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在數字化轉型的浪潮中，AI智能客服已成為企業提升服務效率和客戶滿意度的重要工具。本文通過對比傳統客服與智能客服，深入剖析了AI智能客服的解決方案，供大家參考。

一、傳統客服與智能客服

過去大部分的ai智能客服都是基于BERT模型，隨著ai的快速發展，ai智能客服從底層技術到應用都有了快速突破。

基于BERT模型的智能客服：雖然BERT模型在語義理解方面有一定優勢，但由于其更多是“填空題”的模式，對用戶Query的理解仍存在不足，回答準確率不足50%，導致很多用戶在面對智能客服時會直接輸入“轉人工”。同時，它主要是基于FAQ進行回復，無法根據用戶的情緒變化調整回答方式，無法給到用戶情緒價值。

基于大模型深度學習的智能客服：從意識識別到自主行動（問題引導、生成回復、流程控制、閑聊控制、情緒識別），大模型深度學習的智能客服能夠全面理解和應對用戶的復雜需求。它不僅能夠準確理解用戶的語義和情感，還能根據用戶的上下文信息和歷史行為，生成更加個性化和精準的回復。此外，大模型還具備強大的自我學習能力，能夠不斷優化自身的知識庫和服務流程，提高服務質量和效率。

二、零售O2O智能客服分析與調研

2.1 場景分析

要進行智能客服的場景分析，首先需明確客服的場景分析框架。

我們可從以下視角思考：用戶是誰，用戶的生命周期是怎樣的，用戶的消費旅程節點有哪些；業務場景范圍涵蓋哪些方面，交互的形式有哪些，用戶反饋的客體（反饋內容）是什么，客體狀態（反饋內容的狀態）是什么。

基于此，我們至少可以從兩大核心視角進行深入思考：一是從用戶旅程出發，二是從智能客服管理的角度，明確人工智能應用的重點場景，即并非所有場景能完全適用人工智能，挑選出重點場景方向，才能事倍功半。

以下僅為通用性場景假設，具體需根據實際業務具體分析：

假定處于有門店銷售的 O2O 場景之下，基于用戶旅程視角，第一步需要厘定大致的用戶旅程節點，以及各節點衍生出的觸點與對應的用戶行為。順著這些節點脈絡，明確客服的角色和職責。部分節點，諸如進店、與店員互動環節，客服暫且無需介入；而在客服需要參與到消費者旅程節點，客服的參與程度深淺不一。舉例來說，在售前咨詢、自動外呼營銷階段，客服發揮著關鍵效能，參與力度較大；而在支付交易以及物流環節，客服主要活躍于事后的售后交易階段，聚焦交易問題、物流信息查詢等場景，與客戶展開互動交流。

總體而言，基于消費者旅程，可大致劃分為售前、售中與售后三大階段：

1. 售前階段涵蓋了解品牌與產品、產生需求、搜索信息等環節；
2. 售中囊括定位門店、進店、產品體驗、產品選購、銷售互動（此處特指線下門店銷售互動）、購買產品、支付產品、物流配送、交貨等流程；
3. 售后涉及產品使用、產品分享、產品售后、再次購買等過程。

這里更佳的做法是將用戶觸點&用戶行為&客服行為&客服職責&客服okr量化指標結合，由于需要根據實際情況進行分析，下表并未將okr指標一一對應。

前文已詳盡闡述基于用戶旅程智能客服的參與場景，接下來從智能客服管理視角深入剖析智能客服場景，具體如下：

1）業務場景維度：

• 營銷場景：基于用戶的歷史行為、偏好數據以及實時瀏覽信息，精準推送個性化的營銷信息，如新產品上市通知、限時優惠活動、會員專屬福利等，激發用戶的購買沖動，助力企業拓展市場份額。
• 服務場景：當用戶遇到產品使用問題、售后維修需求、訂單查詢疑惑等情況時，提供專業、精準的解決方案，全方位保障用戶的滿意度，維護企業的良好形象。

