在数字化转型的浪潮中，AI智能客户服务已成为企业提高服务效率和客户满意度的重要工具。本文比较了传统的客户服务和智能客户服务，并深入分析了AI智能客户服务的解决方案以供您参考。

1。传统的客户服务和智能客户服务

过去，大多数AI智能客户服务都是基于BERT模型。随着AI的快速发展，AI智能客户服务已从基础技术到应用程序取得了迅速的突破。

基于BERT模型的智能客户服务：尽管BERT模型在语义理解方面具有一定的优势，因为它更像是“填充空白”模型，但对用户的了解仍​​然不足，并且答案的准确性少于50％，这导致许多用户在面对智能客户服务时直接转换为“转换为手动”。同时，它主要根据常见问题解答响应，并且无法根据用户的情感变化调整答案方法，并且无法为用户提供情感价值。

基于大型模型的深入学习的智能客户服务：从意识识别到自主行动（问题指导，响应生成，过程控制，聊天控制，情感识别），深入学习大型模型的智能客户服务可以充分理解和响应用户的复杂需求。它不仅可以准确地理解用户的语义和情感，而且还基于用户的上下文信息和历史行为产生更个性化和准确的答复。此外，大型模型还具有强大的自学习能力，可以不断优化其自己的知识库和服务过程，并提高服务质量和效率。

2。零售O2O智能客户服务的分析和研究

2.1场景分析

为了对智能客户服务进行方案分析，首先要做的就是阐明客户服务的方案分析框架。

我们可以从以下角度思考：谁是用户，用户的生命周期是什么，用户消费旅程的节点是什么？业务方案涵盖了哪些方面，交互的形式是什么，用户反馈的对象（反馈内容）以及对象状态是什么（反馈内容状态）。

基于这一点，我们可以从至少两个核心角度进行深入思考：一个是从用户旅程开始，另一个是从智能客户服务管理的角度阐明人工智能应用程序的关键情况，即，并非所有场景都可以完全适用于人工智能，并选择一半的关键场景在一半的情况下进行。

以下仅是一般方案假设，基于实际业务需要具体分析：

假设在O2O方案中，基于用户的旅程观点，商店销售额是确定一般用户旅程节点以及从每个节点和相应的用户行为得出的联系人的第一步。遵循这些节点和上下文，以阐明客户服务的角色和责任。对于某些节点，例如进入商店并与店员互动，目前不需要干预；当客户服务需要参与消费者旅程节点时，客户服务的参与程度会有所不同。例如，在售前咨询和自动出站营销阶段，客户服务起着关键作用，并在很大程度上参与。在付款交易和物流链接中，客户服务主要在售后阶段的售后交易阶段处于活动状态，专注于交易问题，物流信息查询和其他方案，并与客户互动。

总体而言，根据消费者的旅程，它可以大致分为三个主要阶段：预售，售货商和售后：

预售阶段涵盖了了解品牌和产品，产生需求，搜索信息等的过程；销售包括定位商店，进入商店，产品体验，产品选择，销售互动（此处特别是指脱机商店销售互动），购买产品，付款产品，物流和分销，交付等；售后涉及产品使用，产品共享，产品售后并重新购买。

这里更好的方法是结合用户联系人，用户行为和客户服务行为和客户服务职责和客户服务OKR定量指标。由于有必要根据实际条件进行分析，因此下表与OKR指标一一不符。

上一篇文章详细介绍了基于用户旅程的智能客户服务的参与方案。接下来，从智能客户服务管理的角度对智能客户服务方案进行了深入分析，如下所示：

1）业务方案维度：

2）交互式场景尺寸：

3）对象状态维（反馈内容的状态）：

4）对象类型维度（反馈内容的类型）：

2.2业务流程

上一篇文章基于场景分析，相当于从宏观放大玻璃的角度分析，而业务流程分析直接关注客户服务业务，并从接受之前和之后分类客户服务业务流程：

2.3要求分析

基于上一篇文章中的方案分析和客户服务业务流程分析，我们从宏观角度关注客户服务业务，并直接分析人工智能对客户服务业务的需求支持。下图中的蓝色标记是人工智能设计的主要范围，并根据实际业务需求进行了优化。下图只是一个示例。

