在尋求人工智能商業(yè)化道路的過程中,有一個經(jīng)常被忽視但非常重要的領(lǐng)域,那就是智能客服。作為一個目前市場規(guī)模達(dá)數(shù)百億元的軟件賽道,與人工智能的其他領(lǐng)域相比,確實(shí)不足以引起足夠的關(guān)注。
然而,在為智能客服尋找商業(yè)產(chǎn)品的路上,他們從不愿意被落在后面。他們總是以“領(lǐng)跑”的形象帶來一波令人驚喜的產(chǎn)品。
一、AI語音技術(shù)時期
在移動互聯(lián)網(wǎng)時期到來之前,基于通信底層的智能客服,更為人所知的產(chǎn)品形態(tài)是呼叫中心。與通信的天然結(jié)合,廣泛的企業(yè)級應(yīng)用,帶來了非常穩(wěn)健的行業(yè)發(fā)展。
AI語音技術(shù)的ASR(語音識別)和TTS(文語轉(zhuǎn)換),也在20世紀(jì)初期國內(nèi)市場迎來了成熟時期,諸多廠商如訊飛、捷通華聲等把相關(guān)技術(shù)的技術(shù)難題一一攻克,針對中文、中英文混合、多語種多方言的識別和發(fā)音,都有了足以商業(yè)化的產(chǎn)品推出。
在呼叫中心領(lǐng)域中,電話語音短時長語音場景、具有私密性較高的語音語料訓(xùn)練的環(huán)境,企業(yè)付費(fèi)意愿的明確等有利因素,也帶來了智能客服領(lǐng)域與AI人工智能技術(shù)結(jié)合的第一波熱潮,同時期起步的相關(guān)企業(yè),結(jié)合呼叫中心產(chǎn)品的特性,推出了智能質(zhì)檢、智能語音助手、智能IVR語音導(dǎo)航等AI應(yīng)用。成為了新的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品,目前仍然是智能客服領(lǐng)域的典型應(yīng)用。
二、AI語音+NLP自然語言處理
2010年前后,互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的成熟發(fā)展,也將智能客服的第二個產(chǎn)品形態(tài):在線客服產(chǎn)品,推向了完全成熟的市場化浪潮之中。
在尚未具備NLP自然語言處理技術(shù)之前,在線客服通過標(biāo)準(zhǔn)QA問答對,問題列表的方式,提供查詢和反饋形式。
基于NLP自然語言處理對文字理解、語義處理、情緒識別的能力的提高。越來越多的企業(yè),開始通過具有NLP處理能力的AI技術(shù),構(gòu)架自己的新一代智能客服機(jī)器人技術(shù)。具體體現(xiàn)在可以自助對話、閑聊、準(zhǔn)確識別客戶意圖。
基于知識庫的問答、基于NLU自然語音理解,NLG自然語言輸出的完整智能聊天機(jī)器人產(chǎn)品。并且通過上下文識別、意圖識別、槽位填充和一定的產(chǎn)品化流程設(shè)置工作,可以使AI機(jī)器人進(jìn)行一些更復(fù)雜的服務(wù)、或營銷工作。
無論是文本方式還是語音方式,都可以一定程度上擬真人類的口氣、行為、并具有完全自助化的能力。
經(jīng)歷持續(xù)發(fā)展和產(chǎn)品的打磨,呼叫中心+在線客服+AI語音機(jī)器人、文本機(jī)器人共同形成了我們現(xiàn)在熟知的產(chǎn)品:智能客服。我們目前所能看見的主流產(chǎn)品形態(tài),就是這個成熟產(chǎn)品。
三、大語言模型時代的智能客服
2022年,大語言模型爆炸式的發(fā)展,給很多行業(yè)帶來了巨大沖擊。應(yīng)用AI人工智能技術(shù)已心得頗深的智能客服產(chǎn)品亦不可避免, 我們都深知,每次技術(shù)的重大變革,都將帶來一輪行業(yè)洗牌,無論是探索新技術(shù)的產(chǎn)品形態(tài),應(yīng)用領(lǐng)域還是擴(kuò)展成熟產(chǎn)品的邊界,帶來更佳的用戶體驗(yàn)或成本優(yōu)勢,都具有無可比擬的巨大價值。
擁有穩(wěn)定用戶基數(shù)和成熟產(chǎn)品的智能客服,最早的投身到大語言模型的懷抱之中。又一次充當(dāng)了“急先鋒”的角色。
在國內(nèi)諸多廠商大語言模型尚未發(fā)布之時,不少企業(yè)已經(jīng)基于自身產(chǎn)品推出了商業(yè)化的產(chǎn)品和應(yīng)用。我為大家梳理下當(dāng)前智能客服領(lǐng)域內(nèi),最新的變革情況,并對大語言模型將帶來的新的變化,進(jìn)行前瞻。
