基于大语言模型的 AI 客服是一种利用包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型技术，模拟人类客服人员为客户提供服务的人工智能系统。以下是关于它的详细介绍。


智能客服


一、工作原理


预训练：


收集大量的无标注文本数据，如互联网上的文本、新闻、博客、论坛等，并进行清洗和处理以去除噪音、无关信息及个人隐私相关内容，然后将处理后的数据以 tokenizer 粒度输入到语言模型中。在这个过程中，模型会学习词汇、句法、语义的规律以及上下文之间的关系。


指令微调：


利用少量高质量的标注数据，将各种 NLP 任务转化为指令形式，对已经预训练好的大语言模型进行监督学习，让模型通过学习和适应指令来提高其在特定任务上的表现。


二、优势


服务高效：


能够 24 小时不间断地工作，快速处理大量客户咨询，大大提高了服务效率。无论是咨询高峰期还是非工作时间，都能及时为客户提供解答。


回答精准：


经过大量数据的训练和优化，对客户的问题理解更准确，能够提供高质量、符合逻辑的回答。尤其对于复杂问题，通过对上下文的理解和分析，可以给出更全面的解决方案。


个性化服务：


可以根据客户的历史咨询记录、偏好等信息，提供个性化的服务和建议。例如，在电商领域，根据用户的购买历史推荐相关产品。


成本降低：


相比人工客服，大模型客服系统不需要支付高薪和福利等费用，能够显著降低企业的客服成本。


多渠道支持：


可以集成到多种渠道，如网站、APP、微信公众号等，为客户提供统一的服务体验，方便客户随时随地获取帮助。


三、应用场景


电商行业：


解答客户关于商品信息、订单状态、退换货政策等方面的问题，提供购物建议和推荐，帮助客户完成购买决策。


金融行业：


处理客户关于账户查询、理财咨询、贷款申请等业务的疑问，提供风险评估和投资建议。


电信与互联网服务行业：


协助客户解决网络故障、套餐咨询、话费查询等问题，提供技术支持和服务解决方案。


医疗与健康服务行业：


为患者提供预约挂号、疾病咨询、健康管理等方面的服务，辅助医生进行诊断和治疗。


政务服务领域：


解答市民关于政务办理流程、政策法规等方面的问题，提高政务服务的效率和便捷性，如厦门市 12333 的 “AI 坐席” 智能客服。


四、面临的挑战


准确率问题：


尽管大语言模型的能力不断提升，但仍然可能存在回答不准确或产生 “幻觉” 的情况，即给出与事实不符的答案。这需要不断优化模型和加强数据管理来提高准确率。


缺乏情感理解：


在处理客户投诉或情感表达较强的问题时，AI 客服可能无法完全理解客户的情感需求，导致回应不够恰当。需要进一步探索情感分析和情感回应技术，提高客户的满意度。


数据安全与隐私：


AI 客服需要处理大量的客户数据，包括个人信息、咨询记录等，因此数据安全和隐私保护是至关重要的。企业需要建立完善的数据安全管理体系，确保客户数据的安全。