2）交互場景維度：

• 外呼場景：涵蓋客服主動發起的營銷活動、工單回訪等環節。借助云呼叫中心的外呼機器人，依據預設規則篩選目標客戶，主動撥打電話進行營銷推廣或回訪。例如，針對新注冊用戶推送新手禮包引導消費，對近期購買產品的用戶詢問使用體驗并推薦配套產品。同時，結合短信和私域回訪，通過短信吸引用戶進入私域平臺（如企業微信、小程序等），在私域環境中與用戶深度互動，提升用戶參與度與轉化率。
• 客戶主動問詢場景：當用戶通過 400 電話、在線客服等統一渠道主動發起咨詢、投訴、建議或表揚等行為時，智能客服借助智能語音 / 文字轉換技術，將用戶訴求精準傳遞至統一智能客服工作平臺。在此平臺上，智能客服迅速識別問題類型和意圖，將咨詢或投訴精準分配給相應人員或流程，并生成工單，確保用戶問題得到及時、有效的處理。

3）客體狀態維度（反饋內容的狀態）：

• 有問題且已反饋：用戶明確意識到自身問題并主動反饋，如產品故障、訂單延遲等。主動反饋至客服。
• 有問題未反饋：用戶雖察覺到問題但尚未表達，智能客服系統可通過數據分析和用戶行為監測，如發現用戶頻繁瀏覽某產品使用說明，推測其可能遇到困難，主動出擊，通過短信、彈窗等詢問是否需要幫助，提前化解問題，提升用戶體驗。
• 問題已形成工單：用戶問題經初步處理轉化為工單，智能客服工作平臺需高效管理工單，確保及時流轉至相關部門，設置合理處理時限和提醒機制，實時更新狀態，方便用戶查詢，增強信任與滿意度。
• 問題未形成工單：對于簡單即時可解的問題，雖不需形成工單，但智能客服應做好記錄統計，分析常見問題類型和趨勢，為優化產品、服務及知識庫提供依據，提升整體服務質量。
• 無問題單純訪問：用戶僅出于好奇或隨意瀏覽，智能客服可發揮引導作用，通過友好問候和個性化推薦，吸引用戶進一步了解產品和服務，將無問題訪問轉化為潛在業務機會。

4）客體類型維度（反饋內容的類型）：

• 咨詢：用戶咨詢產品、服務、政策相關問題時，智能客服依靠知識庫和語義理解能力解答。如產品咨詢解答功能參數等，服務咨詢告知售后流程等，政策咨詢解讀相關規范，助力用戶決策。
• 投訴：面對用戶投訴，智能客服耐心傾聽、安撫情緒。產品質量投訴，問清故障后安排退換；服務態度投訴，了解情況后道歉并處理。同時記錄分析，避免問題再發生。
• 建議：用戶提出產品改進、服務優化等建議，智能客服記錄并反饋給相關部門，助力企業依此優化升級。
• 評價：用戶評價涵蓋產品使用和服務體驗，分正面、負面評價。正面評價表示感謝，負面評價深入了解、記錄反饋，推動改進。

2.2 業務流程

前文基于場景的分析，相當于從宏觀放大鏡的視角分析，而業務流程分析，則直接聚焦在客服業務，從受理前、受理中、受理后對客服業務流程進行梳理：

• 受理請求：多渠道第一時間接待用戶，響應咨詢、投訴或反饋.
• 確認問題：有效溝通，耐心傾聽，引導用戶提供細節，明確問題.
• 分析需求：結合情緒、歷史記錄和業務背景，剖析真實需求.
• 分類需求：將需求歸類為咨詢、投訴、表揚或意見，快速匹配資源.
• 搜集信息：迅速搜集產品資料、政策規定、歷史案例等依據.
• 制定方案：綜合考慮需求、信息和資源，制定可行解決方案.
• 解答疑問：用易懂語言清晰解釋方案，復雜問題分步驟或圖文講解.
• 記錄過程：詳細記錄問題、需求、方案和溝通關鍵信息，形成檔案.
• 跟蹤效果：問題解決后，關注用戶反饋，回訪確認服務效果，及時調整.
• 總結反饋：定期總結案例經驗，提煉建議，反饋相關部門，助力改進.

