客戶服務(wù)系統(tǒng)是圍繞服務(wù)展開(kāi)的，它的**理念是客戶滿意度和客戶忠誠(chéng)度，是通過(guò)取得顧客滿意和忠誠(chéng)來(lái)促進(jìn)相互有利的交換，**終實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷績(jī)效的改進(jìn)。同時(shí)通過(guò)質(zhì)量服務(wù)塑造和強(qiáng)化公司良好的公共形象，創(chuàng)造有利的輿論環(huán)境，爭(zhēng)取有利的**政策，**終實(shí)現(xiàn)公司的長(zhǎng)期發(fā)展。一、自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答(IVR)撥入客戶服務(wù)系統(tǒng)的客戶，首先由自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答導(dǎo)航：“您好，歡迎使用……”，客戶聽(tīng)到的是專業(yè)播音員的錄音，語(yǔ)音清晰、親切。這些大量重復(fù)性的信息可引導(dǎo)到自動(dòng)語(yǔ)音播報(bào)系統(tǒng)，這樣就可使客服人員從大量的重復(fù)性勞動(dòng)中解放出來(lái)，從而可以減少人工座席數(shù)量，也可避免情緒不佳等因素對(duì)客戶的影響，為客戶提供更專業(yè)、周到的服務(wù)，提升企業(yè)形象。與熱線電話相比，客戶服務(wù)中心運(yùn)營(yíng) 成本更低，服務(wù)質(zhì)量更高 。電商場(chǎng)景：雙11期間實(shí)現(xiàn)3秒極速響應(yīng)，日均分流80%基礎(chǔ)咨詢量。楊浦區(qū)安裝大模型智能客服圖片

支持多渠道接入，可支持電話、短信、MSN、QQ、飛信、BBS等渠道無(wú)縫接入支持面向CRM的數(shù)據(jù)深度挖掘分析。是幫助CFO寬心、放心、欣慰、得意的好產(chǎn)品，是CMO提出市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)策略的數(shù)據(jù)基石。性能指標(biāo)系統(tǒng)召回率達(dá)到：95%，準(zhǔn)確率達(dá)到：95%，產(chǎn)品穩(wěn)定性、兼容性、運(yùn)行效率、并發(fā)能力、危機(jī)處理能力等產(chǎn)品化要求已達(dá)到電信級(jí)實(shí)用水平，并已實(shí)際在廣東移動(dòng)通信公司全省上線運(yùn)營(yíng)20個(gè)月，在Lenovo運(yùn)行6個(gè)月。人機(jī)交互愛(ài)客服智能機(jī)器人5大引擎擺脫人機(jī)交互困境，提升客服體驗(yàn)。語(yǔ)義分析引擎、分詞標(biāo)注引擎可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題應(yīng)付各種相似問(wèn)法的效果；長(zhǎng)寧區(qū)本地大模型智能客服銷售廠從語(yǔ)義文法層、詞模層、關(guān)鍵詞層三個(gè)層面自動(dòng)理解客戶咨詢。

人類對(duì)齊：為確保模型輸出符合人類期望和價(jià)值觀，通常采用基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）方法。這一方法首先通過(guò)標(biāo)注人員對(duì)模型輸出進(jìn)行偏好排序訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型，然后利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化模型輸出。雖然RLHF的計(jì)算需求高于指令微調(diào)，但總體上仍遠(yuǎn)低于預(yù)訓(xùn)練階段。信息檢索傳統(tǒng)搜索引擎正面臨來(lái)自人工智能信息助手（如 ChatGPT）這種新型信息獲取方式的挑戰(zhàn)：基于大語(yǔ)言模型的信息系統(tǒng)可以通過(guò)自然語(yǔ)言對(duì)話實(shí)現(xiàn)復(fù)雜問(wèn)題的交互式解答。例如，微軟推出的增強(qiáng)型搜索引擎New Bing將大語(yǔ)言模型與傳統(tǒng)搜索技術(shù)融合，既保留了搜索引擎對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的抓取能力，又?jǐn)U展了語(yǔ)義理解與答案整合功能。然而，大語(yǔ)言模型仍存在信息精確性不足、知識(shí)更新滯后等問(wèn)題，這使得混合架構(gòu)成為主要發(fā)展方向：一方面通過(guò)檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)為模型注入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，另一方面利用大模型的語(yǔ)義理解能力優(yōu)化搜索結(jié)果排序，推動(dòng)智能搜索系統(tǒng)的進(jìn)化。

