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那個(gè)被吐槽的人機(jī)交互,終于活出“人樣”了

IP屬地 中國(guó)·北京 編輯:胡穎 科技云報(bào)到 時(shí)間:2025-08-05 18:06:18

“對(duì)不起,我沒(méi)聽(tīng)懂您的問(wèn)題。”

“您可以再和我描述一下嗎?”

“人工坐席繁忙,請(qǐng)您稍后再撥。”

智能客服本應(yīng)是提升服務(wù)效率與質(zhì)量的“利器”,實(shí)際卻常讓消費(fèi)者陷入“對(duì)話(huà)困境”:要么在“按1”“按2”的語(yǔ)音菜單中暈頭轉(zhuǎn)向,要么遭遇答非所問(wèn)的機(jī)械回應(yīng),即便想轉(zhuǎn)接人工,也往往被“坐席忙”的提示擋在門(mén)外。

智能客服似乎遇到了一道坎,在理解用戶(hù)、和用戶(hù)對(duì)話(huà)方面,始終無(wú)法實(shí)現(xiàn)真正的“智能”。

然而生成式AI技術(shù)的出現(xiàn),讓智能客服看到了前所未有的曙光,基于大模型特有的生成式AI技術(shù)和智能的涌現(xiàn),讓智能客服越來(lái)越逼近人們想象中的樣子。

但問(wèn)題是,生成式AI技術(shù)要如何引入智能客服才能落地?落地后的生成式AI究竟如何在智能客服具體場(chǎng)景中發(fā)揮作用?更進(jìn)一步,對(duì)于企業(yè)和用戶(hù)而言,這種改變是否具備真正的價(jià)值?

理想與現(xiàn)實(shí)的巨大落差

許多企業(yè)引入智能客服的初衷是降低成本、提高效率,但現(xiàn)實(shí)卻是,智能客服往往只能機(jī)械應(yīng)對(duì)簡(jiǎn)單問(wèn)題,一旦涉及復(fù)雜情況,便開(kāi)始“已讀亂回”,甚至循環(huán)提示“請(qǐng)重新輸入”。

消費(fèi)者在反復(fù)嘗試無(wú)果后,只能被迫等待人工客服,而人工客服的轉(zhuǎn)接入口卻隱藏極深,等待時(shí)間動(dòng)輒數(shù)分鐘甚至更久。

更糟糕的是,部分智能客服甚至無(wú)法準(zhǔn)確理解用戶(hù)問(wèn)題,答非所問(wèn)的情況屢見(jiàn)不鮮。

比如,用戶(hù)咨詢(xún)“如何退款”,智能客服卻推送“產(chǎn)品使用指南”;用戶(hù)反饋“訂單異常”,系統(tǒng)卻反復(fù)要求“驗(yàn)證身份”,而真正的解決方案卻遲遲無(wú)法給出。

這種“低效溝通”不僅浪費(fèi)用戶(hù)時(shí)間,還可能激化矛盾,導(dǎo)致消費(fèi)者對(duì)品牌信任度下降。

一直以來(lái),傳統(tǒng)的智能客服存在四大痛點(diǎn),這些痛點(diǎn)不僅影響了用戶(hù)體驗(yàn),更制約了智能客服的未來(lái)發(fā)展。

首先,用戶(hù)吐槽的“智障”,其實(shí)就是機(jī)器對(duì)語(yǔ)義理解不足,用戶(hù)提了訴求,但機(jī)器答非所問(wèn)的概率很高。

這是因?yàn)樯弦淮悄芸头诩夹g(shù)上使用的是關(guān)鍵詞、BERT模型等機(jī)制,這種機(jī)制需要大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注,標(biāo)注越多,理解能力就越強(qiáng),但標(biāo)注高度依賴(lài)人工。

