【AI企业应用洞察第1期】客服大模型

本期看点

洞察1：高频场景聚焦效率提升，多行业渗透加速

当前智能客服在金融、政务、制造、物流、汽车等行业快速普及，核心聚焦语音识别、工单处理与质检合规。金融领域通过语音机器人实现高精度交互与“未问先答”，智能质检覆盖率达100%；政务领域依托大模型提升政策响应速度与派单精准度；物流业借知识引擎标准化流程，汽车业则优化知识库提效。全行业呈现技术实用化与场景深度结合特征。

洞察2：大模型与多技术融合，驱动智能化升级

智能客服技术向多模态与全流程自动化跃迁：大模型突破知识库滞后瓶颈，语音/语义能力升级，“语义理解-查询-质检”的闭环全流程逐步成型；“AI预处理+人工转接”的人机协同机制逐步深化。

洞察3：客服大模型应用成效从降本、提质、增效多维显现

智能客服应用成效显著实现降本、提质、增效三维突破：效率方面，如小米单日处理量超50万次，中石油工单生成时间从5分钟降至2分钟；成本优化上，如DHL日人工介入减少200次，雄安12345人工抽检量降90%；体验升级中，工行客户满意度98%、雄安政务满意度99.9%。

洞察4：突破技术瓶颈与智能化深度探索任重道远

当前客服大模型技术局限体现为复杂场景依赖人工，知识库动态更新不足，数据孤岛阻碍多系统协同，数字人交互自然度待提升。未来需突破多模态大模型技术能力，强化复杂场景理解与处置；延伸预测性服务，探索智能决策辅助；深化生态整合，推动客服与业务系统融合，实现“响应-解决”全链路闭环。

本期总览

本次客服大模型应用月报通过对4-5月公开信息整理及调研，共整理形成企业客服大模型应用案例21个，涉及文字机器人、语音机器人、知识采编、话务小结、客诉报告、数字人客服等多个场景。

从行业来看，电商、汽车、政务、金融等行业应用客服大模型最多，广泛渗透于客户服务全流程。一方面，以上行业具备信息化程度高、数据基础较为完备等特征，大模型能力可基于现有平台快速落地；另一方面，以上行业服务客户量级巨大，亟需通过大模型等技术手段提升服务体验及运营效率。

从场景来看，文字/语音机器人、知识采编、数字客服专员、话务小结及投诉分析等场景的大模型实践最为密集，构成当前客服领域的高价值应用方向。这些场景贯穿客服生产全流程（话前、话中、话后），对模型性能要求严苛，在降本增效与体验升级方面成效显著。

应用案例

通过对21个客服大模型应用案例进行筛选，依据企业知名度、场景典型性、应用成效显性三个维度，筛选出8个企业客服大模型应用案例，并采取“目标、行动、效果”的分析思路，对案例进行深入分析：

1.小米：消费金融客服系统全面升级，打造“有温度”的金融服务体验

行业：金融

应用场景：语音机器人、话术推荐、智能派单

案例详情：

（1）目标：提升客户识别、语音识别、话术推荐能力，实现问题与工单的全程可视化追踪，满足客户全天候业务咨询与基础业务办理的需求。

（2）行动：全新上线的智能客服系统依托小米生态的大数据优势升级：智能语音识别准确率提升至98%，支持四川方言等区域特色语音交互；引入知识图谱技术，将常规业务咨询响应时间压缩至2.3秒；推出7×24小时智能工单系统，可实现问题处理的全程可视化追踪；客服系统新增智能情绪识别功能，当检测到用户焦虑情绪时，会自动启动安抚话术并优先转接高级客服。

（3）效果：新系统单日处理量突破50万次，客户等待时长平均缩短67%。特别是在消费分期、账单查询等高频场景中，AI客服通过深度学习用户行为模式，能够预判87%的咨询需求，实现"未问先答"的服务创新。

