供多維度的體(ti) 驗服務。

4.0時代：大語言模型垂直行業(ye) 應用

參數規模更大 (千億(yi) 級或者萬(wan) 億(yi) 級)，能夠利用行業(ye) 的數據和知識，提供更精準和高效的解決(jue) 方案，更好地滿足用戶在某個(ge) 領域或者場景下的需求和期待，更擅長理解用戶的特殊需求，提供更加完美的AI解決(jue) 方案。

PART 02.

由“量變”到“質變”

AI技術的不斷升級是一個(ge) “量變”的過程，早期的模型規模小、複雜度低，隻能處理一些簡單的、專(zhuan) 項的、特定目標的任務，有很大局限性。隨著算力不斷提升、AI模型規模越來越大、結構越來越複雜，AI技術具備了可持續學習(xi) 、可深度分析、生成式的能力，正是這樣的技術“量變”，直接推動了應用層麵的“質變” ，開啟了客戶聯絡領域的“質變時刻”，我們(men) 把它定義(yi) 為(wei) 以下幾個(ge) 特征：

1.開箱即用

早期階段：一個(ge) AI模型的應用需要經曆數據準備、模型評估、模型調優(you) 等過程，通常耗時較長，綜合成本高、價(jia) 值呈現慢。

質變時刻：基於(yu) 海量參數與(yu) 內(nei) 容儲(chu) 備，提升企業(ye) 智能化業(ye) 務的冷啟動能力，部署後即可以投入到業(ye) 務場景，綜合成本低、上線快、業(ye) 務價(jia) 值迅速呈現。

2.多模合一

早期階段：不同業(ye) 務場景都需要部署獨立的AI模型，例如多語言翻譯、文本語音互轉、質檢、機器人等，集成成本高、維護複雜度高、孤島效應導致信息碎片化，無法最大化提升業(ye) 務價(jia) 值。

質變時刻：一套大語言模型技術即可實現多種任務處理，部署成本低、數據共享綜合決(jue) 策，可最大化提升業(ye) 務價(jia) 值。

3.情感交互

早期階段：需要手動製定規則和策略，無法個(ge) 性化處理不同客戶的需求，冰冷生硬的機器人服務能力，無法完全釋放人工座席價(jia) 值產(chan) 出。

質變時刻：通過對會(hui) 話過程的實時分析，可有效監測客戶情感狀態、交流意圖等，在應答話術上做出安撫、引導、讚同等情緒疊加，與(yu) 客戶保持情感共鳴，提高語義(yi) 與(yu) 情感理解能力，提高谘詢應答準確率、客戶滿意度，減少客訴率。

4.自主進化

早期階段：通過人工對各類文檔、圖片、視頻等信息，進行抽取、創建並手動梳理和篩選，綜合維護成本大、更新速度慢，應用到一線的知識嚴(yan) 重滯後，無法有效支撐服務、線索/商機轉化過程。

質變時刻：把各類知識文檔/圖片/視頻以及其他知識庫的信息融匯進來，就可以自動抽取、分析、聚合、推理、檢索、生成等，維護成本極低並由機器自動完成、知識庫始終保持最新，可以對一線提供有力支撐，提升客戶滿意度與(yu) 業(ye) 務目標達成率。

基於(yu) 對大語言模型的深入洞察，米兰体育官网入口進行自我升級，完成了AI產(chan) 品與(yu) 大語言模型技術的全麵融合，開啟米兰体育官网入口的“質變”時刻。

PART 03.

以AI原生為(wei) 引擎，大語言模型將為(wei) 企業(ye) 帶來怎樣的新體(ti) 驗?

在過去的幾個(ge) 月中，從(cong) ChatGPT到國內(nei) 文心一言、通義(yi) 千問、星火認知大模型、360智腦等，各大廠商都推出了自己的通用大語言模型產(chan) 品，米兰体育官网入口更為(wei) 關(guan) 注的是如何快速在客戶聯絡場景中實現大語言模型的真正落地，為(wei) 企業(ye) 帶來更多的價(jia) 值。

吳強表示，米兰体育官网入口將以AI技術為(wei) 驅動，構建“人機融合”的客戶聯絡新體(ti) 驗，幫助客戶實現高效輔助、緊密協同、深刻洞察的目標。

米兰体育官网入口人機融合能力矩陣

通過自研AI產(chan) 品與(yu) 大語言模型技術的融合，客戶聯絡領域將為(wei) 企業(ye) 帶來三大價(jia) 值提升：

1.高效輔助，打造人機融合的客戶新體(ti) 驗

以往企業(ye) 在提供客戶服務時都是通過大量的人工進行接待，而機器人的出現可以有效地將人工從(cong) 低價(jia) 值工作中釋放出來。讓人工更加專(zhuan) 注地解決(jue) 複雜問題。

