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“AI大模型 + 智能客服”：最佳实践「TOP 10」

发布日期：2024-12-01 20:57:30 浏览次数： 2337 作者：AI产品经理社

智能客服，是AI大模型天然的绝佳应用场景，仿佛AI大模型的所有能力，都是为智能客服量身定制的一样。为什么这么说呢？

首先，传统智能客服，面临的5大难题（如下所示），AI大模型均可完美解决：

①有限的理解能力。基于规则的智能客服通常只能理解预设的问题和关键词。这意味着它们很难处理用户以非标准方式表达的问题，如使用方言、行业术语或者含糊其辞的表述。用户提问如果未命中正确的关键词或短语，系统可能无法提供正确的答案。

②缺乏上下文感知。传统的智能客服系统通常无法处理涉及多轮对话的上下文信息。这导致在一次会话中，即便是连续的问题，也需要用户重复提供信息，因为系统无法“记住”前一条查询的内容。

③交互性和灵活性不足。传统智能客服系统通常按照固定的模式回应用户，缺乏灵活性和自然流畅的交互体验。它们很难根据对话的发展自然地调整回应，使得对话显得机械和僵硬。

④知识运维成本高。当出现新的产品特性、政策更新或者市场变化时，基于规则的系统需要人工更新知识库和规则，这种依赖大量手动维护的方式不仅成本高、效率低下，而且容易出错。

⑤个性化服务不足。传统智能客服系统主要基于一般性解答，它们往往无法提供针对个别用户特定需求的个性化服务。对所有用户的回答往往是标准化的，缺乏针对性和个性化的深度。

其次，智能客服的完整流程，AI大模型在核心环节均有渗透。

当然AI大模型的应用场景不止于智能客服，但是“AI大模型 + 智能客服”的研究，确实能够为我们提供很多新的应用思路。

例如：基于大模型的智能客服解决方案，在以下方面渗透率最高且发挥出明显价值：

对话内容总结：基于大模型的总结能力，可以为人工客服提供坐席辅助、工单预填、前情摘要等能力，提升坐席人员的工作效率，降低客户通话时长。
知识资产构建：基于大模型的内容创作、总结、分类等能力，可以从对话记录等非结构化文档数据进行智能的知识抽取，自动完成知识标注和知识维护，这些知识点将被用于知识管理流程和系统中，然后补充到企业知识库中。
机器人坐席：大模型提高了机器人客服的意图理解和内容分类能力，这是机器人客服更像“人”一样与用户对话的核心能力。此外，内容创作和增强、语气/说话风格、总结等能力的结合，使得机器人坐席能够有效理解和分析自然语言，与用户进行更加自然、流畅的交互，提升用户体验。

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