行业需求:企业已经从原来的追求效率和分流,更重要的往智能客服的运营价值和智能客服的交互体验上发力。趋势:通过数据来驱动智能客服的业务升级,平衡降本增效与用户体验。行业里将智能客服领域,视作大模型应用空间最大的方向之一,拓宽原有服务的深度和广度。通过AI的自主学习能力,让智能客服加速自我进化,并通过轻量化方式实现自主运营。
智能:摆脱传统客服机器人基于FAQ规则、任务训练的匹配模式,直接学习企业文档库、搜索引擎的现有资源;精准:面向智能客服精准合规的要求,从企业级知识库准确找到答案,帮助模型准确生成结果;进一步训练reward模型,对基础模型进行增强,提升模型对无关搜索结果的识别能力,解决由于噪声过多导致错误回答的问题。
新一代客服系统,结合模型推理能力和向量数据库的存储和检索能力,让模型结合相关片段上下文理解,进行正确的推理得到结论。
深度结合客户、客服的反馈意见,实现智能客服系统更快的自我进化,提升模型在客服场景下对劣质内容、敏感内容的鉴别能力
提供先进的融合知识库,帮助大模型更精准地调用知识库知识,将不准确的答案概率减少到最低;企业级知识快速导入:多形式知识文档(行研报告、操作指南、业务公告)、帮助中心网页快速对接、学习。
通过大模型技术构建智能客服的交互大脑,无需配置对话流程,让智能客服自主实现对话流程控制、异常流程交互引导,并自动调用API,更好地完成多轮复杂业务。
在问题侧、模型侧、答案侧三个层面进行敏感信息的过滤和规避,让最终的答案符合安全、规范的要求。
方案价值:任务完成率提升:在无多轮画布增加的前提下,突破效果天花板;一期聚焦的场景是酒店业务,包括酒店的查询,预定,修改和取消;后期会推广到机票、旅游等全栈场景。对话构建成本降低:自动判断意图和识别槽位,生成相应的API并自动调用,基于API的返回,自动生成拟人化的回复话术。
i人事互联网行业人力资源管理系统方案,支持根据花名册自动生成组织信息与组织架构图、组织列表级汇报关系图,重大组织变更时可直接修改组织信息批量调整花名册人员的部门信息。二维码入职、更新老员工信息减轻档案管理工作量,合同管理叠加电子合同快速完成合同签署。
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