AI大模型引领客服机器人变革

自从 ChatGPT的火爆“出圈”以来，一股人工智能的大模型在国内和国际上都刮了起来。随着人工智能技术的发展，很多公司都纷纷进入了这个行业，并且纷纷发布了自己的人工智能大建模技术，企图在人工智能技术的浪潮中独占鳌头。而人工智能领域的大型建模，除了一般的建模外，还包括了纵向的建模。

随着人工智能大模型的不断推出，其在市场上的落地和商业上的运用，便成了人们最为关心的问题。同时，一些发布 AI大模型产品的企业，也加速了 AI大模型落地和应用的开发。而在这些场景中， AI大数据的应用被认为是最好的选择。

提到“智能客户服务”，我想大部分人都不会觉得奇怪。随着用户使用方式逐步转向网络，对客户服务的要求也越来越高。伴随着客户服务的大规模增长，智能客户服务应运而生，协助人力客户服务，为客户和消费者提供更优质、更高效的服务。现在，智能化的客户服务产业发展得很快，而且越来越受欢迎。所以，为什么智慧客户服务将会是 AI大数据的一个最好的战场？

首先， AI大数据在服务内容产生、语义分析等领域具有优异的性能，非常适合于智慧服务领域。通过对大量人工智能大模型的研究可以看出，大部分的大模型产品都具备了文本生成、言语理解、知识问答、逻辑推理等多种功能。人工智能大数据模式因融合了深度学习与 NLP等多种技术，在对文本的理解与自动生成方面表现得尤为突出。

而智能客服是运用人工智能技术，通过语音识别、自然语言处理等技术，来识别客户的需求，并以客户的需要为依据，给出有针对性的解决方案，来回答客户的疑问，与此同时还可以提高客服服务的工作效率。AI大模式所具备的对语言的理解和内容的产生能力，正是智慧客服所急需的。因此，可以看出， AI大模式与智慧客服领域具有很高的匹配性，更易于在现实中将其付诸实践。

其次，通过大数据的 AI建模，可以提高客户服务的智能化水平。尽管智能客服在某种意义上减轻了传统的人力客服人员的工作负担，提高了他们的工作效率，真正的为大家提供了一个方便快捷的服务。但是，毫无疑问，智能客服人员的智能水平还很低，因此，网上对于智能客服人员“不智能”和“不会说人话”的抱怨一直都没有停止过。

伴随着数字时代的到来，大量的数据被生成， AI大模型利用了大量的训练数据，并在大量的文字数据中进行学习，从而不断地提升 AI大模型的语言理解能力，从而使 AI大模型具备了对更加复杂的信息进行处理的能力。在 AI大数据的帮助下，智能客服可以对情境进行更精确的了解，对使用者的需求进行辨识，为顾客提供更靠谱的服务。

“疾行”与中国移动

人工智能大模式的火热依旧没有消退，更多的玩家，包括电信公司在内，都在积极地参与这场竞争。中国联通推出的“鸿湖”文字大模式1.0版；中国电信公司推出了一种大语种 TeleChat；中国移动推出的“九天” AI产业大数据模式，也就是九天·海算政府大数据模式与九天·客户大数据模式。而中国移动能够在客户服务方面率先发布大模式，是由多种因素共同作用的结果。

中国在客户服务方面积累了丰富的客户体验和专业知识，为客户大数据建模提供了良好的技术支持。中国移动是我国三大电信之一，在很长一段时间内都和客户建立了深厚的联系。在使用手机通讯服务、无线上网和有线宽带等服务的过程中，不可避免地会遇到一些个人无法解决的问题，这时，就需要向运营商的客户服务中心求助。中国移动经过多年的发展，积累了海量的客户数据，丰富的客户体验，以及对客户体验的深入了解，为中国移动客户体验式的客户体验提供了宝贵的资源和借鉴。

据悉，九天·客户服务大模式不但可以分析和回答问题，而且还可以按照客户提交的文字，给出相应的回答；还可以与智能客服合作，对历史沟通内容的语义和语境进行分析，并对对话的重点和关键信息进行总结和归纳，为智能客服提供答复意见。

而中国则采用了客户关系管理模式，通过客户关系管理，提高了客户关系管理水平，提高了客户关系管理水平。前面已经说过，中国移动与客户关系密切，他们多年在客户服务方面的工作，为中国移动提供了大量的客户服务，也是一个很好的资源。类似地，中国提出的“客户关系管理大模式”也可以被运用到自己的公司，对自己的公司进行“赋能”，提高公司的客户关系管理水平，提高客户关系管理的效率与品质，并对客户的体验进行了最大程度的改善。