2.中国石油：基于昆仑大模型，构建956100客户服务智能坐席辅助系统

行业：能源

应用场景：语音机器人、文字机器人、话务小结

案例详情：

（1）目标：基于昆仑大模型不断迭代升级智能客服，加速语音识别优化、实时话术推荐等新功能的推广应用。未来，热线将更会“察言观色”，提供更精准的智慧化服务。

（2）行动：服务前，系统根据用户语音导航按键及智能客服对话内容，10秒内自动生成“客户诉求概览”，为客服坐席员快速掌握用户需求提供参考，避免重复询问。服务中，实时语义解析像“隐形质检员”，仅用0.3秒就能捕捉到“投诉”的关键词，同步推送客诉处理操作手册。若检测到用户语速加快，立刻弹出“请先安抚情绪”的提醒。服务后，智能工单系统自动提取时间、地点、需求等关键要素，这一过程使原来需要5分钟缩短到2分钟，准确率从58%跃升至92%。

（3）效果：模型参数从130亿级跃升至700亿级，知识推荐速度提升了62.5%，坐席员人均每日业务处理量从56单增至78单。智能在线客服的应答准确率跃升至85%，复杂问题解决率提升了60%。

3.中外运敦豪（DHL）：引入腾讯云大模型知识引擎，打造自动化智能客服

行业：快递

应用场景：文字机器人、话术推荐

案例详情：

（1）目标：接入腾讯云大模型知识引擎和腾讯企点智能客服，将传统AI客服升级为大模型客服，解决国际快递面临的人工客服难以给出完整回应、客服压力大、用户体验差等一系列问题。

（2）行动：接入腾讯云的大模型知识引擎后，DHL只要把服务手册、寄送规则、操作规范这些文档上传，系统就能自动读懂，整理出标准回答。同时借助腾讯云大模型知识引擎的工作流功能，把这些复杂流程梳理成了 45条可复用的服务场景工作流。系统不再靠一个个静态问答，而是通过动态流程，根据提问内容自动匹配、调取、响应。并且，这些流程由业务人员自主配置、零代码搭建，灵活、高效、可快速响应和迭代。

（3）效果：消息匹配率从92%提升至97%，AI回答更准确；机器人解决率从69%提升至74%，自动响应更高效；每天需要人工介入的问题减少200次左右，客服负担显著减轻。

4.一汽丰田：携手腾讯云，推出AI智能客服独立解决方案

行业：汽车

应用场景：文字机器人、话术推荐、话务小结

案例详情：

（1）目标：将腾讯云大模型知识引擎引入智能客服场景，覆盖一汽丰田官网、APP、小程序、公众号等，并不断提升AI智能客服独立解决率，减轻人工客服工作量，提高服务效率。

（2）行动：理解企业专属知识：智能客服能够深入理解一汽丰田自身的产品信息、服务流程、业务规则，不再答非所问，回答更贴合业务实际；提升准确率和效率：智能客服能够更高效地处理复杂知识，确保给用户的回答更准确、响应更快捷，大幅优化用户体验；补充和优化知识库：一汽丰田还利用这套引擎，对历史客服知识库进行系统性提炼，将过往客服经验转化为企业知识库的补充，减轻人工整理的负担。

（3）效果：智能客服机器人独立解决率从37%提升至84%；每月自动解决客户问题超1.7万次； 客服坐席工作量明显减少，用户满意度同步提升。

5.中国工商银行：“工小慧”远程银行坐席助手

行业：银行业

应用场景：文字机器人、数字人客服

案例详情：

（1）目标：优化客户服务体验，提升服务效率，以应对日益增长的客户需求和市场竞争压力。

（2）行动：开发了远程银行坐席助手“工小慧”，利用AI技术实现“智能全旅程陪伴”，为客户提供更加便捷、高效的服务。完成了DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，并将其接入行内“工银智涌”大模型矩阵体系，为“工小慧”提供强大的技术支持，确保服务的智能化和高效性。

（3）效果：重点场景通话时长压降10%，座席服务效率提升18%，客户满意度达98%。

6.央行征信中心：智能质检，保障高效服务更合规

行业：金融

应用场景：智能质检

案例详情：

（1）目标：解决缺乏统一的质检标准、数据分析效率低、人工质检效率低、难以实现完整的数据管理闭环等问题。

（2）行动：通过人机高效协同，全面提升客户服务质效。中关村科金以自研的得助智能质检系统为核心，提供离线智能质检服务。得助智能质检系统应用在征信系统业务的客户服务场景中，可实现客服语音智能质检，提升质检效率，满足对客户服务流程及品质管控的需求，进一步提升客户服务质效。

