今年以來，隨著ChatGPT的橫空出世，基于大模型的人工智能技術發展進入新階段。同時，作為人工智能新興領域的一部分，大模型技術正在向全球各個領域廣泛滲透，應用場景日趨多元化，不僅對已有行業進行顛覆革新，也催生了許多新模式新業態。其中，智能客服領域堪稱大模型技術的最佳應用實踐場景之一。
在客戶服務領域，得益于智能技術的賦能，客服系統與互聯網交融，越來越多的平臺和APP推出了智能客服。智能客服通過文字、語音、圖片等媒介與用戶構建交互橋梁，進行會話、質檢、業務處理，從而釋放人力成本、提高響應效率。
然而，現有智能客服良莠不齊，吐槽投訴不斷。根據上海市消保委披露，去年上海共受理消費者投訴32萬余件。其中，智能客服“不智能”成為消費者權益保護領域的熱點問題之一。在中國青年報社會調查中心的一份報告中也顯示，近六成的智能客服使用者表示對市場現有的智能客服產品不滿意。由此可見，不少傳統的智能客服技術水平不高、語義理解能力不足，答非所問、不解人意，“智力有限”的智能客服更是無法應對個性化的咨詢需求，反而成為了企業拓客、客戶維權的障礙。
大模型的出現，有望成為解決這一問題的利器。
智能客服的應答水平在一定程度上取決于其學習語料的多少。盡可能多地獲取行業語料，形成更具參考性的語料庫，是衡量智能客服成熟度的關鍵能力之一。大模型通過自注意力機制（self-attention）、多頭注意機制（Multi-Head Attention）來捕捉文本中不同位置之間的關聯關系，能夠同時關注到文本中較遠的上下文信息。另外，由于這種機制，模型的計算過程無需再按順序進行，可以并行計算，模型訓練大大加速，使得模型可以在可接受時間內基于超大規模語料進行訓練。基于以上特點，大模型能夠更好地理解和解釋復雜的句子結構、語義關系和邏輯推理，從訓練語料庫中獲取大量有價值的信息，從而令模型獲得更好的表達能力。
融入行業大模型后的新一代智能客服，不僅能快速學習海量行業知識、企業知識，基于強大模型推理能力、結合上下文快速理解推論、精準回復，或者引導客戶到相應的服務流程。此外，新一代智能客服可以快速理解復雜口語化問題，并實現包含圖文、鏈接、表格等多元內容的豐富回答。同時，它還能夠智能地識別客戶的情感狀態，例如滿意或者不滿意等，從而實現更好的服務。
他山之石，海外GPT應用實踐
在全球范圍內，已有多個平臺接入ChatGPT服務，客戶服務的邊界被不斷拓寬拓深，智能化程度進一步提高：
如美國生鮮電商平臺Instacart與 OpenAI 合作推出了基于ChatGPT的客戶服務插件，用戶能夠在這里詢問與食品相關的問題，獲得靈感和購買建議，并收到送貨上門的食材。不僅可以回答諸如“我有雞肉和面食。我可以做什么適合兒童的餐食，我還需要什么？” 或者“我怎樣才能制作一個簡單的胡蘿卜蛋糕？”等問題，融合了ChatGPT功能的新一代智能客服還可以根據建議的膳食響應創建Instacart訂單，只需點擊幾下即可將所有必要的原料添加到 Instacart 購物車中。通過利用Instacart豐富的目錄（涵蓋 1,100 多個零售品牌的超過 150 萬種產品），用戶現在可以依靠新一代智能客服獲取他們的膳食計劃靈感，并通過Instacart平臺將這種靈感轉化為現實。
如全球電商服務平臺Shopify接入ChatGPT，集成并升級其Shopping Assistance，不僅可以傾聽客戶的需求，幫助客戶在Shop應用的各個商店中快速輕松地找到所需產品，還可根據客戶的瀏覽和購買歷史記錄向他們提供個性化的產品推薦。另一方面，商家可以通過ChatGPT獲取平臺商品評論數據分析、標題及關鍵詞優化、營銷文案撰寫、網站智能化開發編程等多項服務，提升運營效率。
如全球最大的在線旅游公司之一Expedia也選擇集成GPT-4，用以為客戶制定旅行計劃。Expedia會員可以在應用程序中發起開放式對話，并根據聊天內容獲得有關前往地點、住宿地點、如何出行以及景點和活動的建議，從而定制自己的旅行計劃，整個過程猶如同真人旅行顧問的對話一樣，非常流暢。
本立道生，冰鑒大模型讓客戶服務更智能
厚植人工智能技術，冰鑒科技基于多年來在機器學習、深度學習、自然語言處理等技術方向上的沉淀，運用Transformer結構，打造了面向垂直行業的冰鑒大模型——本立道生（Origin One），它能夠捕捉到文本中的長期依賴性，理解上下文中的語境和含義，從而生成更加準確、連貫和語義豐富的文本，目前已經在海外多個平臺的智能客服領域擁有了優異表現。
場景一：智能交互解決方案，實現全生命周期個性化客戶服務與營銷
在某國際電商平臺的智能客服系統中，本立道生大模型可以幫助實現對客服工作的非敏感性工作內容部分替代，包括售前/售中/售后咨詢類回復、訂單查詢回復、物流查詢、退換貨處理、投訴處理、工單標簽標注、客服工作內容復盤分析等，在緩解人工客服缺口及壓力的同時，提供實時響應和24*7支持，使得客戶可以隨時獲得個性化的幫助和支持，無需任何排隊等待。此外，提供自動化的快捷標識，輔助進行商品服務優化，助力未來業務增長。
場景二：一體化客戶詢價解決方案，促進國際物流服務智能協同
在某國際物流服務商的智能詢價系統中，對于新客戶基于非標詢價內容，如目的港、日期、貨物尺寸等信息，本立道生大模型可以助力該公司自動調取后臺數據，規劃最優路線，生成標準報價單，根據客戶等級與類型，自動發送給詢價用戶或銷售核驗后發出；對于老客戶，本立道生大模型可基于歷史詢價數據與對話內容，生成標簽與定制化回復方法，由銷售人員審核后發出以提高詢價轉化率；基于宏觀詢價數據，本立道生大模型還可以統計分析航線熱度與所需運力，預測最優航線配比。
由此，幫助銷售人員回答標準化/流程化問題，讓他們有更多時間精力解決高價值/復雜問題；其次，降低客戶等待時間，并對每一個客戶生成定制化報告，輔助提高轉化率；再次，預測/優化航線以及集裝箱配給，提升工作效率；最后，對每一個銷售以及客服人員生成定制化工作總結與建議，用于提高工作效率與工作認可度。
場景三：數據分析和持續改進，評估和優化客服人員工作質量
對于某國際保險經紀公司，冰鑒科技通過本立道生大模型對于該公司所提供的電話錄音對其客服人員的工作表現進行評級，并識別出客服人員在打電話與顧客進行溝通中花費時間較多的環節，以此來幫助該公司建立對于客服人員工作表現的評價體系，優化客服人員的工作流程。
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