AI大模型如何在行业实际落地：企业对话场景拥抱大模型之路

数字化转型浪潮下

企业服务为什么需要数智化？

见微知著，咱们先看一个真实的小故事。

小王的续保扣款之旅

小王买了一份重疾保险，每年3月底从自己的存折账户自动扣款，但今年扣款却失败了。最终重新办理了银行卡才成功扣款，整个处理过程耗时一个月，给小王带来了极差的用户体验。

4月第一周，保险客服人员致电告知扣费未成功，显示银行账号异常。小王前往银行网点咨询查证后，告知客服银行账号处于正常状态。客服反馈将于次周一检查是否仍在未扣款名单中。

第二周周一，客服反馈扣款仍异常，建议下载保险平台APP，变更扣款银行卡；按照客服提供的流程，小王下载了保险平台APP，并成功变更扣费账户。

没想到，第三周周一，客服再次告知未成功扣款，表示小王变更的银行卡不支持自动扣款，必须是固定的某几家银行。来回波折耗光了小王的耐心，小王一度想解除保险合同。冷静过后，小王思考扣款失败的原因可能为存折账户不支持自动扣款业务，只能绑定某些固定银行的银行卡才行。于是小王再次前往银行网点，办理了新的银行卡，并将扣款账户变更为该银行卡。

终于，历时一个月，解决了续保自动扣款问题。

我们带小王来复盘下整个过程

假如当扣款失败后，保险公司能第一时间告知小王自动扣款必须具备的条件，比如仅支持是固定的某几家银行的银行卡，不支持存折；银行卡扣款账户信息必须正确且账户状态正常；银行卡账户有足够的余额供扣除等等。小王便能及时进行调整，快速完成扣款。

对此，我们提出了三个解决方案。

方案一：假如在账号扣费失败后，保险公司可以自动给小王发送扣款的必备条件，小王第一周即可前往银行网点办理新的银行卡，变更扣款账户，无需浪费巨大的时间和精力。一方面，将极大地提升客户服务体验，另一方面，有效节省人工客服来回沟通的服务成本。

方案二：在客服人员第一次联系小王时，系统可辅助客服人员告知相关的解决方案，也能快速解决客户问题，提高整体的服务效率。

方案三：在扣款前1个月，系统可智能检测小王的账户情况。如果发现小王的账户无法自动扣款，则提前自动通知并说明解决方法，这样可以大大提升运营管理水平，提升用户满意度。

从这个小故事可以看出，在数智化转型的今天，如果企业提升数字化、智能化水平，可有效提升用户体验满意度及忠诚度；减轻人工服务压力，提升服务效率，降低运营成本；并能通过数据智能，重建企业决策机制和业务流程，提升运营管理水平。

得助智能如何助力

企业服务数智化转型？

数字化的核心是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，从而建立数字化模型实现内容“在线化”，完成对外部数据的采集、传输、存储、分类和应用。

数智化是企业在数字化基础上的转型升级，运用大数据、AI、云计算等技术，深度挖掘数据价值，实现智能化分析与管理，提升应用数据的水平和效率，帮助企业优化现有业务价值链和管理价值链。

企业服务数智化则是围绕客户服务，将客户、人力坐席、知识、联络历史、通话录音、客户评价、系统、业务SOP、公众舆论等结构化和非结构化数据进行分析挖掘洞察，结合AI智能化应用能力手段，优化整个业务服务流程，替代或者协助人工，提升服务效率、降低服务成本。

作为领先的对话式AI技术解决方案提供商，中关村科金基于人工智能、大数据等技术打造得助智能数智化能力平台，助力企业优化服务流程，快速达成降本增效。

得助智能数智化能力平台拥有6大核心能力：

1、基于客户画像的精准营销及主动个性化服务；

2、基于客户画像以及人工服务标签的能力匹配服务资源，优化智能路由排队策略；

3、支持替代型智能客服应用，包括IVR智能语音导航、文本客服机器人、语音客服机器人、数字人客服、视频客服等；

4、支持协作型智能客服应用，包括智能培训、智能质检和智能坐席助手等；

5、支持利用知识图谱构建统一智能知识库，可统一为人工坐席、语音机器人、文本机器人、智能质检、智能助手、智能培训机器人共同使用，降低知识运营成本；

6、洞察客服业务运营数据，挖掘客户投诉原因、热点趋势、来电分析等数据，辅助运营管理决策。

数智化客服平台规划设计思路

通过5个维度，助力企业升级数智化底座，强化综合服务能力。

01服务多元化

将传统单一的电话客服升级为支持微信、网站、小程序、APP甚至社交媒体多元的服务渠道入口，同时各个渠道之间可以相互协作；比如当客户A与客服人员电话沟通时，由于交互体验仅限于电话语音，为了解决更复杂的现场问题，可以实时发起在线视频通话，通过多元的交互体验来提高客服效率，提升客户服务满意度。