例如，对于用户提出的复杂问题，九天·客服大模型可以与人工客服进行协同，通过对历史沟通内容的语义和上下文进行分析，归纳、总结其中的关键信息，为人工客服提供回复建议，缩短答复时间，达到提高人工客服工作效率和提高用户满意度的目的。

“快走”容联云大喝一声。

就在不久前，容联云对外公布了一款基于多层框架的跨领域大型语言系统——“红兔大模型”，该系统是一款基于多层框架的大型语言系统。据悉，红兔网大模式聚焦于“懂沟通”、“会分析”、“懂知识”、“会执行”“四大能力”，服务于客户服务、市场推广等情景。

一是,容联云对 AIGC进行了长期的研究，为其 AI大数据系统的发布奠定了基础。据悉，容联云的 AI小组一直致力于 AIGC的研究，在对话自动生成、问答自动生成、 SQL语句生成等领域均取得了一定的进展，在多项比赛和测评中均获得了较高的排名。在此基础上所取得的成果，是支持容联云开发大型语言模式的有力推动力。

二是,容联云在智慧客户服务方面已经有了很深的造诣，可以提供更加强大的智慧客户服务的 AI大数据系统。容联云一直致力于智慧客户服务，已开发出包括智慧客户服务机器人在内的一系列新的产品。经过数年的努力，容联云在智慧服务领域有着更加深入、更加深刻的认识与认识。而容联云就是利用这些年来积累的庞大的垂直行业资源，对 AI大模型产品进行了训练，并在此基础上，对其在智慧客服方面的深刻了解，开发出了目前的大模型产品。

例如，在目前的智能客服领域中，它基本上可以对常用的句式结构进行准确识别并进行回复，但是在遇到复杂的句式问题时，它会出现识别不清、答非所问的现象。而“赤兔大模型”拥有“懂沟通”、“会分析”、“有知识”、“能执行”四项基本功能，所谓“会分析”，就是在“会分析”、“会分析”的情况下，可以从更高的维度，去分析和推理问题。

三是,基于容联云的产业大数据模式，可以更好的进行商业落地。尽管人工智能大数据有着广泛的应用潜力，但是它同时也是一个非常“烧钱”的行业，所以其商业应用也受到了广泛的重视。而容联云提供的这个产业大数据，则是将自己对产业的了解与现有产业的认知相融合，让它更好地将自己的技术应用到了市场上。据悉，在此基础上，公司能够建立起自身的智慧客户服务与数字化市场，从而实现由“降本增效”向“价值创造”的转变。

有了竞争对手

从现在的情形来看， AI大数据与 AI大数据的契合程度的确很高， AI大数据作为 AI大数据应用的一个主要应用场景自然也就理所当然了。不过，不得不说， AI大数据对于智慧客服来说，确实具有极高的实用价值，但同时也存在一些问题。

首先，人工智能大模式所产生的视频还不够稳定，目前还达不到使用者的要求。与其他行业相比，智能客服在许多时候都需要给出准确、可靠的答案。而在此以前，智能客服被用户吐槽的一个主要原因就是它会出现不理解用户意思、答非所问的情形。

然而，由于受到训练样本的数目与品质的制约，人工智能大规模建模所得到的预测结果往往具有较高的可信度，且存在一定的误差。如果 AI大模型产生了一个错误的回答，那么它不但无法达到最初利用 AI大模型来达到智能客服降成本增效的目的，还会起到相反的作用，从而影响到顾客对它的服务体验。

其次，客户服务业务涉及的领域广泛，更新迅速，需要大量的人工智能建模。智能客服的使用领域非常广泛，比如电商、酒店、银行行业等等。而各个行业都有各自的特征和专门术语，而且很多行业的信息和产品迭代的速度都非常的快，这就导致了 AI大模型所需的训练数据越来越多，才能够达到不断的对 AI大模型的准确性进行突破。但同时，更多的数据也代表着更多的训练费用。

总的来说， AI大模型的落地应用已经被提到了议事日程上，更多的公司都在寻找适合 AI大模型的落地场景，并进行了落地试验。而由于其本身所具有的巨大的应用价值和与 AI大数据的高度匹配性，使得智能客服系统已经成为 AI大数据应用的一个主要领域。虽然目前 AI大数据模式应用于智慧客户服务中还存在很多困难，但终有一日会被解决。到那时，客户或许可以真正的感受到智能和个性化的智能客户服务。