騰訊的這款頭部SaaS產(chǎn)品，大模型給了它新能力

　　今年618期間，在北京從事互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營工作的周欣月在直播間買手機(jī)殼時(shí)，意外中獎(jiǎng)了一個(gè)手機(jī)無線充電支架。但在收到手機(jī)殼后，獎(jiǎng)品卻一直沒到貨。周欣月給商家發(fā)去了私信，雙方之間的一場(chǎng)無效溝通就此展開。

　　周：我在直播間買了東西已經(jīng)收到貨了，但是沒有收到中獎(jiǎng)的獎(jiǎng)品。

　　智能小助手：您好，直播間中獎(jiǎng)獎(jiǎng)品滿足派發(fā)條件后，正常是在7個(gè)工作日左右發(fā)出，還請(qǐng)您耐心等待。

　　周：已經(jīng)超過7天了啊……

　　智能小助手：您好，商品標(biāo)簽等完整的情況下，我們支持7天無理由退貨。

　　周：我不是退貨啊……是沒有收到直播間的獎(jiǎng)品。

　　智能小助手：您好，直播間中獎(jiǎng)獎(jiǎng)品滿足派發(fā)條件后，正常是在7個(gè)工作日左右發(fā)出，還請(qǐng)您耐心等待。

　　周：……怎么回事……

　　智能小助手：對(duì)不起，我不太明白您的意思～您可以嘗試換一種方式提問～

　　導(dǎo)致商家智能小助手無法理解周欣月問題的主要原因，在于關(guān)鍵詞7天的匹配錯(cuò)誤。在商家為智能客服設(shè)定的固定回復(fù)模板中，7天跟獎(jiǎng)品之間沒有任何對(duì)應(yīng)關(guān)系，并最終造成了人工智能像“人工智障”的糟糕體驗(yàn)。

　　傳統(tǒng)客服機(jī)器人回復(fù)不準(zhǔn)的情景，不只發(fā)生在周欣月一個(gè)人身上。從客服到客服機(jī)器人，雖然實(shí)現(xiàn)了降本增效，但損失部分用戶體驗(yàn)也成了客服機(jī)器人的應(yīng)用代價(jià)之一。

　　在客服機(jī)器人出現(xiàn)之前，企業(yè)為了解決回復(fù)不準(zhǔn)不全的問題，采用的主要應(yīng)對(duì)辦法是擴(kuò)招人手。但隨著用工成本增加，越來越多企業(yè)轉(zhuǎn)向機(jī)器為主，人工為輔的新模式。

　　《智能客服預(yù)見未來&智能客服趨勢(shì)發(fā)展白皮書》顯示，中國有近九成企業(yè)擁有客服業(yè)務(wù)，其中超過五分之一的企業(yè)基于云的方式構(gòu)建了智能客服。

　　但想要維持智能客服的運(yùn)轉(zhuǎn)，早期需要依賴大量人工搭建智能客服系統(tǒng)的知識(shí)庫，并從海量的企業(yè)知識(shí)文檔和接待會(huì)話里提煉有效的信息和答案，“有多少人工，就有多少智能”，成了外界對(duì)企業(yè)智能客服的調(diào)侃。

　　在中國青年報(bào)社會(huì)調(diào)查中心的一份報(bào)告中，有近六成的智能客服使用者表示，對(duì)市場(chǎng)現(xiàn)有的智能客服產(chǎn)品不滿意，主要是因?yàn)闄C(jī)器人答得不準(zhǔn)、答得不全，且不能解決個(gè)性化問題。

　　在ChatGPT為首的AI大模型浪潮襲來后，以智能客服為代表的市場(chǎng)營銷行業(yè)，成為AI大模型改造落地的核心場(chǎng)景之一。據(jù)創(chuàng)業(yè)者服務(wù)平臺(tái)GoDaddy日前對(duì)全美1003家企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)，營銷、內(nèi)容創(chuàng)作、商業(yè)建議是企業(yè)應(yīng)用生成式AI最多的3個(gè)用例。

　　基于AI大模型“智能涌現(xiàn)”能力，其自動(dòng)創(chuàng)造和生成內(nèi)容的特性，有望改變當(dāng)下智能客服“答非所問”的不智能表現(xiàn)。

　　昨天，騰訊云副總裁、騰訊企點(diǎn)研發(fā)負(fù)責(zé)人吳永堅(jiān)就提到，正在研發(fā)騰訊企點(diǎn)智能客服、騰訊企點(diǎn)分析·AI助手兩款智能產(chǎn)品，基于大模型能力解決傳統(tǒng)智能客服的不足，加快企業(yè)在客戶管理和分析場(chǎng)景中的效率。