02服务智能化

所有客户服务渠道接入后，统一由智能语音导航、在线文本机器人以及虚拟数字人等智能客服为客户提供自助、智能化的服务，实现客户需求7*24小时的秒级响应，有效提升客户服务体验，降低人工服务成本。

03智能协作化

当智能客服机器人不能满足客户服务需求时，将通过智能路由选择最佳客服人员提供服务。在客服人员上岗前，通过得助智能陪练，助力企业培养金牌客服人员；客服上岗后，通过得助智能助手协助客服人员实时进行知识推荐、话术推荐、流程推荐等，辅助客服人员快速适应工作流程，提高服务能力；同时，基于得助智能质检实时在线监督，提升服务管控效率，降低违规风险。

04数据智能化

通过对客户基本信息、行为信息、工单信息、对话信息等数据采集、分析，智能生成客户画像，为客户提供千人千面的服务，同时为运营管理提供决策分析依据。

以IT运维电话客服中心为例，利用得助智能数据分析洞察平台可以在为客户提供服务的过程中，通过客户画像为客户提供主动/个性化服务；AI智能语音导航可以与工单系统打通，在和客户的多轮智能交互后自动生成工单；同时，智能数据分析洞察平台可帮助客服人员实时掌握客户画像，获取AI推荐的沟通话术以及SOP业务流程等，为客户提供更优质的服务。

数智化能力平台贯穿整个服务过程

同时基于得助智能系统的智能化能力，客服中心运营管理人员可实时监控呼叫及业务运营实际运行状况，快速发现IT运维系统正在发生的问题，加速解决并动态实时通知相关业务人员，减少浪涌带来的压力，提升运营服务管理水平。

数智化能力平台实时监控发现运营问题

05服务流程SOP标准化

在引入智能化能力时，需要充分考虑和梳理新的服务流程SOP，明确人机协作的边界范围。

1、哪些业务可以由智能客服机器人受理，并梳理相应的机器人知识库和话术；

2、落地部署中，优先上线哪些智能客服机器人业务，是否需要分阶段完成；

3、在具体业务场景中，机器人多轮对话的业务处理流程是什么样的

4、在什么场景下，机器人需要转接人工；

5、哪些场景机器人可以协助人工；

6、智能质检的规则项以及对应的语料；

7、通过智能客服，需要哪些人机协作生成的带业务参数的统计分析报表。

在实际的业务场景中，服务流程SOP可随着智能化运营策略的改变，不断调整和优化，从而更进一步提升客户的服务体验。

结合大模型能力落地

提升AI能力水平

中关村科金在与先进技术保持同频进步的同时，积极展开相关产品研发。中关村科金以对话式AI为核心技术，自主研发了大规模对话语言模型、知识图谱、语音识别、语音生成等AI技术的对话引擎。并不断在企业服务的各个业务场景进行探索实践，打磨产品技术实力，打造更全面的产品解决方案，探索并拓展“AI+”创新应用场景的边界。

探索1 基于文档智能问答，减少配置成本

以往机器人训练，需要有专业的AI训练师与业务团队不断梳理和设计知识，预定义生成FAQ及大量的相似问，AI训练成本极高。通过对接开源大数据模型，得助智能客服平台支持上传历史梳理的Word、pdf、Excel等文档，机器人即可拥有智能问答能力，大大降低配置和训练成本。

利用大模型实现基于历史文档的智能问答

探索2 用户语料自动生成，提升用户意图识别准确率

针对众多垂直行业和领域，智能客服在冷启动阶段，需要足够多的语料数据、丰富的知识库来提高客服解决率和场景覆盖率。基于大模型，可针对不同行业领域的内容需求快速泛化，自动生成用户问题语料，提升运营效率。

利用大模型实现用户语料的自动生成

探索3 业务话术自动生成

在客服场景，话术的优质水平一定程度上决定了服务效果。客服回复不准确、不完整，将直接影响用户评价。通过大模型强大的内容生产能力，智能客服可针对业务话术自动生成答案，并根据实际情况，修改回答，不断提高应答能力。

利用大模型实现业务话术的自动生成

丰富的落地实践经验

与众多行业头部企业建立深度合作

中关村科金已成功服务金融、零售、教育、医疗、政务、智能制造等行业900余家头部企业的200多个应用场景。以某金融客户为例，中关村科金为其构建的数智化服务平台，累计服务1.5亿+注册用户，其中活跃用户数超过5000W+；借助得助智能数智化能力平台，实现智能服务分流率高达93%+，问题一次性解决率84%+，人工坐席数量低于400人，大大降低人工服务成本，提升服务效率。

中关村科金将持续深耕智能科技领域，打造更全面的数智化产品解决方案，携手更多行业合作伙伴共赴数智未来，共谱产业生态新蓝图。

作者：马泽旭 中关村科金新行业事业部解决方案总监