科技云報(bào)道：產(chǎn)業(yè)為根大模型應(yīng)用為擎，容聯(lián)云推動(dòng)企業(yè)營(yíng)銷服場(chǎng)景重塑

　　科技云報(bào)道原創(chuàng)。

　　“沒(méi)有應(yīng)用，光有一個(gè)基礎(chǔ)模型，不管是開(kāi)源還是閉源，一文不值。”在2024世界人工智能大會(huì)(WAIC 2024)現(xiàn)場(chǎng)，百度創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏直言。

　　國(guó)產(chǎn)大模型的種類越發(fā)豐富，從文生文/圖模型到文生視頻模型、端側(cè)模型等讓人眼花繚亂。同時(shí)，行業(yè)所關(guān)心的不再僅是參數(shù)規(guī)模、是否開(kāi)源等技術(shù)問(wèn)題，大模型的落地應(yīng)用正成為被探討最多的話題。

　　作為WAIC 2024重要的配套會(huì)議之一，7月6日，以“數(shù)智聚合 產(chǎn)業(yè)向上”為主題的容聯(lián)云生成式應(yīng)用與大模型商業(yè)化實(shí)踐論壇在上海舉行。論壇聚焦大模型的行業(yè)實(shí)踐，圍繞大模型在落地過(guò)程中面臨的挑戰(zhàn)、關(guān)鍵路徑、場(chǎng)景應(yīng)用，以及如何為業(yè)務(wù)賦能等角度，邀請(qǐng)企業(yè)大模型技術(shù)負(fù)責(zé)人、海外專家學(xué)者和行業(yè)人士展開(kāi)交流探討與觀點(diǎn)分享，以期為大模型的行業(yè)應(yīng)用提供路徑指引與經(jīng)驗(yàn)借鑒。

　　論壇上，容聯(lián)云產(chǎn)業(yè)數(shù)字云VP兼諸葛智能創(chuàng)始人孔淼發(fā)表了《企業(yè)營(yíng)銷服場(chǎng)景重塑》主題演講。孔淼在感嘆于新技術(shù)帶來(lái)突破的同時(shí)，也看到了更多問(wèn)題，比如真實(shí)溝通場(chǎng)景的幻覺(jué)控制、大模型的算力成本控制，以及新技術(shù)融入到企業(yè)業(yè)務(wù)流程里面的改造和管理成本。他認(rèn)為，大模型很難通過(guò)一個(gè)技術(shù)去顛覆企業(yè)內(nèi)部的客服和營(yíng)銷的一系列溝通場(chǎng)景，更重要的是如何用新技術(shù)能力做好應(yīng)用落地，幫助企業(yè)真正實(shí)現(xiàn)價(jià)值提升。

　　為此，容聯(lián)云在去年12月就推出了容犀Copilot，通過(guò)大模型與小模型相結(jié)合的能力來(lái)解決幻覺(jué)問(wèn)題，并有效控制算力成本，并融合知識(shí)流轉(zhuǎn)、話術(shù)挖掘、會(huì)話洞察等多方面的業(yè)務(wù)能力，根據(jù)企業(yè)與客戶產(chǎn)生的會(huì)話數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、產(chǎn)出金牌溝通策略。

　　隨著容犀Copilot在各行業(yè)落地，以及與企業(yè)客戶進(jìn)行更多的聯(lián)合探索之后，容聯(lián)云對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)一步深化與細(xì)化，并結(jié)合日趨成熟的智能體技術(shù)，對(duì)容犀智能大模型應(yīng)用進(jìn)行全新升級(jí)。這也是容聯(lián)云在大模型應(yīng)用領(lǐng)域的最新成果。

　　容聯(lián)云將容犀Copilot進(jìn)一步升級(jí)，形成容犀KC大模型知識(shí)助理(Knowledge Copilot)、容犀IA大模型洞察代理(Insight Agent)、容犀CA大模型陪練代理(Coach Agent)、容犀AC大模型坐席助理(Agent Copilot)和容犀VA大模型坐席代理(Virtual Agent)五位一體的智能客服解決方案，覆蓋了從營(yíng)銷、銷售、服務(wù)到企業(yè)內(nèi)部管理的核心場(chǎng)景，為企業(yè)打造全面、高效的營(yíng)銷服智能化生態(tài)系統(tǒng)。

