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feichangkaopudeshoujiyouxizhanghaojiaoyipingtai，ruanjianliyougezhongremenyouxizhanghao；kaisheyouhaoyouquan，nikeyiheqitadejiazhengfuwurenyuanjinxingzaixiandejiaoliu，huxiangjiaoliuzaifuwushiyudaodewenti，jileigengduodejingyan。vhuanleduizhan，butongderenwukaiqi，huashidaojujiesuowubidexingfen。yizhigaoding。xiangshoujinrongjiaoyiwangshanggouwujinrongzixundengyizhanshishenghuofuwutiyan。katongxiazailiuliangkongzhi：suishisuidixiazainixiangkandesuoyouneirong，buyaozaiyuwangluojiuchandanxinliuliang天(tian)潤(run)融(rong)通(tong)：以(yi)AI原(yuan)生(sheng)為(wei)引(yin)擎(qing)，加(jia)速(su)大(da)語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)在(zai)客(ke)戶(hu)聯(lian)絡(luo)領(ling)域(yu)的(de)深(shen)度(du)應(ying)用(yong)

自(zi)2022年(nian)6月(yue)30日(ri)在香(xiang)港(gang)联交(jiao)所(suo)主(zhu)板(ban)上(shang)市(shi)以來(lai)，天润融通不(bu)斷(duan)加大在AI方(fang)面(mian)的研(yan)發(fa)投(tou)入(ru)，並(bing)確(que)立(li)了(le)以“AI原生”思(si)維(wei)重(zhong)構(gou)客户联络系(xi)統(tong)和(he)流(liu)程(cheng)的產(chan)品(pin)发展(zhan)目(mu)標(biao)。過(guo)去(qu)的壹(yi)年中(zhong)，天润融通推(tui)出(chu)了多(duo)項(xiang)創(chuang)新(xin)的AI产品。這(zhe)些(xie)创新产品，推動(dong)了公(gong)司(si)在客户數(shu)量(liang)和收(shou)入規(gui)模方面的快(kuai)速增(zeng)長(chang)。

今(jin)年以来，以ChatGPT为代(dai)表(biao)的大语言模型快速发展，为人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)在各(ge)種(zhong)应用場(chang)景(jing)下(xia)的落(luo)地(di)註(zhu)入了強(qiang)勁(jin)的动力(li)。同(tong)時(shi)，大语言模型也(ye)激(ji)活(huo)了客户的想(xiang)象(xiang)力，促(cu)使(shi)客户主动參(can)與(yu)到(dao)AI应用的创新中来，这股(gu)重要(yao)的创新力量將(jiang)加速客户联络智能化(hua)的“質(zhi)變(bian)时刻(ke)”。

天润融通创始(shi)人兼(jian)CEO吳(wu)强

PART 01.

從(cong)自助(zhu)化到智能化：客户联络的AI進(jin)化之(zhi)路(lu)

隨(sui)著(zhu)(zhe)AI技(ji)術(shu)的迅(xun)猛(meng)发展，傳(chuan)统的“自助化”客户联络正(zheng)經(jing)歷(li)着一场变革(ge)。过去，客户不得(de)不面對(dui)模板式(shi)的自助服(fu)務(wu)系统与企(qi)業(ye)进行(xing)互(hu)动。这就(jiu)使得客户需(xu)求(qiu)難(nan)以得到滿(man)足(zu)，企业与客户之間(jian)始終(zhong)存(cun)在着隔(ge)膜(mo)。然(ran)而(er)，AI技术中的大语言模型等(deng)创新技术为客户联络帶(dai)来了革命(ming)性(xing)变化，它(ta)可(ke)以識(shi)別(bie)客户的意(yi)圖(tu)、情(qing)緒(xu)和需求，并給(gei)予(yu)個(ge)性化的、有(you)針(zhen)对性的回(hui)应。

在天润融通看(kan)来，客户联络领域从自助化到智能化的发展历程可以分(fen)为四(si)个階(jie)段(duan)：

1.0时代：基(ji)礎(chu)自助服务

通过按(an)鍵(jian)配(pei)置(zhi)来實(shi)現(xian)业务跳(tiao)轉(zhuan)，根(gen)據(ju)提(ti)示(shi)音(yin)来選(xuan)擇(ze)所需要的业务，如(ru)果(guo)配置沒(mei)有覆(fu)蓋(gai)，則(ze)只(zhi)能转接(jie)到人工服务。

2.0时代：基於(yu)豐(feng)富(fu)的關(guan)键詞(ci)匹(pi)配技术

这个阶段可以理(li)解(jie)为，在语音或(huo)文(wen)字(zi)觸(chu)发系统預(yu)設(she)的关键词时而进行业务跳转，較(jiao)按键方式支(zhi)持(chi)的业务更(geng)加丰富，但(dan)维護(hu)成(cheng)本(ben)较高(gao)，并且(qie)當(dang)关键词发生变化时，便(bian)無(wu)法(fa)匹配成功(gong)。