可以在一定程度上汇总核心需求，因为许多知识基础涵盖了很多，并且确定客户意图更为准确），快速（流畅的过程，高响应效率），良好（识别客户情绪并满足客户需求），准确（回复专业精神和准确性）

2.4技术过程

1）智能客户服务过程

感知阶段：智能客户服务通过文本输入，语音识别，图像识别等各种方法准确捕获用户的咨询内容和行为信息，并确定对用户需求的全面感知。认知阶段：使用自然语言处理技术来识别用户输入的信息的意图，场景分析和上下文分析，深入了解用户的真实意图和需求背景，并为随后的知识检索和答案生成奠定基础。知识搜索阶段：在庞大的知识库中，根据用户的意图和场景快速检索相关的知识点和解决方案。知识库涵盖了多个维度，例如产品信息，业务流程和常见问题，以确保答案的准确性和专业精神。答案生成阶段：结合使用的知识和用户的特定情况，自然语言生成技术用于生成清晰，易于理解和个性化的答案，并同时转录语音，以为用户提供多模式的互动体验。行动阶段：根据生成的答案和决策，智能客户服务执行相应的任务自动操作，例如自动发送答案，触发后续流程等，以实现服务的闭环管理并提高服务效率和质量。

2）智能客户服务操作过程

模型培训：抹布，及时的单词工程和微调是模型培训迭代的主流方法。根据培训时间，成本和场景的选择，用外行的话来说，抹布可以在大量行业知识和特定方案信息中迅速找到相关内容。及时的单词是允许智能客户服务更好地理解“需求”，并更好地理解“机器人”。微调基于预训练大型模型，并使用特定的字段或场景数据训练它们，以使模型更适合特定方案。例如，电子商务平台使用自己的数据进行微调，以使模型更准确。尽管它需要一定程度的培训时间和计算资源，但具有成本效益，但结果良好。任务自动化和闭环反馈：实现任务的自动流和闭环管理。当机器人无法回复时，客户需要转移手动劳动，或遇到特定问题，将任务及时转移到手动客户服务，并进行数据分析和审查，并不断优化操作流程和服务质量。用户满意度调查和客户服务质量检查：定期进行用户满意度调查，以收集用户对智能客户服务服务的反馈和评估，同时进行客户服务服务的质量检查，评估服务质量，及时发现和改善问题，并提高整体服务水平。

2.5产品定位

基于大规模深度学习的智能客户服务平台可以为客户提供个性化服务，帮助企业降低成本并提高效率并提高客户满意度。为了管理客户服务，在内部管理方面实现有效的协调和质量改进。

2.6目标和措施

1）成本效益指标（例如，根据实际情况进行调整）

2）操作指标（例如，根据实际情况进行调整）

3。AI智能客户服务行业的主要制造商和产品

4。智能客户服务系统体系结构

4.1商业体系结构

4.2系统体系结构

智能客户服务系统需要根据实际条件选择和设计功能模块。以下是更主流的功能模块：

5。基于AI大型模型的智能客户服务构建（以知识库为例）

由于本文的空间，无法完全分析基于人工智能的智能客户服务构建方法，因此选择了一个典型的功能模块，即基于AI大型模型的知识库。通常，知识库的基本功能是基于广义大型模型的基本功能，但是由于行业的特征和客户特征，其中大多数将插入子民喂养的行业知识库。那么，建立基于AI大型模型的知识基础的总体过程是什么？以下将简要描述。

5.1 AI智能客户服务知识库

1）确定范围和数据处理

2）提高理解和模型选择

（1）模型选择

框架等是相对主流框架。提供方便的工具和界面，可以灵活地整合语言模型，外部数据源和各种组件，并有效地构建智能的客户服务系统体系结构以满足特定业务需求。

（2）提高能力

3）知识库的构建和优化

（1）战略和技术

（2）特定操作

4）灰度释放和在线