　　容犀KC大模型知識(shí)助理融合了向量庫(kù)、RAG、數(shù)據(jù)飛輪等技術(shù)，將行業(yè)知識(shí)進(jìn)行向量化，同時(shí)大模型能夠幫助客服快速理解用戶上下文，并快速定位文檔知識(shí)內(nèi)容并生成總結(jié)，通過(guò)對(duì)知識(shí)庫(kù)自動(dòng)拆解片段，進(jìn)行語(yǔ)義切分和QA抽取，進(jìn)一步提升知識(shí)應(yīng)用效率，全面降低知識(shí)庫(kù)構(gòu)建成本。

　　容犀CA大模型陪練代理運(yùn)用大模型能力，從海量的會(huì)話語(yǔ)料中提煉真實(shí)場(chǎng)景的陪練材料，根據(jù)坐席日常的會(huì)話情況制定對(duì)練任務(wù)，同時(shí)可以基于文檔材料智能化輸出考試試題，降低出題成本及難度，此外還能根據(jù)坐席學(xué)習(xí)、對(duì)練、考試及日常溝通情況，構(gòu)建坐席能力畫像，對(duì)培訓(xùn)效果進(jìn)行量化評(píng)估，實(shí)現(xiàn)客戶陪練環(huán)節(jié)的降本增效。

　　傳統(tǒng)客服的人工坐席模式面臨著服務(wù)話術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，會(huì)話質(zhì)量及服務(wù)難監(jiān)控難追蹤、人工輸入工單、話后時(shí)間長(zhǎng)等痛點(diǎn)，不僅降低工作效率，還容易引發(fā)客服人員的疲勞和情緒壓力。

　　容犀AC大模型坐席助理利用大模型基于語(yǔ)義理解、立場(chǎng)轉(zhuǎn)變、情緒變化從海量錄音、會(huì)話中挖掘最優(yōu)話術(shù)及策略，兼顧話術(shù)“質(zhì)”與“量”，同時(shí)可以對(duì)坐席溝通中的情緒、語(yǔ)速、辱罵行為、違規(guī)行為、搶插話、流程等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警提醒，還能為客服實(shí)時(shí)提取工單內(nèi)容，理解上下文做出會(huì)話小結(jié)，縮短話后時(shí)間，在提升服務(wù)質(zhì)量和效率的同時(shí)，也全面改善了用戶體驗(yàn)和感受。

　　圍繞傳統(tǒng)坐席代理出現(xiàn)的服務(wù)響應(yīng)慢、人力成本高，以及機(jī)器人坐席的答非所問(wèn)、回復(fù)千篇一律、語(yǔ)義理解不準(zhǔn)確等問(wèn)題，容犀VA大模型坐席代理將大模型用于優(yōu)化任務(wù)流程和語(yǔ)義識(shí)別之中，通過(guò)大模型洞察提煉會(huì)話流程，并能準(zhǔn)確理解用戶上下文，根據(jù)客戶問(wèn)題精準(zhǔn)匹配答案，同時(shí)還能夠智能識(shí)別客戶需求，并引導(dǎo)潛在客戶留資跟進(jìn)。

　　從對(duì)業(yè)務(wù)的賦能角度看，該五大應(yīng)用可以被視為垂直業(yè)務(wù)領(lǐng)域的專業(yè)智能體，為企業(yè)提供了從構(gòu)建知識(shí)庫(kù)到多模態(tài)交互能力、企業(yè)級(jí)流程協(xié)同、智能知識(shí)管理、個(gè)性化學(xué)習(xí)與陪練、會(huì)話洞察與營(yíng)銷策略推薦、智能坐席代理等核心環(huán)節(jié)的智能化閉環(huán)，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)更高效的客戶溝通、更精準(zhǔn)的客戶洞察和更優(yōu)化的服務(wù)流程，在根本上促進(jìn)了企業(yè)營(yíng)銷效率、運(yùn)營(yíng)效率、服務(wù)質(zhì)量的多重飛躍。