3.0时代：基于深度學(xue)習(xi)的语義(yi)理解

通过深度学习技术，如卷(juan)積(ji)神(shen)经網(wang)络、循(xun)環(huan)神经网络等，对大量数据进行分析(xi)，使AI客服能夠(gou)準(zhun)确地理解用户的意图，讓(rang)客户感(gan)受(shou)到其(qi)具(ju)有接近(jin)人類(lei)智能的真(zhen)实感。此(ci)外(wai)，在这个阶段還(hai)可以应用多模態(tai)学习等技术手(shou)段，实现自然语言理解、对話(hua)管(guan)理等能力，为用户提供(gong)多维度的體(ti)驗(yan)服务。

4.0时代：大语言模型垂(chui)直(zhi)行业应用

参数规模更大 (千(qian)億(yi)級(ji)或者(zhe)萬(wan)亿级)，能够利(li)用行业的数据和知(zhi)识，提供更精(jing)准和高效(xiao)的解決(jue)方案(an)，更好(hao)地满足用户在某(mou)个领域或者场景下的需求和期(qi)待(dai)，更擅(shan)长理解用户的特(te)殊(shu)需求，提供更加完(wan)美(mei)的AI解决方案。

PART 02.

由(you)“量变”到“质变”

AI技术的不断升(sheng)级是(shi)一个“量变”的过程，早(zao)期的模型规模小(xiao)、復(fu)雜(za)度低(di)，只能處(chu)理一些簡(jian)單(dan)的、專(zhuan)项的、特定(ding)目标的任(ren)务，有很(hen)大局(ju)限(xian)性。随着算(suan)力不断提升、AI模型规模越(yue)来越大、結(jie)构越来越复杂，AI技术具備(bei)了可持續(xu)学习、可深度分析、生成式的能力，正是这樣(yang)的技术“量变”，直接推动了应用層(ceng)面的“质变” ，開(kai)啟(qi)了客户联络领域的“质变时刻”，我(wo)們(men)把(ba)它定义为以下幾(ji)个特征(zheng)：

开箱(xiang)即(ji)用

早期阶段：一个AI模型的应用需要经历数据准备、模型評(ping)估(gu)、模型調(tiao)優(you)等过程，通常(chang)耗(hao)时较长，綜(zong)合(he)成本高、價(jia)值(zhi)呈(cheng)现慢(man)。

质变时刻：基于海(hai)量参数与內(nei)容(rong)儲(chu)备，提升企业智能化业务的冷(leng)启动能力，部(bu)署(shu)後(hou)即可以投入到业务场景，综合成本低、上線(xian)快、业务价值迅速呈现。

多模合一

早期阶段：不同业务场景都(dou)需要部署獨(du)立的AI模型，例(li)如多语言翻(fan)譯(yi)、文本语音互转、质檢(jian)、機(ji)器(qi)人等，集(ji)成成本高、维护复杂度高、孤(gu)島(dao)效应導(dao)致(zhi)信(xin)息(xi)碎(sui)片(pian)化，无法最(zui)大化提升业务价值。

质变时刻：一套(tao)大语言模型技术即可实现多种任务处理，部署成本低、数据共(gong)享(xiang)综合决策(ce)，可最大化提升业务价值。

情感交互

早期阶段：需要手动制(zhi)定规则和策略(lve)，无法个性化处理不同客户的需求，冰(bing)冷生硬(ying)的机器人服务能力，无法完全(quan)釋(shi)放(fang)人工座(zuo)席(xi)价值产出。

质变时刻：通过对會(hui)话过程的实时分析，可有效監(jian)測(ce)客户情感狀(zhuang)态、交流意图等，在应答(da)话术上做(zuo)出安(an)撫(fu)、引导、贊(zan)同等情绪疊(die)加，与客户保(bao)持情感共鳴(ming)，提高语义与情感理解能力，提高咨(zi)詢(xun)应答准确率(lv)、客户满意度，減(jian)少(shao)客訴(su)率。

自主进化

早期阶段：通过人工对各类文檔(dang)、图片、視(shi)頻(pin)等信息，进行抽(chou)取(qu)、创建(jian)并手动梳(shu)理和篩(shai)选，综合维护成本大、更新速度慢，应用到一线的知识嚴(yan)重滯(zhi)后，无法有效支撐(cheng)服务、线索(suo)/商(shang)机转化过程。

质变时刻：把各类知识文档/图片/视频以及(ji)其他(ta)知识庫(ku)的信息融匯(hui)进来，就可以自动抽取、分析、聚(ju)合、推理、检索、生成等，维护成本極(ji)低并由机器自动完成、知识库始终保持最新，可以对一线提供有力支撑，提升客户满意度与业务目标達(da)成率。

基于对大语言模型的深入洞(dong)察(cha)，天润融通进行自我升级，完成了AI产品与大语言模型技术的全面融合，开启天润融通的“质变”时刻。

PART 03.