雖然機器人的能力在許多方麵取得了顯著的進步，但是在業(ye) 務場景中“人工輔助”和“輔助決(jue) 策”也是至關(guan) 重要的。以往專(zhuan) 業(ye) 客服人員的培養(yang) 周期長、成本高，較低的成才率也是企業(ye) 長期麵臨(lin) 的難題。借助座席助手，可以大幅改善新人的專(zhuan) 業(ye) 水平。例如：按照業(ye) 務規則進行話術導航、客戶谘詢內(nei) 容自動匹配最佳話術推薦、自動填寫(xie) 工單等，使人工客服的工作效率和專(zhuan) 業(ye) 程度都能夠得到明顯的變化，以提升企業(ye) 的品牌專(zhuan) 業(ye) 形象和客戶體(ti) 驗。

企業(ye) 在客戶服務過程中，會(hui) 積累大量有價(jia) 值的會(hui) 話信息。然而，這些信息往往無法得到有效利用。通過深度會(hui) 話分析技術，可以有效地提取和分析客戶在對話過程中產(chan) 生的關(guan) 鍵信息，幫助企業(ye) 改善服務質量和產(chan) 品推廣策略。

2.緊密協同，構建企業(ye) 高速發展的知識基座

企業(ye) 的營銷、銷售、服務三大核心業(ye) 務場景中都離不開大量的知識庫作為(wei) 業(ye) 務發展的重要保障。原先，企業(ye) 擁有的知識常常分散在不同部門、不同人之間，難以形成有效支撐業(ye) 務發展的知識庫。傳(chuan) 統的知識管理需要耗費大量的時間和人力成本，難以快速響應客戶需求。然而，通過大語言模型的垂直應用，企業(ye) 可以輕鬆實現知識的高效管理，包括FAQ一鍵擴寫(xie) 、文檔知識抽取、基於(yu) 文檔的學習(xi) 與(yu) 回答、聯絡過程的知識自動學習(xi) 等能力，讓機器人和人工座席在客戶聯絡過程中保持知識的準確率和實時性，將知識成果轉化為(wei) 業(ye) 績價(jia) 值。

傳(chuan) 統的多部門業(ye) 務協同場景往往存在以下不足：流程繁瑣、效率低下，客服人員需要手動創建工單和處理工單，導致處理速度慢、反饋周期長，嚴(yan) 重影響客戶服務效率。通過AI會(hui) 話分析的上下文理解能力，結合工單自動聚類和內(nei) 容分析技術，可以及時捕捉客戶需求自動生成工單、自動分配處理人員、自動更新進度、實時通知客戶等，從(cong) 而優(you) 化傳(chuan) 統的多部門業(ye) 務協同場景，提高工單處理的效率和全閉環的服務效率，提升客戶服務的質量和效果。

3.深刻洞察，將千變萬(wan) 化的市場變成可預測的契機

目前諸多企業(ye) 在經營過程中遇到的普遍難題，很大程度上是來自於(yu) 企業(ye) 與(yu) 客戶聯絡過程中所產(chan) 生的數據難打通、量大難分析、多部門多角色業(ye) 務分析報告產(chan) 出耗時長、業(ye) 務價(jia) 值難以挖掘等問題，這些問題造成了極大的數據資源浪費。依托於(yu) AI產(chan) 品與(yu) 大語言模型技術的融合，可以將數據進一步聚合、清洗、挖掘並可視化展示，例如展示客戶心聲、進線意圖、高頻問題、金牌話術、服務水平、服務效能、客戶滿意度、客戶情緒等。大量數據的有效喚醒，可以為(wei) 企業(ye) 的經營策略提供優(you) 化依據，幫助企業(ye) 提升市場競爭(zheng) 力。

PART 04.

是開端，更是未來

以大語言模型為(wei) 代表的AI技術，對各領域服務商來說，不僅(jin) 是一場與(yu) 技術的競爭(zheng) ，更是一場與(yu) 時間的賽跑。這不僅(jin) 考驗著服務商對新場景、新需求的理解，還考驗著誰能更快地通過技術應用、數據積累和服務能力的快速迭代，為(wei) 客戶創造更多超乎想象的驚喜。

我們(men) 有理由相信，大語言模型隻是開端，AI與(yu) 產(chan) 業(ye) 的融合會(hui) 有更美好的未來。

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