　　容聯(lián)云大模型產(chǎn)品負(fù)責(zé)人唐興才結(jié)合保險(xiǎn)客戶服務(wù)、制造業(yè)上門維修工單、壽險(xiǎn)線下轉(zhuǎn)線上服務(wù)、銀行柜臺(tái)綜合服務(wù)四大場(chǎng)景，從技術(shù)可行性和應(yīng)用價(jià)值兩個(gè)維度進(jìn)行分享。

　　唐興才表示，保險(xiǎn)客戶服務(wù)之前大多圍繞話務(wù)進(jìn)行分析，比如打了多少電話、打了多少時(shí)長(zhǎng)，但類似潛在需求、客戶投訴等具有價(jià)值的內(nèi)容無(wú)法被有效挖掘。產(chǎn)生這些問(wèn)題的原因一個(gè)是對(duì)話語(yǔ)音量大，另一個(gè)是客服總結(jié)難以標(biāo)準(zhǔn)化，無(wú)法精準(zhǔn)高效進(jìn)行提煉。容聯(lián)云改變了原有人工聽(tīng)錄音抽檢和話務(wù)統(tǒng)計(jì)報(bào)表的模式，通過(guò)大模型讓會(huì)話數(shù)據(jù)發(fā)揮決策依據(jù)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)洞察、發(fā)現(xiàn)咨詢熱點(diǎn)、挖掘產(chǎn)品投訴點(diǎn)等多種效果。

　　制造業(yè)上門維修場(chǎng)景下，經(jīng)常會(huì)遇到檢修師傅分布廣、培訓(xùn)難、工單內(nèi)容口語(yǔ)化、工單客服人工分類，流轉(zhuǎn)慢、預(yù)警不及時(shí)，易造成批量投訴等情況。容聯(lián)云基于大模型語(yǔ)義上下文提取工單故障，并在大模型的洞察能力上設(shè)定了提取標(biāo)簽的能力，提供工單的分類或分撿預(yù)警策略，將準(zhǔn)確率從40%提升到80%左右，將預(yù)警周期從周提升到天的級(jí)別，避免了客戶的批量客訴。

　　隨著壽險(xiǎn)線上業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)，針對(duì)客服自動(dòng)化率低、依賴人力，成本增長(zhǎng)快等痛點(diǎn)，容聯(lián)云通過(guò)大模型洞察客戶服務(wù)記錄，從人工客服流程中提取服務(wù)流程，比如證件信息變更、實(shí)名認(rèn)證、聯(lián)系方式變更、保單貸款、保單還款等，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建智能化服務(wù)助理，從而找到客戶真正需要的服務(wù)流程，并基于語(yǔ)義理解，很好地理解客戶需求，響應(yīng)保單查詢服務(wù)，實(shí)現(xiàn)千人千面的個(gè)性化服務(wù)。

　　對(duì)于銀行柜臺(tái)綜合服務(wù)，相關(guān)業(yè)務(wù)和政策復(fù)雜多樣，且都面臨有效期的問(wèn)題，柜臺(tái)服務(wù)人員靠自身記憶無(wú)法滿足客戶較高的服務(wù)要求，而咨詢老員工或總行業(yè)務(wù)人員往往需要的時(shí)間較長(zhǎng)，無(wú)法做到及時(shí)響應(yīng)。容聯(lián)云利用大模型將知識(shí)問(wèn)答助理嵌入進(jìn)客服系統(tǒng)，客服人員可以在與客戶對(duì)話過(guò)程中，進(jìn)行劃詞檢索，同時(shí)基于語(yǔ)義全文檔檢索知識(shí)，答案可溯源，提升辦理貸款業(yè)務(wù)效率。

　　小切口大縱深專業(yè)化、場(chǎng)景化、行業(yè)化

　　大模型商業(yè)化應(yīng)用的核心在于能否真正解決用戶的問(wèn)題。

　　沿著這一邏輯，大模型一個(gè)最為前景的應(yīng)用場(chǎng)景，就是垂直領(lǐng)域?qū)�業(yè)服務(wù)。越是復(fù)雜的問(wèn)題，越是專業(yè)的領(lǐng)域，越能孕育出更具價(jià)值的商業(yè)化應(yīng)用。最典型者如醫(yī)療、金融等行業(yè)。