一旦人工標(biāo)注和訓(xùn)練不足,機(jī)器的理解能力就會(huì)不夠,結(jié)果就是答非所問(wèn)。

其次,用戶(hù)體驗(yàn)不好,缺乏情感表達(dá)。用戶(hù)是有情緒的,但上一代智能客服是預(yù)制的,不管用戶(hù)什么情緒來(lái)提問(wèn),機(jī)器都是標(biāo)準(zhǔn)回復(fù),比較機(jī)械。機(jī)器能不能打動(dòng)用戶(hù)、解決用戶(hù)問(wèn)題,完全取決于設(shè)計(jì)問(wèn)答的那個(gè)人。

第三,復(fù)雜任務(wù)處理很呆板。比如預(yù)定會(huì)議室,上一代智能客服一般會(huì)使用流程畫(huà)布,第一步問(wèn)定會(huì)議室的時(shí)間、參會(huì)人等信息,再調(diào)取定會(huì)議室的接口,必須一步步按設(shè)定好的流程來(lái)。當(dāng)用戶(hù)的話(huà)題超出了設(shè)定范圍,智能客服就會(huì)直接告訴用戶(hù),它答不上來(lái),最后轉(zhuǎn)人工客服的比例其實(shí)很高。

第四,訓(xùn)練成本高。上一代智能客服需要設(shè)立專(zhuān)門(mén)的機(jī)器人訓(xùn)練師,因?yàn)樾枰F舉業(yè)務(wù)上的問(wèn)題和標(biāo)準(zhǔn)答案。

如果涉及到一些復(fù)雜的業(yè)務(wù)知識(shí)和流程,還需要梳理知識(shí)圖譜。整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程非常復(fù)雜,通常需要3個(gè)月到半年,然后才能達(dá)到80%的解決率。專(zhuān)門(mén)配置這樣一個(gè)訓(xùn)練師,企業(yè)成本是非常高的。

然而,大模型的出現(xiàn),為新一代智能客服可解決這些痛點(diǎn)提供了具有實(shí)踐意義的路徑。

從發(fā)展看,智能客服經(jīng)歷了三個(gè)主要的階段。第一階段是規(guī)則系統(tǒng)與專(zhuān)家系統(tǒng),通過(guò)編寫(xiě)關(guān)鍵字匹配用戶(hù)的意圖并作出回應(yīng),主要應(yīng)用于在線(xiàn)機(jī)器人。此階段依賴(lài)于大量的人工設(shè)定規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)基本的功能。

之后在深度學(xué)習(xí)時(shí)代,隨著ASR(自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別)、TTS(文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音)和NLP(自然語(yǔ)言處理)等技術(shù)的成熟,智能客服不僅能夠服務(wù)于在線(xiàn)環(huán)境,還能擴(kuò)展到電話(huà)場(chǎng)景的應(yīng)答機(jī)器人,從規(guī)則驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

目前我們正處于大模型時(shí)代,隨著引入了具備更強(qiáng)泛化能力、理解力和擬人度的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型,智能客服變得更加智能化,并且面對(duì)復(fù)雜表達(dá)時(shí)也能提供更為準(zhǔn)確和人性化的回復(fù)。

大模型可以冷啟動(dòng),不需要標(biāo)注數(shù)據(jù),只需要把客戶(hù)的業(yè)務(wù)知識(shí)維護(hù)進(jìn)去,就能達(dá)到很好的效果,回復(fù)比較人性化,接得上用戶(hù)的話(huà)題,能夠理解用戶(hù)的情緒等等。

比如,一個(gè)用戶(hù)一開(kāi)口就很生氣,新一代大模智能客服會(huì)先進(jìn)行安撫,然后再列出相應(yīng)的解決方案。因?yàn)樗軌蚋鶕?jù)用戶(hù)的情緒變化生成對(duì)應(yīng)的回復(fù),所以用戶(hù)對(duì)話(huà)的流暢度體驗(yàn)就會(huì)很好,情緒價(jià)值也足夠。

對(duì)于流程類(lèi)任務(wù),就像預(yù)定會(huì)議室的場(chǎng)景,大模型不需要固定的流程設(shè)置和窮舉話(huà)題。

因?yàn)樗泻軓?qiáng)的推理能力,當(dāng)用戶(hù)給到它對(duì)應(yīng)的提示詞工程,告訴它定會(huì)議室需要用戶(hù)提供哪些信息,大模型就可以自己去思考已經(jīng)拿到了哪些信息,還缺哪些信息,從而引導(dǎo)用戶(hù)給出完整的所需信息。

