原创 AI大模型来袭，智能客服变天？

自ChatGPT爆火“出圈”之后，国内外就掀起了一波AI大模型风潮。越来越多的企业都开始布局AI大模型领域，其中不少企业已经推出了自家的AI大模型产品，试图在这股AI浪潮中拔得头筹。而在众多AI大模型中，既有通用大模型，也不乏垂直大模型。

在AI大模型产品相继诞生后，AI大模型的落地以及商业化应用，就成为了各方关注的重点。与此同时，发布AI大模型产品的企业也加快了AI大模型落地以及应用的探索速度。其中，智能客服领域则被外界视为了AI大模型落地的最佳阵地之一。

AI大模型变革智能客服？

提起智能客服，相信绝大多数人并不会感到陌生。在用户习惯逐渐向线上转移的当下，人们对于客服的需求量日益增长。随着客服需求的大量攀升，智能客服也应用而生，以辅助人工客服工作，为用户、消费者带去更优质、高效的服务。现如今，智能客服行业已经实现了迅速发展，并且日渐火爆。那么，究竟为何智能客服会成为AI大模型落地的最佳阵地之一呢？

首先，AI大模型在内容生成和语义理解方面有着优秀表现，与智能客服行业有着很高的契合度。纵观众多AI大模型产品发现，绝大多数的大模型产品都具备文本生成、言语理解、知识问答、逻辑推理等多方面的能力。由于结合了深度学习和自然语言处理技术，AI大模型的语言理解能力和内容生成能力更是格外出色。

而智能客服则是利用人工智能技术，通过语音识别、自然语言处理等技术，识别客户的需求，并根据客户需求给出针对性的答案，以解答客户的疑惑，同时增强客服服务的工作效率。AI大模型的语言理解能力和内容生成能力恰好是智能客服所需要的，可见，AI大模型与智能客服领域有着较高的契合度，更容易实现落地应用。

其次，AI大模型可在一定程度上提升智能客服的智能化程度。虽然智能客服的出现，在一定程度上缓解了传统人工客服的工作压力，提升了客服的工作效率，切切实实地帮助人们解决了一些问题，但不可否认的是，由于智能客服的智能化程度有限，网络上关于智能客服“不智能”、智能客服“听不懂人话”的吐槽声也不绝于耳。

随着数字时代的来临，越来越多数据被生产出来，而AI大模型则运用了海量训练数据，通过对海量文本数据的学习，AI大模型的语言理解能力也得到了持续提高，AI大模型就有了处理更复杂信息的能力。而有了AI大模型加持的智能客服，就能够更加精准地理解上下文，识别用户意图，从而为客户提供更加可靠的客服服务。

中国移动“疾行”

AI大模型的热度持续居高不下，越来越多的参与者都加入到了AI大模型的竞赛中，运营商也不例外。具体来看，中国联通发布了“鸿湖”图文大模型1.0；中国电信发布大语言模型TeleChat；中国移动则是发布了“九天”人工智能行业大模型：九天·海算政务大模型以及九天·客服大模型。而中国移动之所以会率先推出面向客服领域的大模型，则与多重因素有关。

一方面，中国移动在客服领域沉淀多年，服务经验和业务知识深厚，为其推出面向客服场景的大模型产品打下了基础。长久以来，作为三大运营商的中国移动就与用户之间有着很深的联结。在用户使用手机通讯服务、无线上网和有线宽带等服务时，难免会遇到各种各样的、个人无法解决的问题，每当这个时候，用户都需要寻求运营商客服的帮助。多年来，中国移动已经积累下来了海量数据资源、丰富的客服服务经验和专业的业务知识，对客服行业也有了深度的理解，这些数据与经验都成为了中国移动推出客服大模型的重要资源与参考。

据了解，九天·客服大模型不仅能够根据用户提供的自然语言描述，解析问题并提供答案；还可以与人工客服协作，分析历史沟通内容的语义和上下文，总结和归纳对话的重点和关键信息，为人工客服提供回复建议。

另一方面，中国移动推出的客服大模型能够为自家业务服务，实现提质增效。前文曾提到，中国移动同用户之间有着深层次的联系，其在客服领域多年来所积累的数据以及经验，成为了中国移动训练客服大模型的重要养料。同样的，中国移动所推出的客服大模型也能够应用在自家业务上，为自家业务赋能，提升客服服务效率和质量，优化用户体验。

