AI大模型來襲，智能客服變天？

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自ChatGPT爆火“出圈”之后，國內(nèi)外就掀起了一波AI大模型風(fēng)潮。越來越多的企業(yè)都開始布局AI大模型領(lǐng)域，其中不少企業(yè)已經(jīng)推出了自家的AI大模型產(chǎn)品，試圖在這股AI浪潮中拔得頭籌。而在眾多AI大模型中，既有通用大模型，也不乏垂直大模型。

在AI大模型產(chǎn)品相繼誕生后，AI大模型的落地以及商業(yè)化應(yīng)用，就成為了各方關(guān)注的重點。與此同時，發(fā)布AI大模型產(chǎn)品的企業(yè)也加快了AI大模型落地以及應(yīng)用的探索速度。其中，智能客服領(lǐng)域則被外界視為了AI大模型落地的最佳陣地之一。

AI大模型變革智能客服？

提起智能客服，相信絕大多數(shù)人并不會感到陌生。在用戶習(xí)慣逐漸向線上轉(zhuǎn)移的當(dāng)下，人們對于客服的需求量日益增長。隨著客服需求的大量攀升，智能客服也應(yīng)用而生，以輔助人工客服工作，為用戶、消費者帶去更優(yōu)質(zhì)、高效的服務(wù)?，F(xiàn)如今，智能客服行業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)了迅速發(fā)展，并且日漸火爆。那么，究竟為何智能客服會成為AI大模型落地的最佳陣地之一呢？

首先，AI大模型在內(nèi)容生成和語義理解方面有著優(yōu)秀表現(xiàn)，與智能客服行業(yè)有著很高的契合度。縱觀眾多AI大模型產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)的大模型產(chǎn)品都具備文本生成、言語理解、知識問答、邏輯推理等多方面的能力。由于結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，AI大模型的語言理解能力和內(nèi)容生成能力更是格外出色。

而智能客服則是利用人工智能技術(shù)，通過語音識別、自然語言處理等技術(shù)，識別客戶的需求，并根據(jù)客戶需求給出針對性的答案，以解答客戶的疑惑，同時增強客服服務(wù)的工作效率。AI大模型的語言理解能力和內(nèi)容生成能力恰好是智能客服所需要的，可見，AI大模型與智能客服領(lǐng)域有著較高的契合度，更容易實現(xiàn)落地應(yīng)用。

其次，AI大模型可在一定程度上提升智能客服的智能化程度。雖然智能客服的出現(xiàn)，在一定程度上緩解了傳統(tǒng)人工客服的工作壓力，提升了客服的工作效率，切切實實地幫助人們解決了一些問題，但不可否認的是，由于智能客服的智能化程度有限，網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于智能客服“不智能”、智能客服“聽不懂人話”的吐槽聲也不絕于耳。

隨著數(shù)字時代的來臨，越來越多數(shù)據(jù)被生產(chǎn)出來，而AI大模型則運用了海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過對海量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，AI大模型的語言理解能力也得到了持續(xù)提高，AI大模型就有了處理更復(fù)雜信息的能力。而有了AI大模型加持的智能客服，就能夠更加精準(zhǔn)地理解上下文，識別用戶意圖，從而為客戶提供更加可靠的客服服務(wù)。

中國移動“疾行”

AI大模型的熱度持續(xù)居高不下，越來越多的參與者都加入到了AI大模型的競賽中，運營商也不例外。具體來看，中國聯(lián)通發(fā)布了“鴻湖”圖文大模型1.0；中國電信發(fā)布大語言模型TeleChat；中國移動則是發(fā)布了“九天”人工智能行業(yè)大模型：九天·海算政務(wù)大模型以及九天·客服大模型。而中國移動之所以會率先推出面向客服領(lǐng)域的大模型，則與多重因素有關(guān)。

一方面，中國移動在客服領(lǐng)域沉淀多年，服務(wù)經(jīng)驗和業(yè)務(wù)知識深厚，為其推出面向客服場景的大模型產(chǎn)品打下了基礎(chǔ)。長久以來，作為三大運營商的中國移動就與用戶之間有著很深的聯(lián)結(jié)。在用戶使用手機通訊服務(wù)、無線上網(wǎng)和有線寬帶等服務(wù)時，難免會遇到各種各樣的、個人無法解決的問題，每當(dāng)這個時候，用戶都需要尋求運營商客服的幫助。多年來，中國移動已經(jīng)積累下來了海量數(shù)據(jù)資源、豐富的客服服務(wù)經(jīng)驗和專業(yè)的業(yè)務(wù)知識，對客服行業(yè)也有了深度的理解，這些數(shù)據(jù)與經(jīng)驗都成為了中國移動推出客服大模型的重要資源與參考。

據(jù)了解，九天·客服大模型不僅能夠根據(jù)用戶提供的自然語言描述，解析問題并提供答案；還可以與人工客服協(xié)作，分析歷史溝通內(nèi)容的語義和上下文，總結(jié)和歸納對話的重點和關(guān)鍵信息，為人工客服提供回復(fù)建議。

另一方面，中國移動推出的客服大模型能夠為自家業(yè)務(wù)服務(wù)，實現(xiàn)提質(zhì)增效。前文曾提到，中國移動同用戶之間有著深層次的聯(lián)系，其在客服領(lǐng)域多年來所積累的數(shù)據(jù)以及經(jīng)驗，成為了中國移動訓(xùn)練客服大模型的重要養(yǎng)料。同樣的，中國移動所推出的客服大模型也能夠應(yīng)用在自家業(yè)務(wù)上，為自家業(yè)務(wù)賦能，提升客服服務(wù)效率和質(zhì)量，優(yōu)化用戶體驗。