　　中國(guó)蓬勃發(fā)展的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為大模型行業(yè)提供了豐富而復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景，以醫(yī)療和金融為代表的高專業(yè)度、高壁壘行業(yè)，雖然已經(jīng)初步實(shí)現(xiàn)數(shù)字化或線上化，但在大模型時(shí)代，誰(shuí)能深刻改造這些場(chǎng)景，破解更復(fù)雜的問(wèn)題，誰(shuí)就能抓住發(fā)展的先機(jī)。

　　“企業(yè)希望大模型實(shí)現(xiàn)集團(tuán)級(jí)賦能但難尋切入點(diǎn)，建議將智能客服作為大模型落地之路的第一站。”在不久前結(jié)束的中關(guān)村論壇上，北京市科委發(fā)布《北京市人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用分析報(bào)告》時(shí)，在大屏幕上特別標(biāo)出了這一句話。

　　為何客服成了大模型落地的第一站?大模型在理解用戶提問(wèn)、連續(xù)且24小時(shí)回答用戶問(wèn)題等方面確實(shí)能夠帶來(lái)不小的能力提升，雖然距離真人尚有差距，但算上成本賬，大模型已然“可用”。

　　不過(guò)，如在網(wǎng)購(gòu)場(chǎng)景，AI客服雖然在對(duì)話上相比以往更加“絲滑”，顯得更有情商，但也會(huì)出現(xiàn)答非所問(wèn)的情況。在不少?gòu)臉I(yè)者看來(lái)，雖然AI客服可以降低成本，但若想“更進(jìn)一步”，從可用變?yōu)楹糜�，并在更多�?chǎng)景發(fā)光發(fā)熱，大模型還需要進(jìn)一步的升級(jí)。

　　實(shí)際上，早在大語(yǔ)言模型技術(shù)出現(xiàn)之前，AI就已經(jīng)被廣泛用于客服領(lǐng)域。原來(lái)做AI，是靠定義一堆任務(wù)，但銷售服務(wù)過(guò)程中很多地方想不到客戶以什么樣的方式問(wèn)，如何打動(dòng)客戶，這都是完全開(kāi)放的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，原來(lái)的技術(shù)就局限了。大模型出來(lái)后，恰巧可以通過(guò)對(duì)于語(yǔ)言的能力，包括有初步的AGI的這種理解推理的能力，解決了場(chǎng)景泛化問(wèn)題。

　　《北京市人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用分析報(bào)告》認(rèn)為，在大模型技術(shù)應(yīng)用薄弱的行業(yè)內(nèi)可優(yōu)先推廣智能客服場(chǎng)景，從需求側(cè)講，行業(yè)內(nèi)企業(yè)可以直觀地體驗(yàn)到大模型帶來(lái)的便捷服務(wù)，增強(qiáng)企業(yè)內(nèi)的群體認(rèn)同，為后續(xù)推動(dòng)大模型在全產(chǎn)業(yè)鏈的應(yīng)用落地減小內(nèi)部阻力;從技術(shù)側(cè)講，智能客服應(yīng)用場(chǎng)景屬于大模型的通用場(chǎng)景之一，相對(duì)技術(shù)難度較小，且可充分發(fā)揮大模型技術(shù)優(yōu)勢(shì)，有助于大模型快速落地。

　　盡管關(guān)于大模型商業(yè)模式的討論尚顯早期，但大模型的商業(yè)化應(yīng)用，尤其是專業(yè)智能體，蘊(yùn)藏著巨大的潛力。通過(guò)將大模型與各專業(yè)領(lǐng)域深度融合，圍繞每一個(gè)細(xì)分小場(chǎng)景形成不同的解決方案，解決用戶的實(shí)際問(wèn)題，這是大模型的中國(guó)機(jī)遇，同時(shí)超大市場(chǎng)規(guī)模和海量需求，也將充分大模型的商業(yè)價(jià)值，為大模型的持續(xù)進(jìn)化找到一條切實(shí)可行的路徑。