【沙丘社区】2024中国“大模型智能客服”最佳实践案例TOP10.docx

目录

引言3

1.大模型加持,智能客服实现新一轮变革4

2.2024中国“大模型+智能客服”最佳实践案例TOP10评选结果10

3.入选案例介绍14

关于沙丘社区21

法律声明22

2|2024中国“大模型+智能客服”最佳实践案例TOP10

引言

随着人工智能技术的迅猛发展,智能客服已经成为各行各业中不可或缺的—部分。在这个数字化时代,客户期待获得即时、个性化、高效的服务体验,而大模型技术的崛起为实现这—目标提供了全新的可能性。

大模型已经在多个领域展现出强大的语言理解和生成能力。在智能客服场景中,这种能力被广泛应用于理解用户提出的问题、生成与用户需求匹配的回复,甚至是预测用户行为和提供个性化推荐。这不仅极大地提高了客户服务的效率和质量,还为企业节省了大量的人力和时间成本。

《2024中国“大模型+智能客服”最佳实践案例TOP10》旨在探究大模型在智能客服领域的应用价值,并展示来自不同行业的实践案例。通过对这些案例的梳理和分析,我们将为大家展示大模型技术在改善客户体验、提升服务效率、降低成本等方面所发挥的关键作

用。

不仅如此,本榜单还将为行业内的决策者、从业者和科技爱好者提供宝贵的参考和启发。无论您是希望了解必威体育精装版技术趋势、寻找优化客户服务的解决方案,还是探索大模型在商业应用中的潜力,都将在本榜单中找到所需的信息和灵感。

让我们—同深入探索,挖掘大模型在智能客服领域的价值。同时,希望这份榜单能成为您在推动客户服务转型和提升竞争力时的有力参考。

3|2024中国“大模型+智能客服”最佳实践案例TOP10

1.大模型加持,智能客服实现新一轮变革

大模型的能力进步将对很多领域产生颠覆式影响,客服场景同样也不例外。作为人工智能技术早已渗透多年的场景之—,无论是面向内部员工的自助服务还是面向外部客户的自助服务,智能客服在企业都有着普遍的应用需求。

在大模型出现以前,智能客服主要是基于预设的规则和知识库进行问题解答,这种方式虽然在处理常见和标准问题时效率较高,但也存在显著问题:

第一，有限的理解能力。基于规则的智能客服通常只能理解预设的问题和关键词。这意味着它们很难处理用户以非标准方式表达的问题,如使用方言、行业术语或者含糊其辞的表述。用户提问如果未命中正确的关键词或短语,系统可能无法提供正确的答案。

第二，缺乏上下文感知。传统的智能客服系统通常无法处理涉及多轮对话的上下文信息。这导致在—次会话中,即便是连续的问题,也需要用户重复提供信息,因为系统无法“记住”前—条查询的内容。

第三，交互性和灵活性不足。传统智能客服系统通常按照固定的模式回应用户,缺乏灵活性和自然流畅的交互体验。它们很难根据对话的发展自然地调整回应,使得对话显得机械和僵硬。

第四，知识运维成本高。当出现新的产品特性、政策更新或者市场变化时,基于规则的系统需要人工更新知识库和规则,这种依赖大量手动维护的方式不仅成本高、效率低下,而且容易出错。

第五，个性化服务不足。传统智能客服系统主要基于—般性解答,它们往往无法提供针对个别用户特定需求的个性化服务。对所有用户的回答往往是标准化的,缺乏针对性和个性化的深度。

这些正是大模型可以带来变革的方向。大模型加持下,智能客服可以实现:

第一，语义理解能力增强。大模型基于超大规模数据训练,能够理解并处理复杂的语义结构,使得智能客服能够更准确地解析和理解用户的自然语言输入。这些模型利用上下文信息和深层次的语言模式,能够精确识别用户意图,改进意图识别流程。

4|2024中国“