在当今数字化时代，大语言模型智能客服已成为企业提升客户服务质量和效率的重要工具。然而，企业在引入这一技术时，需全面评估其成本高低，以确保投资回报。智能客服的成本并非单一因素所能决定，而是涉及多个方面的综合考量。


大模型客服


一、前期投入成本


技术采购成本：


若企业选择采购专业大语言模型智能客服产品或服务，成本因产品功能、服务质量和提供商而异。一些基础版本的产品可能每年费用在数万元，高级版本或定制化服务费用则可能超数十万元。


若企业自行研发，需投入大量人力招聘专业人才，如数据科学家、算法工程师等，每年人力成本可达数十万元甚至更高，还需购买研发设备和软件工具，如高性能服务器、专业开发软件等，也是一笔不小的开支。


数据准备成本：


数据是训练大语言模型的基础，企业需收集、整理和标注大量数据。数据收集可能需投入人力与资源从不同渠道获取，整理和标注过程需专业人员进行，以确保数据质量和可用性，这会产生较高的人力成本和时间成本，尤其数据量较大时，成本更为显著。


硬件设施成本：


若企业采用本地部署方式搭建大语言模型智能客服系统，需购买服务器、存储设备、网络设备等硬件设施，初期投入可能数十万元甚至更高，还需专业人员进行维护和管理，增加人力成本。


而使用云服务虽无需购买硬件，但大规模使用时云服务费用也不容小觑，尤其在业务高峰期，费用会大幅增加。


二、运营维护成本


人力成本：


大语言模型智能客服系统需专业人员进行运营和维护，包括系统管理员、数据分析师、运维工程师等，其薪酬支出是运营维护成本的重要组成部分。


并且，随着技术发展和业务需求变化，系统需不断优化和升级，也需投入更多人力成本。


模型优化成本：


为保持智能客服性能和回答质量，需持续优化和更新模型，涉及算法调整、参数调优等工作，需专业人员投入大量时间和精力，还可能需进行数据更新和补充，产生额外数据成本。


监控与管理成本：


企业需实时监控智能客服系统运行状态，及时发现并解决问题，确保系统稳定运行，这需要投入一定人力和资源进行监控和管理。同时，需收集和分析用户反馈，以便改进和优化系统，也会产生相应成本。


三、潜在风险成本


数据安全风险：


大语言模型智能客服涉及大量用户数据，若数据泄露或被滥用，会给企业和用户带来严重损失，企业需采取数据加密、访问控制等安全措施，增加安全防护成本。若因数据安全问题引发法律纠纷或监管处罚，还会产生额外法律和合规成本。


回答错误风险：


尽管大语言模型技术不断进步，但智能客服仍可能出现回答错误或不准确的情况，尤其是在复杂问题或专业领域。一旦出现错误回答，可能导致用户不满、投诉甚至业务损失，企业需投入额外成本进行弥补和挽回。


四、长期效益


降低人力成本：


智能客服可7×24小时全天候服务，减少人工客服岗位需求，降低企业在客服人力方面的投入，长期来看，节省的人力成本较为可观。


提高服务效率：


能够快速准确回答客户问题，提高客户问题解决效率，提升客户满意度和忠诚度，为企业带来更多业务机会和收益，促进企业长期发展。


数据价值挖掘：


在与客户交互中积累大量数据，通过分析和挖掘，企业可深入了解客户需求、行为偏好等，为产品研发、市场营销等提供有价值参考，助力企业制定精准战略决策，实现业务增长。