以AI原生为引擎，大语言模型将为企业带来怎(zen)样的新体验？

在过去的几个月中，从ChatGPT到國(guo)内文心(xin)一言、通义千問(wen)、星(xing)火(huo)認(ren)知大模型、360智腦(nao)等，各大廠(chang)商都推出了自己(ji)的通用大语言模型产品，天润融通更为关注的是如何(he)快速在客户联络场景中实现大语言模型的真正落地，为企业带来更多的价值。

吴强表示，天润融通将以AI技术为驅(qu)动，构建“人机融合”的客户联络新体验，幫(bang)助客户实现高效輔(fu)助、緊(jin)密(mi)協(xie)同、深刻洞察的目标。

天润融通人机融合能力矩(ju)陣(zhen)

天润融通人机融合能力矩阵通过自研AI产品与大语言模型技术的融合，客户联络领域将为企业带来三(san)大价值提升：

1.高效辅助，打(da)造(zao)人机融合的客户新体验

以往(wang)企业在提供客户服务时都是通过大量的人工进行接待，而机器人的出现可以有效地将人工从低价值工作(zuo)中释放出来。让人工更加专注地解决复杂问題(ti)。雖(sui)然机器人的能力在許(xu)多方面取得了顯(xian)著的进步(bu)，但是在业务场景中“人工辅助”和“辅助决策”也是至(zhi)关重要的。以往专业客服人員(yuan)的培(pei)養(yang)周(zhou)期长、成本高，较低的成才(cai)率也是企业长期面臨(lin)的难题。借(jie)助座席助手，可以大幅(fu)改(gai)善(shan)新人的专业水(shui)平(ping)。例如：按照(zhao)业务规则进行话术导航(hang)、客户咨询内容自动匹配最佳(jia)话术推薦(jian)、自动填(tian)寫(xie)工单等，使人工客服的工作效率和专业程度都能够得到明(ming)显的变化，以提升企业的品牌(pai)专业形(xing)象和客户体验。 企业在客户服务过程中，会积累(lei)大量有价值的会话信息。然而，这些信息往往无法得到有效利用。通过深度会话分析技术，可以有效地提取和分析客户在对话过程中产生的关键信息，帮助企业改善服务质量和产品推廣(guang)策略。

2.紧密协同，构建企业高速发展的知识基座

企业的營(ying)銷(xiao)、销售(shou)、服务三大核(he)心业务场景中都離(li)不开大量的知识库作为业务发展的重要保障(zhang)。原先(xian)，企业擁(yong)有的知识常常分散(san)在不同部門(men)、不同人之间，难以形成有效支撑业务发展的知识库。传统的知识管理需要耗費(fei)大量的时间和人力成本，难以快速響(xiang)应客户需求。然而，通过大语言模型的垂直应用，企业可以輕(qing)松(song)实现知识的高效管理，包(bao)括(kuo)FAQ一键擴(kuo)写、文档知识抽取、基于文档的学习与回答、联络过程的知识自动学习等能力，让机器人和人工座席在客户联络过程中保持知识的准确率和实时性，将知识成果转化为业績(ji)价值。

传统的多部门业务协同场景往往存在以下不足：流程繁(fan)瑣(suo)、效率低下，客服人员需要手动创建工单和处理工单，导致处理速度慢、反(fan)饋(kui)周期长，严重影(ying)响客户服务效率。通过AI会话分析的上下文理解能力，结合工单自动聚类和内容分析技术，可以及时捕(bu)捉(zhuo)客户需求自动生成工单、自动分配处理人员、自动更新进度、实时通知客户等，从而优化传统的多部门业务协同场景，提高工单处理的效率和全閉(bi)环的服务效率，提升客户服务的质量和效果。

3.深刻洞察，将千变万化的市场变成可预测的契(qi)机

目前(qian)諸(zhu)多企业在经营过程中遇(yu)到的普(pu)遍(bian)难题，很大程度上是来自于企业与客户联络过程中所产生的数据难打通、量大难分析、多部门多角(jiao)色(se)业务分析報(bao)告(gao)产出耗时长、业务价值难以挖(wa)掘(jue)等问题，这些问题造成了极大的数据資(zi)源(yuan)浪(lang)费。依(yi)托(tuo)于AI产品与大语言模型技术的融合，可以将数据进一步聚合、清(qing)洗(xi)、挖掘并可视化展示，例如展示客户心聲(sheng)、进线意图、高频问题、金(jin)牌话术、服务水平、服务效能、客户满意度、客户情绪等。大量数据的有效喚(huan)醒(xing)，可以为企业的经营策略提供优化依据，帮助企业提升市场競(jing)爭(zheng)力。

PART 04.是开端(duan)，更是未(wei)来

以大语言模型为代表的AI技术，对各领域服务商来說(shuo)，不僅(jin)是一场与技术的竞争，更是一场与时间的賽(sai)跑(pao)。这不仅考(kao)验着服务商对新场景、新需求的理解，还考验着誰(shui)能更快地通过技术应用、数据积累和服务能力的快速叠(die)代，为客户创造更多超(chao)乎(hu)想象的驚(jing)喜(xi)。

我们有理由相(xiang)信，大语言模型只是开端，AI与产业的融合会有更美好的未来。返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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