比如和端用户交互之中的“幻觉”比如“闲聊”不断却无法完全解决客户需求再比如难为企业带来更多的线索增量等等。 这也恰是上述零售遇到的最本质问题。即对于不少企业而言相较于采用一个大模型客服产品基于本地或者云端部署等构建大模型的决策其更难做到的是如何把这个单点嵌入到整个企业内部的客服工作流中结合现有的客服逻辑在双方配合下真正做到客服能力的提升进而真实提高企业的综合竞争力。 这不是一件简单的事情。从某种层面来看其中需要考察的不单纯是大模型本身的能力也更是一张对客服角色定义、客服流程价值以及客服运营中台的综合题卷。
年在机器人客服之上真 意大利电话号码表 正的客服中台打开方式是什么？ 二、从客服到销售时代的“新答案” 这也正是容联云考虑的问题。对 的一个定位是其帮助企业真正建设的是一个基于大模型能力的客服运营中台。在这个中台上对应的是一个垂直面向客服场景的综合解题方式。 “最开始我们把多渠道整合入统一工作台实现底层数据的相互连通以此提升客户感知度后来把各类 类智能化应用融入中台为企业进一步赋能而在现在的大模型阶段我们开始洞察更多的降本增效点这些点也都在快速地被融合到中台里。
”容联云数字智能云事业群解决方案总经理师增辉表示。 这种降本增效的更深层次表达是对客服运营中心模式的全面优化。 以客服场景为例相较于固有的小样本数据的机器人客服基于 企业可以基于不同的场景通过不同的场景流程搭建和不同类型的知识上传进而训练出对应场景需求的智能体来分别面向端用户的需求。 而在具体的操作环节人工客服可以采取“一键托管”的方式在常规的问题上让用户直接和智能体进行对话而对于其特定的需求或者敏感词系统会自动取消托管提醒人工介入人工处理完成后可继续进行托管。