大模型起源于語(yǔ)言模型。上世紀(jì)末，IBM的對(duì)齊模型 [1]開(kāi)創(chuàng)了統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言建模的先河。2001年，在3億個(gè)詞語(yǔ)上訓(xùn)練的基于平滑的n-gram模型達(dá)到了當(dāng)時(shí)的先進(jìn)水平 [2]。此后，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，研究人員開(kāi)始構(gòu)建大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)料庫(kù)，用于訓(xùn)練統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型。到了2009年，統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型已經(jīng)作為主要方法被應(yīng)用在大多數(shù)自然語(yǔ)言處理任務(wù)中 [3]。2012年左右，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始被應(yīng)用于語(yǔ)言建模。2016年，谷歌（Google）將其翻譯服務(wù)轉(zhuǎn)換為神經(jīng)機(jī)器翻譯，其模型為深度LSTM網(wǎng)絡(luò)。2017年，谷歌在NeurIPS會(huì)議上提出了Transformer模型架構(gòu) [4]，這是現(xiàn)代人工智能大模型的基石。該系統(tǒng)是一種點(diǎn)式或條式的知識(shí)管理系統(tǒng)，因此是一種細(xì)粒度的管理工具。

指令微調(diào)與人類對(duì)齊雖然預(yù)訓(xùn)練賦予了模型***的語(yǔ)言和知識(shí)理解能力，但由于主要任務(wù)是文本補(bǔ)全，模型在直接應(yīng)用于具體任務(wù)時(shí)可能存在局限。為此，需要通過(guò)指令微調(diào)（Supervised Fine-tuning, SFT）和人類對(duì)齊進(jìn)一步激發(fā)和優(yōu)化模型能力。指令微調(diào)：利用任務(wù)輸入與輸出配對(duì)的數(shù)據(jù)，讓模型學(xué)習(xí)如何按照指令完成具體任務(wù)。此過(guò)程通常只需數(shù)萬(wàn)到數(shù)百萬(wàn)條數(shù)據(jù)，且對(duì)計(jì)算資源的需求較預(yù)訓(xùn)練階段低得多，多臺(tái)服務(wù)器在幾天內(nèi)即可完成百億參數(shù)模型的微調(diào)。幫助企業(yè)統(tǒng)計(jì)和了解客戶需要，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化業(yè)務(wù)管理。長(zhǎng)寧區(qū)本地大模型智能客服銷售廠

同時(shí)還能夠?yàn)槠髽I(yè)提供精細(xì)化管理所需的統(tǒng)計(jì)分析信息。楊浦區(qū)安裝大模型智能客服圖片

七、電子郵件的收發(fā)管理電子郵件是商務(wù)領(lǐng)域的重要的溝通手段，當(dāng)然也是為不方便用電話的客戶(如聾啞人)，擁有這個(gè)功能***是對(duì)客戶的關(guān)懷。其使用的形式與短信、傳真類似。八、人工坐席的應(yīng)答根據(jù)客戶的需要，將進(jìn)行自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答(IVR)的話路轉(zhuǎn)接到人工座席上，客戶將和業(yè)務(wù)代理進(jìn)行一對(duì)一的交談，接受客戶預(yù)定、解答客戶的疑問(wèn)或輸入客戶的信息。另外，坐席員也可以將查詢的結(jié)果采用自動(dòng)語(yǔ)音播報(bào)給客戶。坐席掛機(jī)后，通過(guò)按鍵對(duì)坐席評(píng)價(jià)或投訴。功能上可以分為普通坐席和班長(zhǎng)坐席。楊浦區(qū)安裝大模型智能客服圖片

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