就算中間用戶(hù)切換話(huà)題,大模型也可以繼續(xù)聊下去。

在訓(xùn)練成本方面,因?yàn)橛辛舜竽P停筒辉傩枰獙?zhuān)門(mén)的機(jī)器訓(xùn)練師了,企業(yè)成本降低了,回答的準(zhǔn)確率還得到進(jìn)一步提升。

AI客服的新一輪變革

經(jīng)過(guò)多年發(fā)展,AI客服市場(chǎng)吸引各路玩家紛至來(lái)參與其中,行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)也愈發(fā)激烈。但白熱化競(jìng)爭(zhēng)往往意味著下一輪變革的開(kāi)啟,這也對(duì)各大AI客服廠商提出了新的要求。

AI能力是智能客服進(jìn)階的核心,如何讓機(jī)器回答更準(zhǔn)確,更接近真人,更深入企業(yè)的運(yùn)營(yíng)依然是行業(yè)面臨的共同課題。

事實(shí)上,AI能力并不局限于AI算法技術(shù)層面,而是AI技術(shù)如何落地行業(yè)、在商業(yè)化場(chǎng)景中有更好的表現(xiàn),更考驗(yàn)廠商的能力。

對(duì)于不同行業(yè)領(lǐng)域的智能客服,所要解答的問(wèn)題并不相同,這就要求智能客服產(chǎn)品擁有特定行業(yè)的知識(shí)庫(kù),對(duì)不同行業(yè)的用戶(hù)問(wèn)題進(jìn)行理解并做出回復(fù)。

隨著各類(lèi)技術(shù)的發(fā)展,智能客服已成為多點(diǎn)技術(shù)融合的一個(gè)應(yīng)用體系,越來(lái)越多復(fù)雜的需求將持續(xù)倒通著整個(gè)智能客服升級(jí)。

這對(duì)智能客服廠商的綜合實(shí)力提出了更高的要求,不僅需要具備雄厚的PaaS技術(shù)能力,還需要豐富的定制化開(kāi)發(fā)和交付經(jīng)驗(yàn)。

這就需要AI客服企業(yè)既可以打造符合行業(yè)特性需求的營(yíng)銷(xiāo)與服務(wù)全鏈路解決方案,承接企業(yè)從售前、售中到售后的全流程業(yè)務(wù)需求,也能夠?yàn)槠髽I(yè)量身定制智能客服解決方案。

2025年,生成式AI技術(shù)在全球范圍內(nèi)加速滲透,重新改寫(xiě)客戶(hù)服務(wù)行業(yè)的面貌。

企業(yè)普遍尋求利用AI提升服務(wù)效率與體驗(yàn),然而,技術(shù)落地的“最后一公里”——即如何將強(qiáng)大的模型能力轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定、高效、易部署的業(yè)務(wù)解決方案,成為普遍面臨的挑戰(zhàn)。

響應(yīng)延遲、多語(yǔ)言支持、復(fù)雜場(chǎng)景理解、定制化成本以及全球化部署的合規(guī)性等問(wèn)題,亟須扎實(shí)的工程化能力來(lái)破解。

在此背景下,云勢(shì)數(shù)據(jù)推出了ConnectNow全渠道智能聯(lián)絡(luò)中心系統(tǒng)。該方案針對(duì)上述行業(yè)痛點(diǎn),提供一套“開(kāi)箱即用”的智能化服務(wù)解決方案,幫助企業(yè),特別是積極拓展海外市場(chǎng)的中國(guó)企業(yè),快速構(gòu)建高效、合規(guī)的全球客戶(hù)服務(wù)體系。