1. 生產(chǎn)工具上的革新
我們首先非常欣喜的看到,本次大語言模型,真正帶來了生產(chǎn)工具上的革新。傳統(tǒng)的軟件開發(fā)中瀑布流和敏捷式開發(fā)模式,已經(jīng)明顯開始發(fā)生了變化,從伴隨式編程,到代碼生成代碼,甚至自然語言自助化編程,會隨大語言模型領(lǐng)域能力的更新迭代。
除編程技能和方式的完全變更,在智能客服應(yīng)用中。一大類底層應(yīng)用是屬于生成工具的范疇。如AI引擎管理、數(shù)據(jù)建模工具、意圖管理管理、標(biāo)簽標(biāo)注和管理,流程生成工具,業(yè)務(wù)構(gòu)建工具等等。有些是用戶無法關(guān)注的產(chǎn)品底層工具,但確實(shí)是整個智能客服重要的組成部分,也是構(gòu)成智能客服AI能力的基礎(chǔ)應(yīng)用。
大語言模型能力的引入,相較于以前智能客服產(chǎn)品所沉淀的基于自然語言處理、語義理解、意圖識別,關(guān)鍵字和正則處理等方式,帶來顛覆性的改變。借助其能力涌現(xiàn),上下文關(guān)聯(lián),邏輯鏈提示處理等方式,原有的手把手定義流程,字詞句填槽的舊模式,勢必得到極大改變。
如果以前構(gòu)建復(fù)雜AI應(yīng)用,需要是半編程化的方式,如用大語言模型能力實(shí)現(xiàn),打個比方更像是RPG游戲編程工具,以場景搭建、角色扮演,提示格式化、邏輯化,輔以人工反饋監(jiān)督的模式去進(jìn)行??蓪?shí)現(xiàn)AI流程自動設(shè)置,AI自動訓(xùn)練和標(biāo)注、知識庫的自動化擴(kuò)充、來代替語料手工標(biāo)注,代替?zhèn)鹘y(tǒng)問答對的低效人力處理,給出標(biāo)準(zhǔn)問,自動擴(kuò)展相似問等等。
目前市面上,已經(jīng)開始出現(xiàn)自動化流程,自動化知識庫爬取、擴(kuò)寫和輸出的成熟應(yīng)用。
2. 應(yīng)用上的革新
傳統(tǒng)智能客服產(chǎn)品的AI應(yīng)用,都可以借助大語言模型進(jìn)行深一步改造,如:
智能質(zhì)檢:
傳統(tǒng)智能質(zhì)檢已經(jīng)是非常成熟的解決方案,但需要通過復(fù)雜固定規(guī)則的設(shè)置,大量語音的訓(xùn)練和人工調(diào)試來進(jìn)行使用。如果通過大語言模型能力,投入預(yù)訓(xùn)練和一定的業(yè)務(wù)規(guī)則定義,可以實(shí)現(xiàn)無需復(fù)雜設(shè)定,更智能的質(zhì)檢結(jié)果輸出。
如:我們向模型內(nèi)投入一定數(shù)量的優(yōu)質(zhì)錄音、文本,然后告知大語言模型都有哪些加分因子、讓他自動判別生產(chǎn)數(shù)據(jù)的質(zhì)檢情況,然后不斷通過手工質(zhì)檢的對齊調(diào)優(yōu),讓模型持續(xù)不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)。
智能客服廠商的知識庫自動擴(kuò)寫功能,極大減少人工操作的工作量
智能化輔助:
同理,對于座席側(cè)智能輔助功能,也是可以通過對優(yōu)質(zhì)樣本的投喂,正確流程和加分因子的定義,不斷的讓ChatGPT在數(shù)據(jù)滋養(yǎng)下,實(shí)時對座席給出更好的輔助能力。原有的輔助功能框架可以保留,但是內(nèi)里是一個不斷進(jìn)化,自動學(xué)習(xí)的“業(yè)務(wù)助理”
內(nèi)訓(xùn)機(jī)器人:
基于智能質(zhì)檢和智能輔助的基本能力,針對使用場景是企業(yè)內(nèi)訓(xùn)的機(jī)器人,也完全可以基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)樣本,更自動化的生成內(nèi)訓(xùn)“教官”,我們業(yè)務(wù)管理人員,可以針對崗前培訓(xùn)、業(yè)務(wù)流程、服務(wù)過程設(shè)定不同內(nèi)訓(xùn)主題,一定量標(biāo)準(zhǔn)語料訓(xùn)練后,讓內(nèi)訓(xùn)機(jī)器人指導(dǎo)座席進(jìn)行自我訓(xùn)練,這種對于強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)能力和管理能力的運(yùn)營型客戶,很有吸引力。