　　A

　　傳統(tǒng)智能客服“不智能”，往往受困于三大難題：問答覆蓋率低，攔截率低;接待上限低，服務(wù)效率低：知識(shí)維護(hù)量大，成本高等。

　　融入行業(yè)大模型后的新一代智能客服，不僅能快速學(xué)習(xí)海量行業(yè)知識(shí)、企業(yè)知識(shí)，基于強(qiáng)大模型推理能力、結(jié)合上下文快速理解推論、精準(zhǔn)回復(fù)，而且可以快速理解復(fù)雜口語化問題，并實(shí)現(xiàn)圖文、鏈接、表格等多元內(nèi)容的豐富回答。

　　把同樣一個(gè)問題“做短視頻，推薦一款數(shù)字人”，分別發(fā)給傳統(tǒng)智能客服和融入行業(yè)大模型后的新一代智能客服，前者給出的是一個(gè)生硬的標(biāo)準(zhǔn)式回復(fù)，簡要說明了數(shù)智人的幾種分類;后者則捕捉到了一個(gè)關(guān)鍵信息，即用在短視頻的制作場(chǎng)景里面，并圍繞這一信息推薦了適合的2D真人和3D寫實(shí)數(shù)字人方案，并主動(dòng)追問是選擇2D真人形象還是3D寫實(shí)形象。

　　面對(duì)進(jìn)一步的追問“我想用形象氣質(zhì)好的2D數(shù)字人，可以幫我選選嗎?音色最全的全身形象，能夠支持橫豎兩種分辨率的”，傳統(tǒng)智能客服直接歇菜，由于沒有匹配到知識(shí)庫中已有內(nèi)容，只能回復(fù)“很抱歉，這個(gè)問題我還在努力學(xué)習(xí)中”。

　　反觀融入行業(yè)大模型后的新一代智能客服，不僅給出了直接的推薦結(jié)果，以及涉及多款數(shù)字人的相關(guān)分辨率信息，還在下面進(jìn)一步配上了這些數(shù)字人的表格信息介紹。

　　一旦用戶想轉(zhuǎn)人工，新一代智能客服能夠即時(shí)生成前序?qū)υ挼恼�要小結(jié)，并結(jié)合上下文給出推薦回應(yīng)話術(shù)，從而保證人工坐席能夠以最快時(shí)間完成回應(yīng)，而不用再像傳統(tǒng)智能客服那樣，還得手動(dòng)翻看前面的聊天記錄，再構(gòu)思回應(yīng)話術(shù)。

　　借助行業(yè)大模型開箱即用的特性，企業(yè)智能客服系統(tǒng)的知識(shí)構(gòu)建效率也將得到明顯提升，從原來兩三周的周級(jí)別縮減到小時(shí)甚至是分鐘級(jí)別。

　　除了對(duì)話場(chǎng)景外，智能客服行業(yè)存在的另一難題是數(shù)據(jù)分析，運(yùn)營團(tuán)隊(duì)面臨不同部門數(shù)據(jù)采集難、工具使用門檻高、策略落地閉環(huán)難等多方面困境。

　　僅在數(shù)據(jù)分析執(zhí)行環(huán)節(jié)，企業(yè)就常常面臨著業(yè)務(wù)人員只懂業(yè)務(wù)，卻不懂如何做分析的問題。盡管市面上提供有各種敏捷分析的數(shù)據(jù)工具來嘗試解決門檻高問題，但實(shí)際效果都不太理想，或者即使用起來了，又缺乏深入的洞察結(jié)論輸出。

　　融入行業(yè)大模型后，數(shù)據(jù)分析AI助手將直接完成海量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化采集與治理，使得企業(yè)業(yè)務(wù)人員只需要用業(yè)務(wù)視角大白話，提出分析問題，即可快速獲取包含數(shù)據(jù)結(jié)論的可視化圖表結(jié)果。

　　例如，將“統(tǒng)計(jì)最近七天購買頁瀏覽人數(shù)的變化趨勢(shì)”這句話輸入AI助手頁面，不用調(diào)整任何參數(shù)，即可獲得一張七天的變化趨勢(shì)圖