2.3 需求分析

基于前文的場景分析和客服業務流程分析，從宏觀角度與直接聚焦在客服業務，充分分析人工智能對客服業務的需求支撐，下圖藍色的標記為主要的人工智能設計的范圍，根據實際業務需求進行優化，下圖僅為示例。

核心需求可以在一定程度上歸納為多（知識庫覆蓋多，識別客戶意圖更準）、快（流程順暢、回復效率高）、好（識別客戶情緒，滿足客戶需求）、準（回答專業度，準確性）

2.4 技術流程

1）智能客服服務流程

1. 感知階段：智能客服通過文字輸入、語音識別、圖像識別等多種方式，精準捕捉用戶的咨詢內容和行為信息，建立起對用戶需求的全面感知.
2. 認知階段：利用自然語言處理技術，對用戶輸入的信息進行意圖識別、場景分析和語境分析，深入理解用戶的真實意圖和需求背景，為后續的知識檢索和答案生成奠定基礎。
3. 知識檢索階段：在龐大的知識庫中，依據用戶的意圖和場景，快速檢索出相關的知識點和解決方案，知識庫涵蓋產品信息、業務流程、常見問題等多個維度，確保答案的準確性和專業性。
4. 答案生成階段：結合檢索到的知識和用戶的具體情況，運用自然語言生成技術，生成清晰、易懂、個性化的答案，同時進行語音轉寫，為用戶提供多模態的交互體驗。
5. 行動階段：基于生成的答案和決策，智能客服執行相應的任務自動化操作，如自動發送回復、觸發后續流程等，實現服務的閉環管理，提高服務效率和質量。

2）智能客服運營流程

1. 模型訓練：rag、提示詞工程和微調是模型訓練迭代的主流方式，根據訓練時間、成本和場景選擇，通俗的來說，rag能快速在大量的行業知識和特定場景信息里去查找相關內容，提示詞是讓智能客服更好的理解“需求”，把話說的更能讓“機器人”理解，微調以預訓練大模型為基礎，用特定領域或場景數據再訓練，讓模型更貼合特定場景。像電商平臺用自身數據微調，使模型回答更精準。雖需一定訓練時間和計算資源，成本較高，但效果好 。
2. 任務自動化與閉環反饋：實現任務的自動化流轉和閉環管理，當機器人無法回復、顧客要求轉人工或遇到特定問題時，及時將任務轉接給人工客服，并進行數據分析和復盤，不斷優化運營流程和服務質量。
3. 用戶滿意度調查與客服質檢：定期開展用戶滿意度調查，收集用戶對智能客服服務的反饋和評價，同時對客服服務進行質檢，評估服務質量，及時發現并改進問題，提升整體服務水平。

2.5 產品定位

一款基于大規模深度學習的智能客服平臺，對客戶，實現個性化服務，助力企業降本增效，提升客戶滿意度。對客服管理，實現內部管理的高效協同與提質增效。

2.6 目標與衡量標準

1）成本效益指標（示例，根據實際情況調整）

• 增益類指標：人力運營成本、平臺賠付成本、消費者滿意度、用戶增長率、用戶流失率、用戶留存率、營銷推廣觸達率、獲客成本、客戶問題處理成本、客服培訓成本、客戶終身價值提升率
• 約束類指標：消費者投訴率、消費者問題一次性解決率、消費者問題解決時長、客服響應時長

2）運營類指標（示例，根據實際情況調整）

• 運營類指標：坐席簽入/簽出統計、天/周/月接通數、接通趨勢、平均響應時長、外呼接通數、外呼接通率、線索轉化率、關單率、問題解決率、坐席利用率、客戶重復咨詢率、跨部門業務對接響應效率
• 衡量ai智能客服的運營類指標：點擊率、接通率、人工轉接率、識別準確率（訂單問題、問題識別、問題推薦）、問題解決率、自主問題解決率、關單率、并發處理能力、知識庫覆蓋率、智能客服閑置時長占比、智能客服話術匹配準確率

