大模型是如何干掉“智能”客服的?

商业 | 2023-05-24| 16
大模型是如何干掉“智能”客服的?

今天小编来为大家带来的是大模型是如何干掉“智能”客服的?让我们一起往下看看吧!
AI大模型已经在AIGC领域展现出了前所未有的创造力,它被认为是人工智能突破“认知智能”的有效路径,并正在作为算法基础设施革新各行业的AI转型路径与水平,成为数字经济发展的“智能大脑”。

如今,浪潮信息正尝试将大模型“源”应用在浪潮信息客户服务平台,打造“智能客服大脑”,在提升自身客户服务平台智慧水平的同时,也为大模型的产业化应用落地,探索出一条示范性路径。

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让AI成为IT专家

在云计算、人工智能技术快速发展的时代,浪潮信息凭借JDM(Joint Design Manufacture)模式和人工智能领域的前瞻布局实现了服务器市场占有率的飞速跃升,随之而来的是“甜蜜的烦恼”——客户数量及服务需求量高速增长,且JDM模式带来的非标准化需求使得服务工作难度倍增。

针对这一现状,浪潮信息尝试通过数智化转型实现服务能力的高质量、可持续发展。其中,作为服务第一窗口,“客服”的智能化转型成为第一道关卡。

与其他行业不同,浪潮信息的热线客服不仅是一名传统意义上的“话务员”,更是一名“IT专家”,他们是整个服务团队的“中枢”,对外受理客户的服务请求,了解客户问题、判断故障、提供解决方案;对内则传递客户需求,与调度、备件以及一线工程师协同完成服务闭环。能否让AI具备客服工程师的专业技术能力与对话沟通水平,成为“智能”的关键突破口。

据浪潮信息智能化服务处经理张一川介绍,针对智能客服的开发,浪潮信息最开始采用了业界常见的FAQ问答、任务式对话等模型,并请呼叫中心的专家客服工程师们一起搭建和完善标准问答库。“在大家的共同努力下,2021年左右我们的智能客服已经可以回答客户约60%的问题,问题解决率达到50%。”张一川表示。

在达到这一成绩之后,浪潮信息继续投入了AI团队、专家工程师40余人持续进行多模型和多知识库的搭建,但智能客服的解决率仍徘徊在50%,投入的人力、时间边际效用逐渐递减,效果提升遭遇瓶颈。

大众在生活中接触到的“客服机器人”的能力往往较为简单,通常为固定问题匹配固定答案,这足以应对大部分C端的大量流程性问答需求。但B端的IT行业更多是知识性服务,呈现出专业度高、复杂度高的特点。在浪潮信息,客户的服务需求往往涵盖产品规格、产品使用、技术参数、故障维修等各类问题,涉及多元的软件、硬件与不同的业务场景、业务流程等相互交叉的复杂情形。

IT领域壁垒高且容错率低,对于客服的专业性与沟通能力要求更高

因此,浪潮信息的智能客服必须是一名“IT知识专家”,能够真正理解客户问题并给出专业有效的回答。

例如,在客户安装系统失败背后,可能存在5种情况,智能客服需要逐步引导客户明晰具体的问题场景,并给出针对性的解决方案。要让AI成为一名合格的“智能客服”并不是一件容易的事情——在浪

潮信息,具备IT基础知识的真人员工至少需要6个月到1年的岗位培训才能成为一位合格的客服工程师,遑论AI。

为突破瓶颈,浪潮信息服务团队决定尝试一条新的道路:大模型“源”。

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革新之路:“源”大模型打造智能大脑

“源”大模型是世界领先的AI大模型之一,拥有2457亿参数,具有更强的通用智能能力。凭借超强的小样本和零样本学习能力,“源”可作为算法基础设施,泛化到多种应用场景,有效缓解碎片化开发反复建模的困境。

为了让“源”大模型与极度专业且垂直的数据中心服务场景更好地融合,“源”团队携手浪潮信息专家服务团队,先后将2万余份产品文档、用户手册,百万余条专家工程师的服务对话、数十万份客服日志、工单数据作为知识库,喂养给“源”进行学习,并用6个月的时间深度剖析复杂的服务业务流程,结合知识蒸馏、压缩等技术,基于“源”构建了浪潮信息的 “智能客服大脑”。

基于“源”大模型打造IT领域的智能客服大脑

浪潮信息AI软件研发总监吴韶华将“源”比喻成学习能力极强的“博士生”,表示它拥有更强大的智能水平,可以又快又好地自主完成学习任务。这不仅意味着它的训练不再需要大量投入人力,更意味着它构建的智能客服大脑不再是机械化地完成QA匹配,而是能够“深度思考”、基于自身强大的语言理解能力进行知识的学习和重构。

以客户咨询服务器内存配置的场景为例,传统训练模式是由工程师逐条输入不同产品型号的问答库,并训练机器人根据用户问题关键词在问答库中指向一个最匹配的回答。而”源”大模型在学习过程中是基于产品文档全文进行学习,结合强大的上下文语义理解分析能力,它能够更准确地理解客户问题,找到关联的知识内容,再根据强大的语义生成能力,抽取关键信息,生成简洁又专业的答案。

目前,在“源”的支持下,浪潮信息智能客服大脑不仅提升了自然语言交互服务能力,也在对已授权IT设备的智能运维与诊断,专家工程师、备品备件等资源的智能管理与调度能力方面提供助力,成为支撑浪潮信息服务全流程智能化转型的核心“大脑”。目前,这名“专家级数据中心智能客服”已被命名为“源晓服” 并投入使用。

浪潮信息智能客服逐步明确问题

并给出准确的解决方案

“源晓服”目前对针对浪潮信息8大产品线相关的问题覆盖率达到92%、针对数据中心常见的技术问题解决率高达80%,可将复杂技术咨询问题的业务处理时长降低65%,提升浪潮信息整体服务效率达160%。

此外,“源晓服”无监督自主学习的特性,也将呼叫中心的客服工程师从原本的填充FAQ、知识图谱等额外的工作中解放出来,将服务团队人效提升了30%,帮助浪潮信息服务团队实现了工作效率的跃升。

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大模型落地,突破数智化转型深水区

浪潮信息 “智能客服大脑”的成功,为客户服务的“智变”开拓了全新的道路,它不仅证明了在大模型的加持下,智能客服早已不再是被大众调侃的“人工智障”,也为大模型跨越AI技术与复杂行业场景之间的鸿沟提供了一条示范性路径。

在大模型蓬勃发展的今天,相信将有更多行业场景以大模型为智能引擎,突破数智化转型的深水区。
以上就是关于【大模型是如何干掉“智能”客服的?】的相关消息了,希望对大家有所帮助!

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