中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

在客戶服務領域，傳統的智能客服系統正面臨諸多挑戰，從高昂的配置成本到不盡如人意的問題回答準確率，以及機械式回答對用戶體驗的影響。本文將探討如何利用AI大模型技術，打造新一代的智能客服系統，以解決這些痛點并提升客戶服務的效率和質量。

在《對AI大模型應用場景的深入思考（上篇）》中，風叔介紹了AI大模型在企業通用場景中的應用。本篇文章，我們重點圍繞客服場景，詳細介紹如何通過AI 大模型替代傳統智能客服系統。

傳統智能客服系統主要包括知識庫、機器人、人工坐席、智能質檢、工單管理等核心模塊。雖然智能客服已經是一個發展了很多年的成熟領域，但仍然面臨非常多的痛點。

第一，機器人配置成本高。傳統智能客服往往需要窮舉業務上的各種問題和答案，提前準備好大量的FAQ，甚至每個問題還要提供10個以上的相似問。因為機器人并沒有真正理解用戶提問的真正意圖，只是在做簡單的相似度匹配。整個機器人的配置過程是非常繁瑣的，至少需要3個月以上的時間。

第二，問題回答準確率不高。因為傳統智能客服使用的是BERT模型，即使經過大量的數據標注，但仍然解決不了機器人對用戶Query理解不足的問題，回答準確率不足50%。這就是大家經常吐槽智能客服是智障的原因，很多用戶在面對智能客服的時候，都會直接輸入“轉人工”。

第三，機械式回答，影響用戶體驗。因為傳統智能客服是基于FAQ進行回復的，無論用戶處于什么情緒，機器人都是標準回答，無法給到用戶情緒價值。

第四，難以處理復雜問題。如果讓智能客服處理一些特定任務，客服機器人只會按照設定好的標準流程一步步進行處理。如果用戶反饋超出了這個流程，智能客服就無法處理，最終只能轉人工。

所以，很多傳統智能客服系統既沒有解決用戶問題，也沒有降低人工客服的工作量，反而增加了用戶投訴。

通過AI大模型，傳統智能客服的這些問題都可以迎刃而解。下圖是風叔設計的客服智能體系統，包括客服機器人、領域AI專家、人工坐席、對話質檢和智能工單。

在下文中，風叔將圍繞上圖的業務流程，詳細介紹如何利用大模型打造新一代的智能客服系統，完整的PPT文件可以在文末獲取。

一、客服機器人Agent

客服機器人Agent就是直接面向用戶的客服Robot，在整個客服系統中起到如下作用:

• 意圖識別：精準識別用戶的問題類型，是產品問題、營銷問題、還是售后問題，然后將具體的問題精準路由到后面的領域AI專家。在傳統智能客服中，對用戶意圖的精確識別是一大難點，但是AI大模型可以很好地解決這個問題。
• 問題引導：因為專業術語的存在，或者用戶自身理解和表達能力的不足，有些用戶可能會難以精準描述自己遇到的問題?？头C器人Agent的另一個主要職責，就是通過對話逐步引導用戶確認問題。比如，用戶說自己上周的訂單還沒有簽收，客服機器人Agent就可以逐步引導用戶確認訂單時間、訂單編號。
• 生成回復：客服機器人Agent根據領域AI專家的輸出結果，進行特定內容的轉換之后，生成最終回復。一種常見的用法就是在回復中，自動填充用戶的姓名和相關語氣詞，比如“尊敬的風叔，讓您久等了，以下是為您查到的信息”。還有一種常見的用法就是語氣轉換，比如可愛的語氣或專家的語氣。
• 流程控制：根據客戶所處階段，比如用戶生命周期階段、會話周期階段、問題流程處理環節等，自動提出合適的問題和解決方案，推動客戶向下一個流程節點躍遷。
• 閑聊控制：客服機器人Agent也能在一定范圍內和用戶進行閑聊，但能控制閑聊的程度，避免過度閑聊消耗服務器資源；同時，也能對客戶提出的對抗性、敏感性問題進行規避。
• 情緒識別：當客服機器人Agent識別到用戶的語氣或情緒明顯不佳時，可以直接轉到人工客服，避免客戶情緒進一步升級。

二、領域AI專家

領域AI專家主要用于接收客服機器人的問題，并基于領域知識給出具體的回復。我們可以基于具體業務場景構建不同的領域AI專家：

• 比如AI售前問題專家，主要解決用戶對于產品咨詢的相關問題，例如產品型號、主要功能、核心賣點、產品價格、優惠券使用等；或者服務預訂相關問題，例如訂餐、詢問停車位、預訂時間等。
• 比如AI售后問題專家，主要解決用戶對于產品售后使用問題，例如產品如何安裝、產品維保信息、產品使用問題等。