三、ai智能客服行業的主要廠商和產品

四、ai智能客服系統架構

4.1 業務架構

4.2 系統架構

智能客服系統需要根據實際情況選擇設計功能模塊，以下是比較主流的功能模塊：

• 知識管理：對FAQ、Task、chat的知識進行增刪改。其支持詞的維護（如：專有名詞、同義詞、敏感詞燈）、QA的維護（業務問答知識）、標注維護（標注問法、標注轉譯）燈內容 的維護。
• 知識教育：根據實際服務用戶的問答數據，對智能客服的知識進行優化調整，以實現更好的問答效果
• 對話管理：可視化的流程畫布維護（單輪對話/多輪對話）、參數調用配置（如“動態的參數，，查詢余額，積分）、標簽的配置應用、策略的配置（如“轉人工策略）
• 問答質檢：通過人工標注，對機器人的實際問答效果進行質量檢查，評估機器人的實際問答效果。如：我們向模型內投入一定數量的優質錄音、文本，然后告知大語言模型都有哪些加分因子、讓他自動判別生產數據的質檢情況，然后不斷通過手工質檢的對齊調優，讓模型持續不斷學習和改進。（運用AI agent 內容分析、質量檢測、情緒識別、標簽體系）
• 智能工單：（運用ai agent 工單生成、智能派單、工單流轉）
• 數據分析：機器人問答數據分析，主要體現用戶提問、知識覆蓋等方面的指標..意圖命中清單報表、用戶交互日志報表、轉人工清單報表等
• 系統管理：系統管理模塊是智能語音導航機器人流程對話管理系統中不可或缺的一部分，它負責機器人公共策略、用戶及角色權限等內容的配置管理。

五、基于AI大模型的智能客服搭建（以知識庫為例）

由于本文篇幅關系，無法全面分析基于人工智能的智能客服搭建方式，所以選取了一個較為典型的功能模塊，即基于AI大模型的知識庫，通常知識庫的底層能力是基于通用性的大模型底層能力的，但由于行業的特性和客戶特征，大多數會外掛行業知識庫等進行語料喂養。那么基于AI大模型的智能客服搭建知識庫流程總體是什么樣的呢，下面將進行簡要描述。

5.1 AI智能客服知識庫

1）確定范圍與數據處理

• 知識庫素材整理：廣泛匯集客服人員長期積累的經驗、歷史會話記錄以及行業知識，構建原始素材庫。這些素材涵蓋了實際問題處理策略、用戶咨詢熱點以及行業規范等內容。
• 數據清洗與聚類：對原始素材再次清洗，提高數據質量。然后通過聚類分析，按問題特征將相似問題歸類，找出常見問題模式，如歸納出某類產品的高頻咨詢問題。
• 問題提煉：按照業務板塊（售前、售后等）和問題類型（功能咨詢、故障反饋等）對清洗后的問題進行分類標記，為構建結構清晰的知識庫做準備。
• 知識形態的判斷：準確區分簡單問題（可依據知識庫直接回復）和復雜問題（需人工憑借專業素養和溝通技巧處理），規劃智能客服與人工客服的協作流程。

2）提升理解與模型選型

（1）模型選型

langchain 框架等是比較主流的框架。提供便捷工具和接口，能靈活整合語言模型、外部數據源及各類組件，高效搭建智能客服系統架構，滿足業務特定需求。

（2）能力提升

• 訓練意圖理解：用豐富多樣的文本數據訓練機器人，使其能準確解析用戶不同表達方式背后的真實意圖，避免理解偏差，提升回復準確性。例如識別口語化和專業表述下的相同咨詢意圖。
• 增強情感識別：借助情感分析技術和訓練數據，讓機器人感知用戶情緒，根據情緒給出人性化回應，如安撫焦急用戶，提升服務體驗。

3）知識庫構建與調優

（1）策略技術

• 根據業務特點、數據狀況和應用場景，選擇合適技術提升智能客服回答質量。
• 提示詞工程：精心設計提示詞，引導智能客服依據知識庫生成準確回復，提高回復針對性，如針對不同產品咨詢設特定提示詞模板。
• rag（檢索增強生成）：利用強大檢索功能在知識庫中查找相關知識，結合生成能力生成高質量回復，快速實現知識更新擴展。
• 微調：基于預訓練模型，根據業務數據和需求調整參數，使模型更適應智能客服場景，如針對客服話術風格和問題類型微調。

（2）具體操作

• 轉人工判定：制定合理規則，當智能客服無法解決問題（如復雜業務政策解讀、用戶多次不滿）時，自動轉接人工客服，保障服務連續性。
• 詞庫配置：構建包含專業詞匯、同義詞、口語化表述的詞庫，提升智能客服對自然語言的理解，避免因用詞差異導致理解錯誤。
• 知識庫測試調優：全面測試知識庫，檢查信息準確性和有效性，根據測試結果優化，如補充缺失知識、修正錯誤表述。