創(chuàng)立伊始,云勢(shì)數(shù)據(jù)就選擇與亞馬遜云科技站在一起,成為中國(guó)最早一批投入亞馬遜云科技體系的服務(wù)商之一。

2023年,云勢(shì)數(shù)據(jù)聚焦熟悉的聯(lián)絡(luò)中心業(yè)務(wù),正式啟動(dòng)ConnectNow的研發(fā)。基于云聯(lián)絡(luò)中心服務(wù)Amazon Connect和全托管生成式AI平臺(tái)Amazon Bedrock,云勢(shì)數(shù)據(jù)打造了全渠道智能聯(lián)絡(luò)中心產(chǎn)品ConnectNow。

憑借全渠道接入、坐席智能輔助、Agentic AI智能客服/智能銷(xiāo)售、智能質(zhì)檢等能力,ConnectNow實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)無(wú)縫客戶(hù)支持,精準(zhǔn)洞察客戶(hù)深層需求,動(dòng)態(tài)生成個(gè)性化服務(wù)策略,助力企業(yè)顯著提升全球售后服務(wù)質(zhì)量與客戶(hù)滿(mǎn)意度。

當(dāng)前企業(yè)在應(yīng)用人工智能,特別是大型語(yǔ)言模型(如ChatGPT背后的技術(shù))進(jìn)行客服升級(jí)時(shí),常常面臨兩大難題:一是技術(shù)難以真正融入現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程(落地難),二是AI系統(tǒng)的反應(yīng)速度有時(shí)不夠快(響應(yīng)慢)。

云勢(shì)數(shù)據(jù)沒(méi)有一味追求最尖端或參數(shù)最大的模型,而是選擇了一條更注重實(shí)效和工程化的技術(shù)路線(xiàn)來(lái)解決這些問(wèn)題。周利鋒介紹,云勢(shì)數(shù)據(jù)深度應(yīng)用亞馬遜云科技提供的Amazon Bedrock服務(wù),讓ConnectNow系統(tǒng)可以非常“聰明”地根據(jù)不同的客服任務(wù),自動(dòng)選擇最適合的“AI大腦”來(lái)處理。

對(duì)于需要閃電般速度的任務(wù),比如實(shí)時(shí)翻譯用戶(hù)的語(yǔ)言,它會(huì)調(diào)用輕量級(jí)、高效的Claude Haiku模型。

對(duì)于需要深度思考、復(fù)雜推理的任務(wù),比如理解用戶(hù)曲折的提問(wèn)意圖或者解決一個(gè)多步驟的問(wèn)題,它會(huì)調(diào)用更強(qiáng)大、思考更深邃的Claude Sonnet模型。

這種精準(zhǔn)匹配的策略帶來(lái)了顯著提升:系統(tǒng)能準(zhǔn)確理解超過(guò)95%的用戶(hù)問(wèn)題意圖,并且在語(yǔ)音對(duì)話(huà)中,從用戶(hù)說(shuō)完話(huà)到AI開(kāi)始回應(yīng),延遲被壓縮到了2秒以?xún)?nèi),接近甚至優(yōu)于人工客服的響應(yīng)速度。

此外,在電商領(lǐng)域其實(shí)很少有語(yǔ)音場(chǎng)景,而更多是圖文展示,因此需要更豐富的展現(xiàn)形式。

云勢(shì)數(shù)據(jù)的AI 引擎像拆解樂(lè)高積木一樣,提供了30多個(gè)獨(dú)立的功能模塊(組件)。這些模塊涵蓋了各種常見(jiàn)場(chǎng)景,當(dāng)用戶(hù)詢(xún)問(wèn)產(chǎn)品詳情時(shí),AI不僅能回答,還能直接展示相關(guān)圖片和文字說(shuō)明。

系統(tǒng)能根據(jù)當(dāng)前對(duì)話(huà)或常見(jiàn)問(wèn)題,主動(dòng)彈出用戶(hù)可能關(guān)心的其他問(wèn)題選項(xiàng)。

企業(yè)客戶(hù)不再需要從零開(kāi)始構(gòu)建復(fù)雜的系統(tǒng),或者被迫接受僵化的解決方案。他們可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求,像挑選和拼接積木一樣,靈活組合這些預(yù)制組件,快速定制出最適合自己的客服流程,大大降低了使用門(mén)檻和定制成本。