構建領域AI專家的關鍵在于知識庫的搭建。傳統知識庫搭建需要構建大量的FAQ和相似問，但是通過AI智能體和RAG系統，我們可以非常便捷的實現知識庫的搭建和維護，如下圖所示：

首先是知識庫搭建，我們先將各種文檔進行預處理，比如OCR解析、文本分割、圖片識別和表格識別。分割后的內容可以分別交給大模型進行內容的識別和總結，這樣可以將文檔中的文字、圖片和表格進行關聯匹配。匹配后構建向量索引，存入向量數據庫。

對于需要進行精確邏輯推理的場景，我們也可以通過大模型進行實體和實體關系的抽取，輸出實體摘要，并存入圖數據庫。

然后是知識庫應用，即針對用戶的具體問題進行內容召回，在召回環節可以提供多種優化方式。比如召回前對用戶問題進行擴散、分解、轉譯、意圖識別和路由；召回中自動選擇目標知識庫，通過相似度計算或知識圖譜召回，并對召回結果進行評分和排序；召回后進行Token壓縮、敏感詞混淆，然后交給大模型生成最終的回復。

關于如何使用RAG系統進行知識庫的索引和召回，可以參考風叔之前寫的《RAG實戰篇系列》。

三、人工客服

這個環節和傳統智能客服并無區別，主要用于兜底，或者處理一些復雜度較高、用戶情緒較差的場景。

在傳統的智能客服系統中，機器轉人工是能明顯感知到的，而且人工回答完之后沒法再轉接給機器，客戶體驗不好。而通過AI Agent，用戶感知不到對面是機器人在服務。當Agent答不上來時，會自動轉給人工客服，同時對此前和客戶的對話進行總結，人工只需要回答轉進來的這一條消息，就可以立即再轉回給Agent。

在這樣的模式下，人工客服的工作量就能從“會話級別”下降到“消息級別”，大幅提升人工客服的有效接待量，同時客戶的服務體驗也得到了提升。

四、對話質檢

對話質檢是對客戶對話內容的總結與分析，從而評估智能體和人工對于客服回復的質量，以及分析客戶對于本次服務的滿意度。傳統的對話質檢主要是通過NLP分詞進行分析，效率和準確度都很一般。

而通過AI Agent，大模型可以在精確理解語義的情況下，實現以下四大能力：

1. 內容分析：自動對對話內容進行總結，包括客戶遇到的問題、提供的解決方案、是否有解決客戶的問題、問題解決時間等等，因此可以從整體上量化智能客服的實際效果
2. 質量檢測：分析客服智能體和人工的回復內容，和企業所提供的SOP、培訓話術、知識文檔的內容是否匹配，從而量化客服的回復準確率。對于回答不太準確的case，能夠快速進行記錄，用于智能體訓練和人工客服的培訓。
3. 情緒識別：自動理解客戶的情緒，分析其對品牌或產品是positive or negative
4. 標簽體系：在對話過程中，自動提煉客戶標簽，比如客戶性別、地址、品類偏好、興趣愛好等。

五、智能工單

傳統的智能客服系統，工單的生成和跟進需要由人來執行，執行者需要知曉此前客服與用戶的對話內容、用戶問題的具體描述、以及推進實際的解決方案，整個流程的效率相對比較緩慢，這也是很多消費者對于客服后續跟進的效率表示不滿的原因。

通過AI Agent，可以在以下環節對整體服務流程提效：

• 工單生成：Agent可以自動對用戶的問題進行總結和提煉，從而自動生成工單，并提交給工單系統。
• 智能派單：接收工單的Agent還能智能識別工單內容，找到相關問題的對接關鍵人，實現智能派單。
• 工單流轉：Agent自動跟蹤工單的推進進展，分析工單的解決情況，對慢于預期的工單進行預警或升級協調處理。

六、總結

在這篇文章中，風叔介紹了如何利用AI大模型打造新一代的智能客服系統。相比傳統智能客服，AI大模型客服系統能在客戶體驗、用戶意圖識別、問題引導、準確回復、流程控制、知識庫建設、對話質檢、工單系統等核心環節，帶來質的飛躍。

智能客服系統也是AI大模型目前相對比較常見和成熟的應用領域，在《對AI大模型應用場景的深入思考（上篇）》中，風叔也給智能客服場景打出了場景價值（4星）和場景可行性（5星）的高分。

在下一篇文章中，風叔將繼續對AI大模型的應用場景進行深挖，敬請期待。