　　以往困擾業(yè)務(wù)人員的例行周報(bào)和月報(bào)，在AI助手幫助下也有了新的解決辦法。借助AI助手一鍵報(bào)告生成能力，業(yè)務(wù)人員能迅速得到一份專題分析PPT材料，以往需要花費(fèi)幾天撰寫的周報(bào)、月報(bào)，有望被AI助手縮短到幾秒鐘以內(nèi)。

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　　面對(duì)有望重塑智能客服領(lǐng)域的新變革機(jī)遇，一眾科技互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛推出相應(yīng)大模型解決方案，爭(zhēng)奪潛在市場(chǎng)。

　　灼識(shí)咨詢報(bào)告指出，2022年，全球AI市場(chǎng)規(guī)模達(dá)1997億美元，預(yù)計(jì)2027年將達(dá)到5624億美元，復(fù)合年增長率為23.0%。

　　作為AI落地應(yīng)用核心場(chǎng)景的智能客服，在為科技互聯(lián)網(wǎng)公司貢獻(xiàn)AI收入之外，更大的價(jià)值還在于有望借助大模型技術(shù)，將自身從過去的成本中心變身為未來的價(jià)值中心，完成商業(yè)化閉環(huán)。

　　傳統(tǒng)智能客服時(shí)代，客服是企業(yè)為了將產(chǎn)品銷售出去，不得不配置的渠道資源，用以解決售前咨詢、售中疑惑和售后投訴等。

　　雖然這些客服系統(tǒng)也在嘗試幫助企業(yè)收集線索，并努力將之轉(zhuǎn)化為訂單，但受限于數(shù)據(jù)整體上的分散和割裂，企業(yè)往往難以將零散的線索系統(tǒng)性地反饋到營銷、研發(fā)、制造等環(huán)節(jié)，幫助企業(yè)創(chuàng)造更大價(jià)值。

　　融入行業(yè)大模型后，新一代智能客服有望用系統(tǒng)打通數(shù)據(jù)分散現(xiàn)狀，客服與產(chǎn)品研發(fā)之間的協(xié)作有了深入的可能性。而且，在基于業(yè)務(wù)規(guī)則的機(jī)械式問答外，新一代智能客服還能適時(shí)加入更具體的產(chǎn)品信息，如在洞察客戶需求的前提下向其精準(zhǔn)推送相關(guān)商品鏈接等。

　　隨著客服體系智能化程度越來越高，客服能夠串聯(lián)的數(shù)據(jù)、場(chǎng)景也將越來越多，智能客服的價(jià)值勢(shì)必水漲船高，甚至不排除完成從成本中心向價(jià)值中心的真正蛻變。

　　國外，微軟把智能助手Copilot，融入到旗下各個(gè)To B、To C產(chǎn)品服務(wù)體系，包括Windows、GitHub、Bing搜索、Azure云等。

　　國內(nèi)， 6月19日，騰訊云首次對(duì)外公布行業(yè)大模型研發(fā)進(jìn)展，正式將行業(yè)大模型能力封裝進(jìn)騰訊企點(diǎn)、騰訊會(huì)議等SaaS產(chǎn)品。

　　騰訊云副總裁、騰訊企點(diǎn)研發(fā)負(fù)責(zé)人吳永堅(jiān)表示：“在大模型的加持下，客服接待與營銷分析將在B端實(shí)現(xiàn)更高的操作效率，同時(shí)也讓C端客戶體驗(yàn)到更智能化的互動(dòng)。騰訊企點(diǎn)的產(chǎn)品迭代不僅受到技術(shù)革新的驅(qū)動(dòng)，更緊密關(guān)注企業(yè)業(yè)務(wù)增長的需求。通過全新升級(jí)的兩款產(chǎn)品，騰訊企點(diǎn)將與更多企業(yè)一同探索營銷服務(wù)的增長。”

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　　想要搭上大模型技術(shù)列車的，不止智能客服行業(yè)。如何將模型能力快速、低成本地應(yīng)用到具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，快速實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化、商業(yè)化、降本增效，已經(jīng)成為當(dāng)下企業(yè)的共同關(guān)注。

　　但對(duì)很多企業(yè)而言，想要用好大模型仍面臨不少挑戰(zhàn)，包括但不限于計(jì)算資源少、數(shù)據(jù)質(zhì)量差、投入成本高、專業(yè)經(jīng)驗(yàn)少等多個(gè)方面。