比如，面对用户提出的复杂问题，九天·客服大模型就能够和人工客服形成协作，通过分析历史沟通内容的语义和上下文，归纳、总结其中的重点信息，为人工客服提供回复建议，减少应答时间，从而实现人工客服工作效率以及用户满意度的双重提升。

容联云“快走”

前不久，容联云正式发布了面向企业应用的垂直行业多层次大语言模型“赤兔大模型”。据了解，赤兔大模型聚焦懂交流、会分析、有知识、能执行“四大能力”，为智能客服和营销等场景保驾护航。

一是，容联云很早就开始探索AIGC，这为其推出AI大模型产品提供了重要支撑。据了解，容联云AI团队在很久之前就开始进行AIGC关键技术的研发了，并且在对话回复生成、问题自动生成、SQL语句生成方面都有所突破，核心技术在权威竞赛和评测榜单中取得多个第一和Top名次。这些技术的积累，成为了容联云推出大语言模型产品的重要驱动器。

二是，容联云深耕智能客服领域，对于智能客服有着深刻的行业认知，其能够推出智能客服能力更强的AI大模型产品。长期以来，容联云就深耕于智能客服领域，并推出了智能客服机器人等多款产品。得益于多年的深耕，容联云对于智能客服行业有了更为深度和透彻的行业理解和认知。容联云便能够以多年来所积累的大量垂直行业资源为依托，训练AI大模型产品，同时再结合对其智能客服领域的深度理解，打造出了当前的大模型产品。

比如，在当前的智能客服领域，智能客服基本能够对常见句式结构实现精准识别和回复，但在面对复杂句式问题时，智能客服会出现识别不清、答非所问的情况。而赤兔大模型则具备“懂交流、会分析、有知识、能执行”四大核心能力，其中的“会分析”则指的是赤兔大模型能够在客服、营销场景下对问题进行更高维度的分析、推理。

三是，容联云推出行业大模型，更容易实现商业化落地。AI大模型虽然具有广阔的发展前景，但同样十分“烧钱”，因此，AI大模型的商业化落地同样备受关注。容联云所推出的行业大模型，既结合了其对于行业的需求理解，也放大了自身的原有优势，在实现商业化落地方面要更容易一些。据了解，基于“赤兔大模型”，企业可以搭建自己的智能客服和数智化营销，完成从“降本增效”到“价值创造”的进化。

挑战如影随形

就目前情况来看，AI大模型和智能客服确实有着很高的适配度，智能客服对成为AI大模型的重要落地场景之一也是顺理成章之事。只是，必须要说的是，虽然AI大模型在智能客服领域的落地应用有着很高的价值，但同样也面临着挑战。

一来，AI大模型的生成内容质量并不稳定，暂时无法满足用户的需求。不同于其他行业，智能客服很多时候需要给出的是准确、可靠的答案，而之前智能客服一直备受用户吐槽的重要原因之一就是智能客服会出现无法理解用户意思、答非所问的情况。

但受训练数据数量和质量的影响，AI大模型给出的结果内容质量并不稳定，甚至会出现错误情况。而一旦出现AI大模型生成错误答案的局面，不仅达不到原来的使用AI大模型以实现智能客服降本增效的效果，甚至会出现反作用，降低客户的客服体验。

二来，客服行业覆盖范围广，信息迭代速度快，这就对AI大模型提出了更高的要求。智能客服的应用覆盖范围很广，比如电商、酒店、银行行业等等，而不同的行业又有着不同的特点以及专业名词，并且不少行业的信息、产品迭代速度也很快，这就意味着AI大模型需要更多的训练数据，以实现AI大模型精度的持续突破。但同样的，训练数据越多就意味着越高的训练成本。

总而言之，AI大模型的落地应用已经提上日程，越来越多的企业都开始探索AI大模型适配的落地场景，并开始落地尝试。而智能客服以其自身所蕴含的价值，以及同AI大模型较高的契合度，成为了AI大模型落地的重要场景。尽管当前AI大模型在智能客服领域的落地仍面临诸多挑战，但相信这些问题总有被攻克的一天。届时，用户或可享受到真正的智能化、个性化的智能客服体验。