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你所在企業(yè)是否還在為智能客服的“答非所問(wèn)”困擾?你們的智能客服已經(jīng)接入AI大模型了嗎?

近期在見(jiàn)實(shí)的一場(chǎng)直播中，回應(yīng)了關(guān)于智能客服的能力空間與實(shí)現(xiàn)路徑。分享嘉賓是每日互動(dòng)（個(gè)推） 產(chǎn)品總監(jiān)高志成，他認(rèn)為有了AI大語(yǔ)言模型之后，智能客服“所答即所問(wèn)”將成為基本要求。

而在此基礎(chǔ)上還有更大發(fā)揮空間 ，當(dāng)機(jī)器人的水平大于人工平均水平甚至更高服務(wù)模式將迎來(lái)升級(jí)，智能客服主動(dòng)賣貨也將成為可能。

圖源備注：圖片由AI生成，圖片授權(quán)服務(wù)商Midjourney

高志成5年前就曾在電商大廠做智能客服研究，親身經(jīng)歷了智能客服從懵懂起步到逐漸嶄露頭角的全過(guò)程。而最近隨著 AI 技術(shù)的突破、尤其是生成式人工智能的快速發(fā)展，高志成發(fā)現(xiàn)原來(lái)大家遇到的智能客服的很多問(wèn)題現(xiàn)在都可以被解決。

高志成在直播中分享了更多思考和細(xì)節(jié)，直播回放已上傳到見(jiàn)實(shí)資料庫(kù)了，供見(jiàn)實(shí)會(huì)員隨時(shí)下載學(xué)習(xí)。也歡迎新朋友們文末訂閱會(huì)員，獲取這些資料，及享有更多專屬權(quán)益。那么，智能客服未來(lái)能達(dá)到什么程度?現(xiàn)在又有機(jī)會(huì)做到哪些工作?以下便是高志成的解答，如下，enjoy:

01

智能客服躍升需經(jīng)歷五大階段

過(guò)去乃至現(xiàn)在，智能客服常遇到的一個(gè)問(wèn)題是“問(wèn)非所答”，客戶問(wèn)東，客服答西。這是什么原因?qū)е碌哪?

其一，過(guò)去的技術(shù)手段在意圖識(shí)別上存在局限，主要依賴算法和足夠的語(yǔ)料數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，一旦算法覆蓋不足，意圖識(shí)別就會(huì)出現(xiàn)偏差。

其二，回答內(nèi)容的匹配機(jī)制基于相似性，只要問(wèn)題與知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容有相似之處，就會(huì)觸發(fā)回答，但這種相似性并不一定能精準(zhǔn)捕捉到客戶的真實(shí)需求。

其三，智能客服在對(duì)話過(guò)程中大多是逐句識(shí)別，難以像人類客服那樣從整體對(duì)話中把握上下文邏輯。

以上這些問(wèn)題有了大語(yǔ)言模型后，都可以很好地處理。大模型能夠基于上下文進(jìn)行深度理解，精準(zhǔn)把握對(duì)話背景和客戶意圖。智能客服不再是簡(jiǎn)單地根據(jù)關(guān)鍵詞匹配答案，而是能夠真正理解客戶的問(wèn)題，并給出精準(zhǔn)、貼合需求的答復(fù)。

在未來(lái)最多五年內(nèi)，精準(zhǔn)的意圖理解應(yīng)答將成為智能客服的基本要求，智能客服在智能化部分也會(huì)有更多方向的升級(jí)。

第二個(gè)升級(jí)是進(jìn)入更“近人”的溝通方式。原來(lái)的智能客服是知識(shí)庫(kù)配什么話術(shù)就回什么話術(shù)，但大模型只要控制好幻覺(jué)問(wèn)題，就可以回復(fù)得更自然，以人的口吻去應(yīng)答。

第三個(gè)升級(jí)是主動(dòng)挖掘需求和銷售。我們一直期望客服能夠突破被動(dòng)應(yīng)答的局限，主動(dòng)挖掘客戶需求，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)銷售轉(zhuǎn)化。AI 賦能的智能客服能夠通過(guò)對(duì)話分析，敏銳地捕捉到客戶潛在的需求和興趣點(diǎn)，并主動(dòng)提供相關(guān)的產(chǎn)品推薦和服務(wù)建議。具體實(shí)現(xiàn)方式是把銷售技巧配置進(jìn)去，然后讓機(jī)器人主動(dòng)提問(wèn)，引導(dǎo)用戶表達(dá)出來(lái)真實(shí)需求。

