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隨著人工智能技術的不斷進步，AI客服逐漸嶄露頭角，成為企業(yè)提升客戶服務效率與質量的重要工具。本文以TFlow AI產品為例，深入探討了如何將大模型技術應用于客服場景，通過業(yè)務流程的優(yōu)化和智能推理，實現客戶服務的自動化和智能化。

本文帶來TFlow AI關于客服落地的案例，詳細介紹業(yè)務側AI客服如何與大模型相互結合。

TFlow AI 產品簡介：是面向B端業(yè)務場景Agent平臺，能按流程處理任務（SOP），圍繞目標來進行離散推理。能快速搭建Ai客服、AI導購等應用。

產品允許LLM與環(huán)境進行交互，根據環(huán)境數據的反饋不斷的調整行動計劃/策略。且整個sop的過程是由文本來控制，不需要用到Work Flow。

一、業(yè)務的基礎信息

中國XXX運動品牌，一家中國領先的國際運動服裝品牌企業(yè)。

本集團主要從事設計、開發(fā)、市場推廣及分銷品牌運動服裝

1. 業(yè)務場景

• 線下：1000家線上門店。微信生態(tài)內、有門店小程序。用戶通過小程序下單，在微信客服內咨詢產品各種的問題
• 合作定制：和各個高中、初中、小學合作。承接學校的校服定制，學生或者家長在平臺上購買定制款衣服

2. 現狀

• 有6個人工客服；
• 通過微信客服承接服務；
• 用傳統(tǒng)的智能客服、關鍵字匹配等方式回答問題，效果一般。因為微信中只能通過純文本溝通，對話限制在了一問一答，傳統(tǒng)機器人無法使用。

3. 核心痛點問題

• 微信生態(tài)傳統(tǒng)的基于關鍵詞的多輪對話的客服，無法解決問題；
• 微信生態(tài)基本依靠人工來解答售前售后問題；

4. 預計最終效果

客服少2個人

二、TFlow Agent產品特征

產品特征：是面向B端業(yè)務場景Agent平臺，能按流程處理任務（SOP），圍繞目標來進行離散推理。能快速搭建Ai客服、AI導購等應用。產品允許LLM與環(huán)境進行交互，根據環(huán)境數據的反饋不斷的調整行動計劃/策略。且整個sop的過程是由文本來控制，不需要用到Work Flow。

• TFlow產品的特點擅長模擬人的思維流程，按照規(guī)定的流程去處理事情；
• 擅長流程的控制和處理；不擅長單點任務的處理。如查知識庫

三、Agent流程處理的框架

1. 當用戶輸入詢問時

1）記憶能力

• 先通過模型的記憶能力，獲取用戶畫像、流浪記錄、相同問題的解決歷史會話記錄
• 解決對應問題的參考sop流程

2）計劃能力+推理

• 讓模型基于用戶的提問，解決的SOP，制定與用戶的溝通計劃
• 根據用戶反饋調整溝通計劃，推理出新的步驟

3）tools

• 根據推理出來的計劃、選擇執(zhí)行的內容
• 比如調用ERP、知識庫等

最終得出結論、輸出給用戶

整個過程中，模型能夠模擬人+參考sop流程，執(zhí)行對應的任務，從而達到相應的結果

四、落地核心步驟（業(yè)務流程的梳理與抽象）

• 問題歸類于意圖整理
• 業(yè)務邏輯的抽象

1. 問題分類與意圖整理

1）問題整理：分析用戶的用戶問題，對應進行板塊、問題場景、業(yè)務類型的歸類

2）意圖歸類：將用戶的問題進行歸類，按照問題歸類，整理拆解業(yè)務，歸類如下：

2. 業(yè)務邏輯抽象

即將相同處理流程的意圖歸類。核心：不同意圖的任務流程用相同的思維流程來替代

比如：

• 退貨和換貨，都是處理用戶對商品不滿意的處理
• 促銷活動、商品問題答疑，都是解決下單環(huán)節(jié)的問題。可以抽象到商品推薦環(huán)節(jié)。

其次，模擬人的思考流程。按照一個客服街道客戶詢問的處理邏輯，來處理

比如退貨人的處理流程：

• 詢問客戶退貨理由
• 查詢訂單ID是否存在
• 退貨理由是否符合規(guī)則
• 商品是否符合退貨條件
• 引導退貨

這個處理流程，也適用于換貨，快遞不滿意等等；

關鍵是將不同意圖的處理流程，抽象人的思維流程，同時進行兼容。比如訂單催發(fā)貨和訂單信息查詢在流程處理上相同。

3. 業(yè)務邏輯抽象后的流程歸類

五、Agent客服機器人效果

通過知識庫模擬，如果是實際接口，效果會更好-

優(yōu)化規(guī)則、同類問題處理更順暢-

效果1

效果2

六、最終數據效果

抽樣200條數據，分析模擬對話歷程，看是否Ai機器人可以解答；

當前全部由人工接待：使用機器人后：預計會有65%的解決率；