管理智能客服采购

作为人工智能技术发展进步的成果，大模型可以通过深度学习和数据训练充分理解人类语言，明确需求。在图像识别与自然语言处理任务中，大模型能够取得超越人类的表现，在数据分析、服务定制化等方面拥有极强的可扩展性。

将大模型的优势应用到智能客服之中，能够实现更加准确的用户意图分析，减少机器人应答错误的发生概率，打造功能更为强大的智能化工具，使传统的智能客服系统在多个方面获得能力升级，构建更加个性化的服务体验。

近些年，智能客服以飞快的速度投身于各个行业的业务场景之中，为企业、机构带来智能化、数字化的革新，不断提升客服工作效率。 利用智能客服系统，轻松应对高并发咨询，有效降低客服成本，提高企业运营效率。管理智能客服采购

教育、新零售、智能出行、快递物流等行业都可以运用大模型智能客服来提升工作效率，拓展服务形式，根据业务特点和实际需求，从营销获客、事务处理、维系客户等方面增进实力，为自身的发展开辟新路，为行业带来智能化、数字化的革新。

杭州音视贝科技有限公司专注人工智能大模型在垂直行业的应用，将大模型技术优势应用于智能客服系统，提供覆盖批量外呼、客户接待、营销获客、智慧办公等场景的全新工具，着力为企业、机构降本增效，为运营发展提供帮助。 福建医疗智能客服智能客服还可以对接智能质检系统，建立更多角度、更为科学的服务评估策略。

金融和电商行业该如何运用好大模型智能客服呢？

一、金融行业：数据化电销获客金融业面对的客户人数众多且身份复杂，智能客服主要应用在银行、证券、互联网金融等细分领域。根据业务需求，可以利用大模型智能客服的数据画像分析能力与智能应答能力解决不同客户群体的业务对接难题，实现准确获客。

二、电商行业：提高客服价值产出电商的客服需求主要集中于及时解决消费者的问题，完善售前、售后服务。大模型智能客服在咨询时效性、客户问题分辨、消费需求引导等方面更具优势，可以进一步提高客服效率，增加客户黏性，实现销售额的增长。

智能客服机器人在应对复杂问题、语义理解和情感回应方面存在一些弊端。杭州音视贝科技把AI大模型和智能客服结合在一起，解决了这些问题。

大模型具有更强大的语言模型和学习能力，能够更好地理解复杂语境下的问题。通过上下文感知进行对话回复，保持对话的连贯性。并且可以记住之前的问题和回答，以更好地响应后续的提问。

大模型可以记忆和学习用户的偏好和选择，通过分析用户的历史对话数据，在回答问题时提供更个性化和针对性的建议。这有助于提升服务的质量和用户满意度。

大模型可以结合多模态信息，例如图像、音频和视频，通过分析多种感知信息，从多个角度进行情感的推断和判断。 《2023中国智能客服市场报告》显示，中国智能客服行业以智能客服软件为主导，约占市场份额的80%。

在具体的场景应用中，大模型智能客服可以为银行提供以下服务：

一、客户服务通过与客户的交互，大模型智能客服可以根据客户需求和业务类型，为客户提供详细的业务流程和操作指导，迅速完成业务处理。比如：业务咨询，投诉处理，账户管理，风险评估等。

二、智能营销为了满足客户的多样化需求，银行产品更新较快，大模型智能客服与银行业知识库、知识图谱相结合，协助理财经理与客户进行产品介绍。通过前期数据积累形成的用户画像，加上资产配置、市场行情和产品内容生成的专业话术，对客户进行个性化营销，提高产品输出的准确性，提高营销成功率。

三、智能办公助手运用大模型能力，可针对具体业务开发多种智能化工具，充分提高工作效率与业务处理速度，比如：客户来电内容自动归纳总结；文档自动归类、打标签；行业资讯实时推荐；多格式文档内容摘要提取等等。 智能对话机器人助力企业降低客服成本，提高工作效率。厦门教育智能客服商家

智能客服运用ASR、NLP等技术，通过AI机器人与人工的协调合作提高客户的触达率与问题的解决率。管理智能客服采购

基于意图分析能力，大模型可以通过智能客服系统收集客服与用户的聊天记录、用户留言、评价等数据，并结合用户的个人信息和以往购买记录等相关数据，组成用户画像所需的数据集，包括用户的基本信息（如性别、年龄、地区等）、兴趣偏好等。基于用户画像，大模型能够进一步对用户的行为数据进行深入分析，如交互行为、浏览行为、购买行为、投诉行为等等，帮助智能客服系统更好地理解用户的行为模式和偏好。有助于客服系统更准确地预测用户需求，并提供更为到位的服务。管理智能客服采购