此外，也可以做一些自動(dòng)化的標(biāo)簽和數(shù)據(jù)標(biāo)注，來(lái)構(gòu)建更立體的人群畫像，類似于用戶價(jià)值等級(jí)。其實(shí)對(duì)于用戶價(jià)值等級(jí)的判斷，為什么有些銷售就能發(fā)現(xiàn)客戶是優(yōu)質(zhì)資源，是因?yàn)樵趯?duì)話過(guò)程中，他總結(jié)到的、體感到的。那這些東西可以被數(shù)據(jù)化。

第四個(gè)升級(jí)是自動(dòng)構(gòu)建一些決策模型。怎么理解呢?

用戶買東西一定有一些決策因素和因子。原來(lái)我們可能靠人工經(jīng)驗(yàn)去問(wèn)“為什么買”來(lái)判斷，但是一旦構(gòu)建了數(shù)據(jù)體系，這種決策模型就能讓我們大概知道在 a 條件滿足時(shí)該怎么去做應(yīng)答。有了這些信息之后，我們可以反哺之前提到的 LTV（客戶終身價(jià)值）價(jià)值定義。

第五個(gè)升級(jí)是指實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷服一體化應(yīng)用，主要強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)標(biāo)簽、LTV模型如何在各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生作用，同時(shí)智能客服產(chǎn)品的數(shù)據(jù)可以用于銷售和營(yíng)銷環(huán)節(jié)，反過(guò)來(lái)也是。

02

升級(jí)第一步是建明白知識(shí)庫(kù)

我們?cè)趺礃幼屩悄芸头饛?fù)的內(nèi)容盡量能夠貼合用戶的需求?

在電商里，大家很多會(huì)把精力關(guān)注到商品詳情頁(yè)，但其實(shí)很多用戶是不看商品詳情頁(yè)的，就直接來(lái)問(wèn)客服。那么，做到準(zhǔn)確就需要把來(lái)自于評(píng)價(jià)以及商品詳情頁(yè)的一些關(guān)鍵信息提煉，包括一些模擬問(wèn)答的內(nèi)容給大模型，讓它去提煉用戶可能關(guān)注的一些商品信息、售后信息，把這些作為知識(shí)庫(kù)。比我們自己直接拍腦袋去做知識(shí)庫(kù)，我認(rèn)為會(huì)有一定的效果。

這里面還可能涉及一些優(yōu)惠規(guī)則，我們最怕機(jī)器人答錯(cuò)的就是優(yōu)惠規(guī)則。這個(gè)東西通過(guò)大模型的一些微調(diào)是可以做一些幻覺(jué)控制的。當(dāng)然，也可以讓智能客服分析提煉“買點(diǎn)”信息，有了這些信息，不僅可以更好的做智能銷售，還可以反哺到商品研發(fā)與設(shè)計(jì)、商品宣傳、營(yíng)銷和銷售等各個(gè)環(huán)節(jié)。

要把這些事情判斷好，其實(shí)就是讓大模型去做售前、售后的判別。原來(lái)平臺(tái)上是怎么做的呢?平臺(tái)做的是先做意圖的分流。如果你是從訂單進(jìn)來(lái)的，可能就是售后;如果是從商品進(jìn)來(lái)的，可能是售前。

但有個(gè)問(wèn)題，我有可能下了單，但我從商品詳情頁(yè)進(jìn)到了客服窗口。那你到底說(shuō)他是售前還是售后就很模糊。所以有了大模型之后，尤其對(duì)語(yǔ)義的理解能力加強(qiáng)之后，可以把意圖識(shí)別這件事交給大模型，讓他去做判斷。

這也涉及到真正的意圖分流，比如售前分流和售后分流。這和把技術(shù)級(jí)別的分流放在智能客服體系里是一樣的道理。

我就拿售前來(lái)舉例。這需要理解售前對(duì)話，甚至要理解商品庫(kù)。理論上講，要做得很好，應(yīng)該把商品信息和活動(dòng)信息單獨(dú)做一個(gè)知識(shí)庫(kù)，甚至其他信息也可以獨(dú)立做成知識(shí)庫(kù)。

