在萬物互聯(lián)的時代，客戶服務(wù)中心已然成為企業(yè)直接觸達廣大客戶群體的核心“橋梁”。高效的客服系統(tǒng)和精準響應(yīng)不僅有助于企業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)品服務(wù)的優(yōu)質(zhì)閉環(huán)，還能為品牌價值的提升注入新的活力。然而，構(gòu)建這樣一個服務(wù)高效、響應(yīng)迅速的客戶服務(wù)中心，對于眾多企業(yè)來說，仍是一個不小的挑戰(zhàn)。

隨著大模型技術(shù)的突飛猛進，企業(yè)客戶服務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)迎來了技術(shù)革新機遇。容聯(lián)七陌，作為全球化智能客服解決方案提供商，致力于推動行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型和客戶服務(wù)生態(tài)創(chuàng)新，以數(shù)智化升級全面帶動業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化，助力企業(yè)在全場景的客戶服務(wù)中提質(zhì)增效。

近年來，容聯(lián)七陌在 AIGC 研發(fā)領(lǐng)域持續(xù)深耕，依托大模型技術(shù)，推出了一系列智能客服系統(tǒng)產(chǎn)品，以滿足不同行業(yè)對客服中心建設(shè)的多樣化需求。融合已有的產(chǎn)品，容聯(lián)七陌推出了4款基于原生大模型的智能客服產(chǎn)品——LLM 文本機器人：滿足 IM 渠道（網(wǎng)站、公眾號、APP 等）接入的用戶需求；LLM 智能外呼 & LLM 智能呼入：主要應(yīng)用在呼叫中心場景中；LLM 座席助手：輔助人工客服，比如生成回應(yīng)話術(shù)、自動生成服務(wù)小結(jié)、創(chuàng)建智能工單等。憑借其生成式一體化智能客服能力，為互聯(lián)網(wǎng)、電商零售、醫(yī)療健康等行業(yè)的企業(yè)客戶提供了有力支持。

盡管技術(shù)進步帶來了諸多可能性，但在實際應(yīng)用中，如何確保智能客服系統(tǒng)既能準確理解客戶需求，又能提供個性化的服務(wù)體驗，仍是當前面臨的困惑和挑戰(zhàn)。企業(yè)需要不斷探索和嘗試，結(jié)合自身的業(yè)務(wù)特點，尋找最適合的智能客服解決方案，以實現(xiàn)更高效、更精準的客戶服務(wù)。

北京七陌科技有限公司是一家企業(yè)智能客服系統(tǒng)服務(wù)商，容聯(lián)七陌持續(xù)投入 AIGC 研發(fā)，將大模型的通用能力與客服行業(yè)垂直能力融合，打造真正企業(yè)級生成式 AI 產(chǎn)品。

圖片及內(nèi)容來源于容聯(lián)七陌官網(wǎng)

擺脫“木桶效應(yīng)”建設(shè)下一代智能客服系統(tǒng)

傳統(tǒng)的機器人客服系統(tǒng)存在明顯的“木桶效應(yīng)”，因此在構(gòu)建下一代智能化、自動化的客服系統(tǒng)過程中，容聯(lián)七陌希望全面解決此前機器人客服系統(tǒng)的不足：

機器人客服在識別客戶問題表述時，經(jīng)常有識別不準確的情況，尤其在綜合理解對話上下文方面存在顯著不足；

傳統(tǒng)機器人客服在回答客戶問題時，往往采用固定的模板化話術(shù)，缺乏靈活性。這種機械性的回應(yīng)方式不僅難以滿足客戶的個性化需求，還可能因處理不及時而引發(fā)投訴，進而影響產(chǎn)品和品牌的聲譽；

在對話分析與洞察方面，由于缺乏人工的廣泛參與和深度分析，機器人客服難以從海量對話內(nèi)容中挖掘出業(yè)務(wù)拓展機會等潛在商業(yè)價值，造成第一手客戶信息浪費現(xiàn)象。

豆包大模型助力智能客服系統(tǒng) 擁有智慧內(nèi)核

火山引擎為容聯(lián)七陌提供的豆包大模型，由字節(jié)跳動研發(fā)，經(jīng)過億級 DAU 產(chǎn)品實踐的深度打磨，依托優(yōu)質(zhì)的模型生態(tài)、卓越的算法技術(shù)以及多維度的精細優(yōu)化等核心技術(shù)優(yōu)勢，能夠高效執(zhí)行互動對話、信息獲取、協(xié)助創(chuàng)作等多項任務(wù)。在智能客服應(yīng)用場景中，豆包大模型以精準的語言理解和生成能力，可應(yīng)對各類復(fù)雜的客服需求，從而在工作效率、用戶體驗和服務(wù)質(zhì)量上實現(xiàn)顯著提升。

首先，在語義理解方面，豆包大模型能夠深入解析用戶問題，迅速捕捉關(guān)鍵信息。尤其是在處理復(fù)雜的技術(shù)問題時，豆包大模型能夠從客戶的泛化表述中快速抓住問題本質(zhì)，給出專業(yè)且準確的答案，有效避免客戶投訴。

其次，在回答質(zhì)量優(yōu)化與個性化服務(wù)方面，豆包大模型憑借自我學習和進化的能力，對海量對話信息進行分析，并根據(jù)客戶的反饋實時調(diào)整回答策略，持續(xù)優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量。

此外，基于對溝通流程的持續(xù)學習和積累，豆包大模型能夠生成的回答更加貼合個體客戶的對話邏輯和偏好，從而提供更為人性化、有溫度的客戶服務(wù)體驗。

得益于火山引擎的算力支持，豆包大模型在對話任務(wù)的高并發(fā)處理方面優(yōu)勢顯著。它能夠迅速、高效地響應(yīng)同時涌現(xiàn)的大量客戶服務(wù)請求，縮短了用戶的等待時間，有效緩解了系統(tǒng)高峰期的排隊壓力。此外，大模型的處理能力在會話分析洞察方面也發(fā)揮了重要作用，通過對溝通記錄進行精準的質(zhì)量檢測與標記，以及主動分析坐席的工作行為，能夠自動生成最佳實踐 SOP，實現(xiàn)對大量會話數(shù)據(jù)的商機挖掘與潛在價值應(yīng)用。

豆包大模型的接入，為容聯(lián)七陌在客戶服務(wù)全場景下的體系化產(chǎn)品構(gòu)建帶來了實質(zhì)性的智能升級，不僅在工作效率與工作質(zhì)量上展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，還通過系統(tǒng)的智能自主學習機制，為降低維護成本提供了業(yè)界創(chuàng)新思路。未來，雙方將繼續(xù)深入挖掘大模型在智能客服行業(yè)的應(yīng)用前景，助力企業(yè)發(fā)展。