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如何讓智能客服說“人話”?
發(fā)布時間: 2023-10-24 10:35

目前,以 ChatGPT 為代表的大模型已經(jīng)在許多企業(yè)中用于智能客服應(yīng)用。它可以通過自動回答常見問題、解決簡單問題和提供基本支持,減輕人工客服的負(fù)擔(dān)。大語言模型通過深度學(xué)習(xí)和大量的語言數(shù)據(jù)訓(xùn)練,能夠理解和生成人類語言,使得用戶能夠以自然的方式與它交互。在一些常見的客戶查詢和問題解答方面,這類大模型已經(jīng)取得了相當(dāng)不錯的效果。

三維智慧城市|三維|建筑/空間|Mrliunxj - 原創(chuàng)作品 - 站酷 (ZCOOL) 然而,當(dāng)前的大語言模型在實際應(yīng)用于智能客服場景中時仍存在一些挑戰(zhàn)——它可能會生成錯誤或不準(zhǔn)確的回答,尤其是對于復(fù)雜的問題或領(lǐng)域特定的知識,這就對智能化程度提出了更高的要求。未來的在線客服系不僅需要更高級的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),還需要更多精準(zhǔn)的自然語言處理能力。這將對在技術(shù)上不太強(qiáng)大的企業(yè)形成巨大的壓力。 此外,隨著用戶數(shù)量和訪客量的增多,未來智能客服將需要處理超大規(guī)模的并發(fā)請求。這需要系統(tǒng)在多種方面都擁有特殊的設(shè)計,如負(fù)載均衡、高可擴(kuò)展性和高可用性等。 現(xiàn)在市面上的很多對話機(jī)器人,回答是單一固定的,變化比較少,與真實的人與人對話還有差距,未來的智能客服系統(tǒng)將需要進(jìn)一步加強(qiáng)對用戶行為的自適應(yīng)性和個性化服務(wù)。這就需要系統(tǒng)學(xué)習(xí)更多的用戶數(shù)據(jù)和信息,并適應(yīng)不同的用戶行為,為他們提供更好的服務(wù)和體驗。如何提升用戶體驗就成為了智能客服供應(yīng)商主攻的方向。 具體來講,主要應(yīng)從人性化服務(wù)、個性化服務(wù)和擬人化的對話交互方面進(jìn)行改進(jìn)。 首先是人性化服務(wù)。在場景和意圖理解精準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,附加更有溫度的對話語境,可以讓機(jī)器人在擬人化上,再進(jìn)一步。多模態(tài)情感計算是實現(xiàn)這一步的有效方法。目前,我們正在推進(jìn)虛擬數(shù)字人客服進(jìn)行人機(jī)交互對話,在此過程中結(jié)合情感計算,可識別用戶通過視頻、語音、文本所傳遞的情感表達(dá),讓智能客服在應(yīng)對是作出相應(yīng)情感反饋,打造具有情感理解、有溫度的人機(jī)交互。這種多模態(tài)情感計算技術(shù)的實現(xiàn)方法主要是通過基于專家規(guī)則和基于機(jī)器學(xué)習(xí)兩種。其中,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法通過訓(xùn)練模型來自動學(xué)習(xí)情感狀態(tài)的分類標(biāo)準(zhǔn),可以更好地適應(yīng)不同領(lǐng)域、不同語境下的情感表達(dá),效果相對更優(yōu)些。 其次是擬人化的對話型交互。通過場景化設(shè)計優(yōu)化,比如問題拆解、主題繼承、多輪對話、上下文理解等等,機(jī)器人能夠帶來一種更加貼近自然對話場景的對話型交互模式。 第三是個性化服務(wù)。根據(jù)客戶畫像千人千面提供個性化服務(wù),從多角度出發(fā)進(jìn)行語義理解,此外還要附加語音情緒判別。 大模型誕生后,無疑為智能客服領(lǐng)域注入了新的“營養(yǎng)劑”。這種“革新”體現(xiàn)在多個方面,包括座席輔助和座席提效、閑聊寒暄、話術(shù)優(yōu)化建議、提供語料擴(kuò)寫等。

  • 座席輔助和座席提效:過去的智能輔助更多局限于按單輪對話來完成,基于大模型的能力能夠快速分析并生成面向客戶側(cè)的系統(tǒng)支撐策略,這種處理效率和結(jié)果,遠(yuǎn)超出依附純規(guī)則或者純知識庫所能達(dá)到的效果;
  • 閑聊寒暄:是智能客服非常關(guān)鍵的基礎(chǔ)能力,能夠幫助企業(yè)對任意進(jìn)線客戶進(jìn)行即時響應(yīng)。過去的智能客服閑聊主要是將各類非業(yè)務(wù)相關(guān)的語料堆到素材庫,并通過調(diào)取數(shù)據(jù)庫已有的關(guān)鍵詞進(jìn)行內(nèi)容的回復(fù)。如今可以充分借助大模型能力提供閑聊,在非業(yè)務(wù)領(lǐng)域上為座席和客服提供更多決策依據(jù)和參考;
  • 話術(shù)優(yōu)化建議:話術(shù)往往決定了客服的效果,話術(shù)回復(fù)不精準(zhǔn)將直接導(dǎo)致用戶的流失。通過大模型強(qiáng)大的內(nèi)容生成能力,智能客服能夠?qū)υ捫g(shù)進(jìn)行不斷地迭代和與優(yōu)化,提升客戶滿意度;
  • 提供語料擴(kuò)寫:在智能客服冷啟動階段,往往需要足夠多的語料來豐富知識庫的相似問法,以保證上線初期智能客服有足夠高的解決率和場景覆蓋率。以往的語料生成模型很難覆蓋眾多垂直行業(yè)和領(lǐng)域,大模型在通用領(lǐng)域中積累了足夠的數(shù)據(jù)和語料,可以很好的彌補(bǔ)語料生成模型的不足,快速生成相似問法,解決智能客服冷啟動語料不足,場景覆蓋率低等問題。

歸根結(jié)底,提高對話質(zhì)量的核心還是理解客戶和用戶的場景,以及能夠搭建出衡量得失的數(shù)據(jù)框架。這兩個組合之下,會有一個循環(huán)反饋的過程,就能夠通過正常的產(chǎn)品迭代達(dá)到好的效果,并且能夠衡量出來 ROI 和對實際業(yè)務(wù)的共享。

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