大语言模型在客服领域的广泛应用无疑为企业带来了前所未有的变革与优势，从提高服务效率到优化服务质量，再到显著降低企业成本，其影响力不容忽视。然而，正如任何新兴技术一样，大语言模型在客服领域的实践过程中也面临着诸多挑战。


客服机器人


一、优势方面


1、提高服务效率：


7×24 小时不间断服务：


大语言模型可以随时响应客户的咨询，不受时间限制，无论是深夜还是节假日，都能及时提供回答，避免客户等待。


例如，电商平台的客服机器人可以随时解答消费者关于商品信息、订单状态等问题，提高客户的购物体验。


快速响应：


能够在短时间内理解客户的问题并给出回答，大大缩短了客户的等待时间。相比于人工客服需要一定的时间来理解和处理问题，大语言模型可以瞬间完成对问题的分析和回答，提高服务效率。


2、优化服务质量：


准确理解客户意图：


经过大量数据训练的大语言模型具有强大的语言理解能力，能够准确理解客户提出的各种复杂问题，包括模糊、歧义或口语化的表述。


通过对问题的深入理解，提供更准确、更贴切的回答，减少因理解错误导致的沟通障碍。


提供个性化服务：


可以根据客户的历史咨询记录、购买行为等信息，为客户提供个性化的服务和建议。


例如，旅游公司的客服系统可以根据客户的历史出游记录，为客户推荐适合的旅游目的地和行程安排。


多语言支持：


对于跨国企业或面向国际客户的公司，大语言模型可以轻松实现多语言的客服服务，打破语言障碍，更好地服务全球客户。


例如，一些国际航空公司的客服系统可以使用大语言模型，为不同国家的乘客提供多种语言的服务。


3、降低企业成本：


减少人工客服需求：


大语言模型可以处理大量的常见问题和重复性问题，分担人工客服的工作压力，从而减少企业对人工客服的需求。企业可以将更多的资源投入到其他核心业务上，降低运营成本。


培训成本降低：


相比于人工客服需要进行大量的培训和知识更新，大语言模型的维护和更新相对简单，只需要定期对模型进行训练和优化即可，降低了企业的培训成本。


二、具体应用功能


1、知识库自动扩写与文档数据提取：


知识库扩写：


大语言模型可以协助企业对客服知识库进行自动扩写。通过分析大量的相关语料和数据，为知识点添加更多的解释、示例、相关问题等内容，丰富知识库的信息，提高客服机器人的回答质量和准确性。


文档数据提取：


能够快速提取企业文档中的关键信息，并将其转化为可供客服系统使用的知识。


例如，企业可以将产品手册、服务指南等文档上传到客服系统，大语言模型可以自动提取其中的重要内容，形成问答对，方便客服机器人快速准确地回答客户的问题。


2、自动总结与分析：


对话总结：


在客服与客户的沟通结束后，大语言模型可以自动对对话内容进行总结，提取关键信息，如客户的需求、问题的重点、解决方案等。这有助于企业更好地了解客户的需求和问题，为后续的服务改进和决策提供依据。


客服表现分析：


可以对客服人员的工作表现进行分析，评估客服人员的回答质量、响应速度、服务态度等方面的表现。通过分析结果，企业可以对客服人员进行针对性的培训和管理，提高客服团队的整体水平。


3、智能问答与引导：


精准回答：


根据客户的问题，大语言模型可以在知识库中快速搜索并匹配最相关的答案，提供准确的回答。同时，对于一些复杂的问题，大语言模型可以通过分析和推理，给出合理的解决方案。


问题引导：


当客户的问题不够明确或表述不完整时，大语言模型可以通过提问的方式引导客户进一步明确问题，以便更好地理解客户的需求，提供更准确的回答。


三、挑战方面


回答准确性问题：


尽管大语言模型具有强大的语言理解和生成能力，但在某些情况下，仍然可能会出现回答不准确或不恰当的情况。


例如，对于一些专业性较强的问题，如果知识库中的知识不够准确或全面，大语言模型可能会给出错误的回答。


缺乏人类情感理解：


与人工客服相比，大语言模型缺乏对人类情感的理解和感知能力。在处理客户的投诉、抱怨等带有情感色彩的问题时，可能无法给予恰当的回应和安抚，影响客户的满意度。


数据安全和隐私问题：


在使用大语言模型的过程中，企业需要将大量的客户数据输入到模型中，这可能会涉及到数据安全和隐私问题。如果企业的数据管理和保护措施不到位，可能会导致客户数据泄露，给企业和客户带来严重的损失。


对技术和基础设施的要求较高：


大语言模型的运行需要强大的计算资源和技术支持，企业需要投入大量的资金和技术力量来构建和维护客服系统。同时，大语言模型的不断更新和优化也需要企业具备相应的技术能力和资源。