　　頂級(jí)風(fēng)投機(jī)構(gòu)a16z在近期報(bào)告中就指出，AIGC浪潮中的最大贏家，將是頭部云廠商。因?yàn)樗鼈儽澈蟮拇笠?guī)模云基礎(chǔ)設(shè)施，正在成為推動(dòng)AI浪潮前涌的勝負(fù)手。

　　但對(duì)企業(yè)來說，更現(xiàn)實(shí)的選擇是，如何在合理成本下，以更快的速度用上大模型。如何將大模型能力應(yīng)用到自身的行業(yè)和場(chǎng)景，以及如何解決成本、數(shù)據(jù)、安全等大模型實(shí)際落地難題。

　　此前，遠(yuǎn)望資本程浩分析稱，核心的問題是各行各業(yè)都有自己的Know-How。這些最有價(jià)值的Know-How很可能不在互聯(lián)網(wǎng)上，而是在企業(yè)里，甚至在一部分專家的腦子里。

　　對(duì)企業(yè)來說，更專注更專業(yè)的行業(yè)大模型，是否反而具有“直接上手”的應(yīng)用和商業(yè)創(chuàng)新價(jià)值。依據(jù)企業(yè)實(shí)際需求，進(jìn)而"量體裁衣"定制一個(gè)專屬大模型，或許是解決這些問題的最佳答案。

　　6月19日，騰訊云舉辦了“行業(yè)大模型及智能應(yīng)用技術(shù)峰會(huì)”，對(duì)外展示融入企業(yè)Know-How后的行業(yè)大模型應(yīng)用案例�；�于多年深耕產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)驗(yàn)和積累，騰訊云聯(lián)合行業(yè)頭部企業(yè)，為十大行業(yè)輸出了超過50個(gè)大模型解決方案，涵蓋金融、傳媒、文旅、政務(wù)、教育等多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景。

　　同樣是“我和孩子都是歷史人文愛好者，端午想去上海周邊。預(yù)算在5000元以內(nèi)，最好每天去兩個(gè)不同的景點(diǎn)玩”的問題，沒有加入文旅行業(yè)垂直數(shù)據(jù)前，大模型給出了三天的行程規(guī)劃，但總體比較粗糙，還不能拿來即用。

　　在嘗試加入一些文旅垂直行業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)后，大模型給出的回復(fù)細(xì)致了很多，包括了每天的行程安排，但仍然缺少用戶想了解的酒店、門票等信息。

　　接入文旅企業(yè)的API接口后，大模型直接給出了一份堪稱“保姆級(jí)”的游玩攻略，不僅包括每天的交通、景點(diǎn)安排，還可以實(shí)時(shí)查詢景點(diǎn)開放信息、購票鏈接以及預(yù)定周邊酒店等。

　　在騰訊云之前，國內(nèi)科技大廠紛紛在行業(yè)大模型上展開布局。

　　4月份，阿里云在發(fā)布 “通義千問”并強(qiáng)調(diào)將致力于幫助其他企業(yè)打造專屬大模型。3月底，百度推出智能云大模型平臺(tái)，面向企業(yè)提供大模型開發(fā)和應(yīng)用的整套工具鏈。

　　可見，云計(jì)算市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，正逐步從以算力為基礎(chǔ)平臺(tái)的IaaS，向一站式大模型服務(wù)為主的MaaS演進(jìn)。

　　在該峰會(huì)上，基于客戶實(shí)際痛點(diǎn)和需求，騰訊云全新公布MaaS全景圖，依托騰訊云TI平臺(tái)打造行業(yè)大模型精選商店，為企業(yè)客戶提供涵蓋模型預(yù)訓(xùn)練、模型精調(diào)、智能應(yīng)用開發(fā)等一站式行業(yè)大模型解決方案。在TI平臺(tái)內(nèi)置高質(zhì)量行業(yè)大模型基礎(chǔ)上，企業(yè)加入自己獨(dú)有的場(chǎng)景數(shù)據(jù)，就可以快速生成自己的專屬模型;同時(shí)，也可根據(jù)自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，“量體裁衣、按需定制”不同參數(shù)、不同規(guī)格的模型服務(wù)。

　　當(dāng)越來越多企業(yè)期待，基于大模型技術(shù)重塑業(yè)務(wù)，行業(yè)大模型服務(wù)也在成為云服務(wù)的Game Changer。

　　“今天，我們?cè)僖淮握驹跀?shù)字科技革命的奇點(diǎn)上，大模型只是開端，AI與產(chǎn)業(yè)的融合，將綻放出創(chuàng)造力的未來。”騰訊集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生表示。