借助亞馬遜云科技,云勢(shì)數(shù)據(jù)還實(shí)現(xiàn)了全球業(yè)務(wù)快速拓展。亞馬遜云科技擁有全球覆蓋的基礎(chǔ)設(shè)施,基礎(chǔ)設(shè)施遍及37個(gè)地理區(qū)域的117個(gè)可用區(qū),助力云勢(shì)數(shù)據(jù)在短時(shí)間內(nèi)完成海外服務(wù)節(jié)點(diǎn)部署,快速拓展海外業(yè)務(wù),提升品牌競(jìng)爭(zhēng)力。

目前,云勢(shì)數(shù)據(jù)ConnectNow解決方案已上架亞馬遜云科技Marketplace,有效觸達(dá)更廣泛的國(guó)際客戶(hù)群體。

憑借與亞馬遜云科技的深度合作,云勢(shì)數(shù)據(jù)現(xiàn)已為制造、新能源、汽車(chē)、金融、電商零售、游戲等多個(gè)行業(yè)的領(lǐng)先企業(yè)提供服務(wù),全面助力企業(yè)提升全球化售后服務(wù)的品質(zhì)與客戶(hù)滿(mǎn)意度。

在制造業(yè)、新能源、汽車(chē)等出海主力領(lǐng)域,ConnectNow已經(jīng)開(kāi)始展現(xiàn)令行業(yè)關(guān)注的效能。在德業(yè)股份的落地實(shí)踐中,德業(yè)股份的設(shè)備銷(xiāo)往全球110個(gè)國(guó)家,傳統(tǒng)客服受限于時(shí)差與語(yǔ)言障礙。

接入ConnectNow后,系統(tǒng)支持用戶(hù)與經(jīng)銷(xiāo)商通過(guò)APP、官網(wǎng)、獨(dú)立站、郵件、WhatsApp、Facebook等多種渠道進(jìn)行聯(lián)系,并提供30多種語(yǔ)言的7×24小時(shí)服務(wù),客服效率提升超30%。

在為某充電樁企業(yè)合作時(shí),因?yàn)槠髽I(yè)缺乏多語(yǔ)種本地客服團(tuán)隊(duì)。云勢(shì)數(shù)據(jù)基于亞馬遜云科技構(gòu)建了電話(huà)機(jī)器人客戶(hù)服務(wù)系統(tǒng),借助ConnectNow,該企業(yè)實(shí)現(xiàn)英、法、德等10國(guó)語(yǔ)言自動(dòng)識(shí)別,成功申請(qǐng)10國(guó)本地號(hào)碼,語(yǔ)音識(shí)別和故障信息錄入準(zhǔn)確率超90%,整體效率提升超過(guò)50%,年省成本550萬(wàn)元人民幣。此外,ConnectNow系統(tǒng)還對(duì)接客戶(hù)的Salesforce系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)售后與客戶(hù)管理一體化,進(jìn)一步提升客戶(hù)運(yùn)營(yíng)效率。

“AI客服不是替代人類(lèi),而是重構(gòu)服務(wù)鏈條。”周利鋒的這句話(huà),道破了智能客服的終極價(jià)值——技術(shù)不該是“繡花枕頭”,而應(yīng)真正解決效率問(wèn)題,在煙火氣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值。

從被吐槽“智障”到真正有了“人味兒”,智能客服的進(jìn)化之路,正是技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合的縮影。

隨著生成式AI與大模型技術(shù)的持續(xù)迭代和工程化能力的不斷精進(jìn),未來(lái)的客服場(chǎng)景將更懂用戶(hù)、更高效、更溫暖,既為企業(yè)降本增效,也讓每一次咨詢(xún)都成為連接用戶(hù)與品牌的橋梁。

這或許就是AI服務(wù)于人的終極意義:讓技術(shù)隱于無(wú)形,讓體驗(yàn)流于自然。

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