比如，面對用戶提出的復(fù)雜問題，九天·客服大模型就能夠和人工客服形成協(xié)作，通過分析歷史溝通內(nèi)容的語義和上下文，歸納、總結(jié)其中的重點信息，為人工客服提供回復(fù)建議，減少應(yīng)答時間，從而實現(xiàn)人工客服工作效率以及用戶滿意度的雙重提升。

容聯(lián)云“快走”

前不久，容聯(lián)云正式發(fā)布了面向企業(yè)應(yīng)用的垂直行業(yè)多層次大語言模型“赤兔大模型”。據(jù)了解，赤兔大模型聚焦懂交流、會分析、有知識、能執(zhí)行“四大能力”，為智能客服和營銷等場景保駕護航。

一是，容聯(lián)云很早就開始探索AIGC，這為其推出AI大模型產(chǎn)品提供了重要支撐。據(jù)了解，容聯(lián)云AI團隊在很久之前就開始進行AIGC關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)了，并且在對話回復(fù)生成、問題自動生成、SQL語句生成方面都有所突破，核心技術(shù)在權(quán)威競賽和評測榜單中取得多個第一和Top名次。這些技術(shù)的積累，成為了容聯(lián)云推出大語言模型產(chǎn)品的重要驅(qū)動器。

二是，容聯(lián)云深耕智能客服領(lǐng)域，對于智能客服有著深刻的行業(yè)認知，其能夠推出智能客服能力更強的AI大模型產(chǎn)品。長期以來，容聯(lián)云就深耕于智能客服領(lǐng)域，并推出了智能客服機器人等多款產(chǎn)品。得益于多年的深耕，容聯(lián)云對于智能客服行業(yè)有了更為深度和透徹的行業(yè)理解和認知。容聯(lián)云便能夠以多年來所積累的大量垂直行業(yè)資源為依托，訓(xùn)練AI大模型產(chǎn)品，同時再結(jié)合對其智能客服領(lǐng)域的深度理解，打造出了當(dāng)前的大模型產(chǎn)品。

比如，在當(dāng)前的智能客服領(lǐng)域，智能客服基本能夠?qū)ΤＲ娋涫浇Y(jié)構(gòu)實現(xiàn)精準(zhǔn)識別和回復(fù)，但在面對復(fù)雜句式問題時，智能客服會出現(xiàn)識別不清、答非所問的情況。而赤兔大模型則具備“懂交流、會分析、有知識、能執(zhí)行”四大核心能力，其中的“會分析”則指的是赤兔大模型能夠在客服、營銷場景下對問題進行更高維度的分析、推理。

三是，容聯(lián)云推出行業(yè)大模型，更容易實現(xiàn)商業(yè)化落地。AI大模型雖然具有廣闊的發(fā)展前景，但同樣十分“燒錢”，因此，AI大模型的商業(yè)化落地同樣備受關(guān)注。容聯(lián)云所推出的行業(yè)大模型，既結(jié)合了其對于行業(yè)的需求理解，也放大了自身的原有優(yōu)勢，在實現(xiàn)商業(yè)化落地方面要更容易一些。據(jù)了解，基于“赤兔大模型”，企業(yè)可以搭建自己的智能客服和數(shù)智化營銷，完成從“降本增效”到“價值創(chuàng)造”的進化。

挑戰(zhàn)如影隨形

就目前情況來看，AI大模型和智能客服確實有著很高的適配度，智能客服對成為AI大模型的重要落地場景之一也是順理成章之事。只是，必須要說的是，雖然AI大模型在智能客服領(lǐng)域的落地應(yīng)用有著很高的價值，但同樣也面臨著挑戰(zhàn)。

一來，AI大模型的生成內(nèi)容質(zhì)量并不穩(wěn)定，暫時無法滿足用戶的需求。不同于其他行業(yè)，智能客服很多時候需要給出的是準(zhǔn)確、可靠的答案，而之前智能客服一直備受用戶吐槽的重要原因之一就是智能客服會出現(xiàn)無法理解用戶意思、答非所問的情況。

但受訓(xùn)練數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量的影響，AI大模型給出的結(jié)果內(nèi)容質(zhì)量并不穩(wěn)定，甚至?xí)霈F(xiàn)錯誤情況。而一旦出現(xiàn)AI大模型生成錯誤答案的局面，不僅達不到原來的使用AI大模型以實現(xiàn)智能客服降本增效的效果，甚至?xí)霈F(xiàn)反作用，降低客戶的客服體驗。

二來，客服行業(yè)覆蓋范圍廣，信息迭代速度快，這就對AI大模型提出了更高的要求。智能客服的應(yīng)用覆蓋范圍很廣，比如電商、酒店、銀行行業(yè)等等，而不同的行業(yè)又有著不同的特點以及專業(yè)名詞，并且不少行業(yè)的信息、產(chǎn)品迭代速度也很快，這就意味著AI大模型需要更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)AI大模型精度的持續(xù)突破。但同樣的，訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多就意味著越高的訓(xùn)練成本。

總而言之，AI大模型的落地應(yīng)用已經(jīng)提上日程，越來越多的企業(yè)都開始探索AI大模型適配的落地場景，并開始落地嘗試。而智能客服以其自身所蘊含的價值，以及同AI大模型較高的契合度，成為了AI大模型落地的重要場景。盡管當(dāng)前AI大模型在智能客服領(lǐng)域的落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)，但相信這些問題總有被攻克的一天。屆時，用戶或可享受到真正的智能化、個性化的智能客服體驗。

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