智能填單類:
智能客服應(yīng)用中,有大量需要手工輸入的表單:客戶資料、跟進(jìn)記錄、服務(wù)工單,目前市面上CRM領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)借助ChatGPT進(jìn)行智能填單的實(shí)驗(yàn)性應(yīng)用。按以往的實(shí)現(xiàn)方式,必須有復(fù)雜的工程化設(shè)計,將會話文本實(shí)時匹配,借助詞性分析,語義分析和關(guān)鍵字查找等方式,使用表現(xiàn)往往不盡如人意。
我們可以期待LLM大語言模型的超強(qiáng)能力可以有效提升這類型產(chǎn)品的實(shí)用度。智能填單類的小型應(yīng)用,也已經(jīng)在智能客服機(jī)器人流程、在線客服流程、微信、釘釘?shù)壬缃幻襟w流程中開始進(jìn)行實(shí)用階段。
從幫助中心到座席助理:
全功能的智能客服產(chǎn)品已經(jīng)是一個非常龐大的產(chǎn)品體系,功能多如牛毛,上手難度很高。很多產(chǎn)品的設(shè)計,需要操作者進(jìn)行到處跳轉(zhuǎn)去查找、配置、調(diào)整。以往的幫助形式,除了簡單的頁面的功能提示,就是如wiki一般厚重的在線幫助頁面,對使用者說不上友好,對開發(fā)者也有持續(xù)更新維護(hù)的沉重負(fù)擔(dān)。而使用智能助理模式的在線幫助,不同角色的人員可以通過對話式的簡單體驗(yàn),來獲取使用上的實(shí)時協(xié)助,甚至一些功能型的配置和要求,聰明的助理也可以準(zhǔn)確理解使用者的對話,直接進(jìn)行配置和改變。
AIGC知識庫和知識門戶:
智能客服產(chǎn)品中,最需要AIGC內(nèi)容生產(chǎn)能力的地方,莫過于知識庫。產(chǎn)品必備的知識庫通常分幾類:內(nèi)部知識庫、機(jī)器人知識庫和外部知識庫。智能客服的知識庫,是完全需要人工管理和維護(hù)的,對于需要提供大量知識輔助的智能客服,這是一項很沉重的工作 。
大語言模型能力的引入,能協(xié)助高效智能的歸類,自動生成知識庫類目、明細(xì)。如果增加對外部數(shù)據(jù)源的引用,知識庫還可以自動關(guān)聯(lián),減少知識庫同步的操作。使用者在應(yīng)用中,可給與知識點(diǎn)反饋,能幫助知識庫進(jìn)行權(quán)重自動調(diào)節(jié)。同樣,對于調(diào)用量遠(yuǎn)大于內(nèi)部知識庫的機(jī)器人知識庫來說,借助用戶反饋來對未知問題進(jìn)行自動整理和關(guān)聯(lián),能節(jié)省很多知識庫維護(hù)者的工作。
我們也可以通過多機(jī)器人組合的方式,在一通會話中接力棒一般服務(wù)于客戶的不同場景,那么被訓(xùn)練好的ChatGPT專屬機(jī)器人,也可以在特定的場合發(fā)揮能力,并可以逐步替代一些以往模式僵化的問答型機(jī)器人。
如果企業(yè)有知識門戶的需求,需要整合在智能客服產(chǎn)品中,如果不把這類產(chǎn)品算作一個獨(dú)立品類的話,基于大語言模型的多模態(tài)的AIGC能力,可以更方便的將已整理的知識內(nèi)容轉(zhuǎn)化為輸出產(chǎn)物,更方便的生成知識文章、圖片、甚至音視頻,快速生成一個個性化的知識空間。
3. 產(chǎn)品上的革新
無數(shù)人詬病的智能客服的機(jī)器人是“智障”,從以上介紹中得知,舊時代的AI人工智能機(jī)器人還不能無障礙的與訪客溝通交流領(lǐng)域知識庫之外的內(nèi)容。所以在很多人眼里,智能客服的文本和語音機(jī)器人顯得那么呆頭呆腦。
我們非常期待大語言模型會帶來的新一代體驗(yàn)的對話機(jī)器人的表現(xiàn)。更方便的人機(jī)交互形態(tài)、更具人格、更具魅力、更加聰明的聊天體驗(yàn)。雖然現(xiàn)階段,還看不到顛覆性的新一代大語言模型智能客服機(jī)器人的表現(xiàn),但隨著大語言模型的進(jìn)一步增強(qiáng),整個行業(yè)的快速更新和發(fā)展。這一天也不會太遠(yuǎn)了。智能客服產(chǎn)品,將無愧“智能”二字。
本文標(biāo)題: 智能客服成為了人工智能最前端的先鋒
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