大模型时代了,智能客服就不能智能点?

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
可视分析地图(DataV-Atlas),3 个项目,100M 存储空间
简介: 大模型时代了,智能客服就不能智能点?

智能机器人体验为什么如此之差?
解答效率低、答非所问导致客户不满...
智能客服经常被灵魂拷问为何不“智能”?

-企业必须耗费大量人力和精力整理成千上万条知识点并进行配置,机器人尚且难以自主解决客户的问题;


-面对复杂问题时,机器人往往无法做出准确的理解和推理,导致频繁转接给人工客服;


-企业的人工客服需应对客户不满和各种日常琐事,难以在工作中体现自身价值;



为了帮助企业解决客服团队遇到的种种难题
👇

瓴羊Quick Service 智能客服

结合先进的大模型能力

重磅升级!



大小模型结合

大幅减少企业知识库的人工整理和配置时间


之前,企业必须耗费大量人力和精力配置至少数千个Q&A知识,但智能机器人仍无法独立解决客户问题。现在,企业仅凭几份核心文档通过融合瓴羊Quick Service大小模型先进能力以及对中文的深刻理解,即可以洞悉企业客户的真实诉求,帮助企业知识库整理到工具部署周期从7天减少到5分钟。
以艺术馆的智能机器人接待客户单词拼写错误且口语化的问题为例:

image.png


大语言模型推理深入洞察企业客户需求

帮助企业革新客户体验


之前,企业的智能机器人在应对客户的个性化需求时,经常答非所问,使得客户经常需要转向人工客服以寻求更满意的解决方案。现在,企业可以借助瓴羊智能客服的大语言模型进行深度推理能力,准确把握客户的真实需求。同时借助瓴羊智能客服先进的自然语言处理技术和机器学习算法,智能机器人可以精准地识别客户的意图,理解各种复杂问题,通过理解上下文、抽象概念、语义关系以及客户的隐含意图,从而能够推断出客户的需求。这不仅让企业的智能客服变得更加智能和贴心,还能有效减轻人工客服的工作负担,显著提升企业的服务效率。


以艺术馆的智能机器人接待观众咨询停车相关的个性化需求为例:

image.png

智能辅助提升客服效能助力客服向价值中心演进

之前,人工客服在应对客户问题时需要从知识库中检索答案并回复、耗时人工填写工单。由于缺乏有效的问题追溯机制,需要客户多次复述问题。现在,企业通过瓴羊智能客服大模型和小模型的融合能力,借助实时辅助能力可以帮助人工客服自动记录问题、智能推荐解决方案、自动进行内容摘要和总结,从而显著加快人工客服的响应速度。原本需耗时10分钟解决的问题,现在仅需3秒便可轻松应对,释放客服人员从事更有价值的工作。

以一家电商企业人工客服解决消费者咨询售后问题为例:

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