4）灰度發布與上線

（1）小范圍測試與反饋收集

正式上線前，選擇特定小范圍用戶群體或部分業務場景測試。通過問卷、訪談、數據統計等方式收集用戶對智能客服回復準確性、及時性、友好性的反饋，整理分析后作為優化依據。

（2）性能監控與保障上線

實時監控系統穩定性、可靠性和響應速度等性能指標，利用監控工具及時發現并解決性能隱患，確保系統能滿足大規模用戶使用需求，順利全面上線 。

5.2 知識庫索引與召喚描述

針對智能客服知識庫的搭建，知識庫搭建索引能有效提升知識庫效能，提供了快速檢索的能力，提高數據檢索的效率，使得在用戶提出問題時，系統能夠快速地從知識庫中找到相關信息，索引過程包括實體抽取、實體關系確定、實體摘要，以及構建向量數據庫和圖數據庫，這些都是為了優化數據的檢索性能。索引為召回打下了基礎。召回實現為了提供給用戶最相關、最準確的答案或信息。

召回過程包括召回前處理（如問題擴散、意圖識別）、召回中處理（如選擇目標知識庫、向量相似度計算、圖譜召回、召回排序），以及召回后處理（如生成質量評分器、Token壓縮、生成回復、敏感詞混淆處理）

1）搭建索引

• 實體抽?。哼\用自然語言處理和機器學習技術，從產品文檔、客服記錄、行業資料等素材中精準識別關鍵實體。例如，在電子產品領域，可能抽取“芯片型號”、“屏幕分辨率”等作為實體；在醫療咨詢中，則可能是“癥狀名稱”、“治療方法”等。
• 實體關系確定：分析并確定抽取出的實體間的內在聯系，構建知識圖譜。例如，手機型號與芯片、操作系統、售后政策的關系；或者在醫療領域，癥狀與可能的疾病、推薦藥物、相關科室的關聯。
• 實體摘要：為每個實體生成包含關鍵信息的簡潔摘要，便于檢索時快速預覽核心內容。如旅游景點的摘要可能包括“特色景觀”、“開放時間”、“游客評價”等。
• 構建數據庫：將知識轉化為向量存儲，利用向量數據庫根據語義相似度匹配內容；同時，使用圖數據庫存儲知識圖譜，加速復雜查詢的處理，如金融產品的風險等級、收益、適用人群等查詢。

2）召回流程

召回前處理：

• 問題擴散：用戶提問后，系統依據語義和知識關聯擴展相關問題，如“手機拍照模糊”可能擴展到“鏡頭清潔”、“相機設置調整”等問題，確保全面性。
• 意圖識別：使用深度學習模型分析用戶的真實意圖，如“出國旅游”可能包含“目的地選擇”、“簽證辦理”、“行李準備”等需求，指導知識召回方向。

召回中處理：

• 選擇目標知識庫：根據問題領域和行業分類，選擇最合適的知識庫子集，如醫療問題直接關聯到醫療知識庫，提高召回的相關性。
• 向量相似度計算：結合向量庫計算用戶問題與知識向量的相似度，進行排序，鎖定最貼近的內容。
• 圖譜召回：利用圖數據庫中的知識圖譜，追溯相關問題的間接知識，如查詢“電腦維修網點”時，可能需要追溯到“硬件故障”、“服務地點”等信息。
• 召回排序：根據知識的相關性、熱度、匹配度等因素進行排序，優先推送最相關的知識。

召回后處理：

• 生成質量評分器：建立評估機制，對召回的知識進行評分，確保答案的完整性、準確性和權威性，如醫學知識庫中，來自權威醫學期刊的內容可能獲得更高評分。
• Token壓縮：精簡知識文本，去除冗余，加快信息傳輸，提升用戶獲取信息的效率。
• 生成回復：將篩選出的知識整理成自然語言回復，滿足用戶咨詢需求，如旅游規劃建議、健康咨詢等。
• 敏感詞處理：檢測并過濾回復中的敏感詞匯，確保內容的合規性，如在金融咨詢中避免使用可能引起誤解的術語。

通過這樣的流程，智能客服系統能夠提供給用戶最相關、最準確的答案或信息，實現快速、準確的客戶服務體驗。