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。
沃丰CEM是国内首家基于AI智能的客户体验管理解决方案服务商,为企业提供全域客户健康诊断、NPS监测、品牌市场监测、产品反馈、服务质量监测、员工敬业度监测为一体的全场景的综合体验管理解决方案。
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弹性伸缩(Auto Scaling,AS)为您提供高效管理计算资源的策略。您可设定时间周期性地执行管理策略或创建实时监控策略,来管理 CVM 实例数量,并完成对实例的环境部署,保证业务平稳顺利运行。
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