（3）效果：质检覆盖率达100%，系统可用性达99%。

7.雄安12345：热线与“雄小智”AI智能助手大模型融合实践

行业：政务

应用场景：语音机器人、文字机器人；话务小结、自动填单、智能质检；工单摘要

案例详情：

（1）目标：构建“能思考、会回答、能办事”的政务服务智能中枢，突破传统热线“按键导航”局限。实现政务知识库的动态更新与精准匹配，解决政策解读碎片化问题。通过AI赋能提升服务质效，推动雄安政务服务从“人工响应”向“智能预判”转型。

（2）行动：深度集成DeepSeek大模型至雄安12345热线系统，打造“语义理解-快速查询-质检问效”闭环。部署“雄小智”AI智能助手，实现7×24小时即时响应，支持多轮对话与模糊意图识别。基于近万条脱敏政务数据构建智能知识库，覆盖企业落地、住房管理、就业创业等高频场景。通过持续学习机制，动态更新政策文件、办事指南及历史工单数据。开发智能质检系统，实现对话务服务全流程监测。推出“智能预判”功能，在用户描述诉求时主动关联关联政策及办理路径。 建立“AI+人工”协同机制，复杂诉求自动转接人工坐席，并推送AI预处理信息。

（3）效果：智能知识库实现毫秒级响应，问题解答效率提升80%，直接解决率达92%。智能质检覆盖100%通话记录，人工抽检量下降90%，质检准确率提升至99.9%。“雄小智”AI助手日均处理咨询超2000件，企业群众办事“一次办成率”提高65%。政务服务满意度达99.9%，获评“全国政务热线服务质量引领标杆”。

8.上海12345：市民服务热线大模型应用

行业：政务

应用场景：语音机器人；话务小结、自动填单；工单摘要、客诉报告

案例详情：

（1）目标：提升回应群众诉求的效率与精准性；实现未诉先办、小病早治、类病根治；推动疑难事项与共性类案问题的解决。

（2）行动：使用AI大模型自动识别通话语音，自动填入关键信息，并精准建议派单单位开发新版政策知识库搜索界面，实现快速响应与精准解答；深入挖掘热线数据资源，识别潜在社会风险，提前预判处置开展专项分析，如建筑工程欠薪、电瓶车停放充电安全隐患等，推动问题解决；发布城区管理中的热点难题和潜在风险榜单，推动基层治理，担当数据“参谋”，主动参与城市治理，为行政决策提供依据和参考，推动健全完善各类诉求处置机制，如燃气管道施工后道路修复处置机制等。

（3）效果：提高了回应群众诉求的效率与精准性，话务员工作更高效。智能派单数量占比高（92.58%），准确率超过90%，实现了未诉先办、小病早治，如防台防汛力量的精准调度。推动了疑难事项与共性类案问题的解决，如大场镇物业服务联合体的成立。优化了公共服务，提升了市民满意度，如普陀区市民满意率提升7.4个百分点，健全了明责确责机制，杜绝了“市民有诉求却不知道找谁”的现象。

趋势洞察

智能客服正从“工具替代”向“智能中枢”转型，未来需通过技术深耕与场景创新，解决复杂需求处理与数据协同问题，最终实现“预判需求、主动服务、辅助决策”的高阶形态。

1.落地现状：高频场景聚焦效率提升，多行业渗透加速

2.实现路径：大模型与多技术融合，驱动智能化升级

3、应用成效：降本、提质、增效多维显现

4.问题与展望：技术瓶颈与智能化深度探索

就职于中国电信研究院，北京邮电大学硕士，主要从事国内外通信市场分析、渠道数字化与销售组织创新等研究工作。

硕士，长期从事信息通信产业与政策研究，近年来专注于操作系统、工业互联网、海外运营研究等领域等。

中山大学硕士，主要从事AI业务发展与企业应用研究、低空经济研究。

北京邮电大学硕士，近期主要从事大模型、AIGC产业等领域相关研究。