為什么有這個(gè)設(shè)計(jì)呢?因?yàn)楫?dāng)機(jī)器人去學(xué)習(xí)的時(shí)候，你不是讓它學(xué)，它就會(huì)學(xué)的。你需要告訴它學(xué)習(xí)的路徑，用哪些信息來(lái)組裝，比如查一下商品大概有哪些信息，再查一下商品對(duì)應(yīng)的活動(dòng)，類似這樣的概念。所以這些都需要單獨(dú)列出來(lái)。

這些都是相應(yīng)的門檻。包括進(jìn)入意圖環(huán)節(jié)后，剛才提到的只是售前意圖和售后意圖，但在商品場(chǎng)景中，還有各種各樣的推薦意圖。其實(shí)針對(duì)商品的咨詢不止這些，還包括如何使用、產(chǎn)品的認(rèn)證或者資質(zhì)等，這些完全可以單獨(dú)列出來(lái)。

這些都是需要一些行業(yè)知識(shí)來(lái)維護(hù)的。只有有了這些分流，才有可能涉及到是走到推薦流程里，還是走到商品介紹環(huán)節(jié)，還是其他回復(fù)。最后，當(dāng)很多信息查完后，有一個(gè)組裝過(guò)程，組裝完后做出最終的應(yīng)答。

03

智能客服會(huì)超過(guò)人工客服?

品牌的客服團(tuán)隊(duì)迎來(lái)了一個(gè)、并且是急需升級(jí)的階段。如果這個(gè)新的定位能找到好，也是能夠讓自己的部門得到一次轉(zhuǎn)變的機(jī)會(huì)。

首先會(huì)受到影響的是訓(xùn)練師這個(gè)崗位，具備業(yè)務(wù)知識(shí)、懂大模型與知識(shí)庫(kù)原理的復(fù)合型人才將成為剛需。

目前的訓(xùn)練師做的事情就是簡(jiǎn)單的標(biāo)注，但在大模型領(lǐng)域，只標(biāo)注是不夠的。需要知道用戶可能會(huì)涉及哪些問(wèn)題、哪些場(chǎng)景，才可能在知識(shí)庫(kù)的設(shè)計(jì)上更精準(zhǔn)，盡可能的控制大模型的幻覺(jué)。

那么，未來(lái)智能客服的水平一定會(huì)超過(guò)人工客服的平均水平。因?yàn)橐胱龊梅?wù)，光簡(jiǎn)單應(yīng)答是不夠的，需要有其他數(shù)據(jù)支持。

拿我們自己的業(yè)務(wù)來(lái)講，商品下單之后到底在倉(cāng)庫(kù)什么狀態(tài)，有沒(méi)有發(fā)貨，商品有哪些需要注意的使用方式方法，這些都需要數(shù)據(jù)支持。售后環(huán)節(jié)還涉及多個(gè)角色的串聯(lián)，如何快速讓流程工單順暢過(guò)渡，這些不是靠人的經(jīng)驗(yàn)和能力就能搞定的，一定是大量信息輔助輸入。

而AI可以把這部分能力補(bǔ)齊，只要這樣，它一定會(huì)比簡(jiǎn)單幾千塊錢的客服的平均水平更高。這個(gè)時(shí)候團(tuán)隊(duì)就有機(jī)會(huì)去做一些服務(wù)能力質(zhì)量高之后的銷售，甚至是一些營(yíng)銷上的工作。

未來(lái)，我們有機(jī)會(huì)打造售前+售后的全能型的智能客服，可以承擔(dān)更大的責(zé)任。原來(lái)我們的很多智能客服大部分還是敢把售前的事情交給他，但售后的事情肯定是不敢的，因?yàn)檫@里面涉及到一些止損的問(wèn)題。有了AI，只要我們控制好，其實(shí)是可以部分解決一定的售后問(wèn)題的，至少在準(zhǔn)確度上不用太擔(dān)心，只不過(guò)體感上很多客戶會(huì)覺(jué)得人工客服服務(wù)體驗(yàn)更好，但從技術(shù)上是可以串聯(lián)起來(lái)的。

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