在尋求人工智能商業(yè)化道路的過程中，有一個經(jīng)常被忽視但非常重要的領(lǐng)域，那就是智能客服。作為一個目前市場規(guī)模達(dá)數(shù)百億元的軟件賽道，與人工智能的其他領(lǐng)域相比，確實不足以引起足夠的關(guān)注。

然而，在為智能客服尋找商業(yè)產(chǎn)品的路上，他們從不愿意被落在后面。他們總是以“領(lǐng)跑”的形象帶來一波令人驚喜的產(chǎn)品。

一、AI語音技術(shù)時期

在移動互聯(lián)網(wǎng)時期到來之前，基于通信底層的智能客服，更為人所知的產(chǎn)品形態(tài)是呼叫中心。與通信的天然結(jié)合，廣泛的企業(yè)級應(yīng)用，帶來了非常穩(wěn)健的行業(yè)發(fā)展。

AI語音技術(shù)的ASR（語音識別）和TTS（文語轉(zhuǎn)換），也在20世紀(jì)初期國內(nèi)市場迎來了成熟時期，諸多廠商如訊飛、捷通華聲等把相關(guān)技術(shù)的技術(shù)難題一一攻克，針對中文、中英文混合、多語種多方言的識別和發(fā)音，都有了足以商業(yè)化的產(chǎn)品推出。

在呼叫中心領(lǐng)域中，電話語音短時長語音場景、具有私密性較高的語音語料訓(xùn)練的環(huán)境，企業(yè)付費意愿的明確等有利因素，也帶來了智能客服領(lǐng)域與AI人工智能技術(shù)結(jié)合的第一波熱潮，同時期起步的相關(guān)企業(yè)，結(jié)合呼叫中心產(chǎn)品的特性，推出了智能質(zhì)檢、智能語音助手、智能IVR語音導(dǎo)航等AI應(yīng)用。成為了新的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，目前仍然是智能客服領(lǐng)域的典型應(yīng)用。

二、AI語音+NLP自然語言處理

2010年前后，互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的成熟發(fā)展，也將智能客服的第二個產(chǎn)品形態(tài)：在線客服產(chǎn)品，推向了完全成熟的市場化浪潮之中。

在尚未具備NLP自然語言處理技術(shù)之前，在線客服通過標(biāo)準(zhǔn)QA問答對，問題列表的方式，提供查詢和反饋形式。

基于NLP自然語言處理對文字理解、語義處理、情緒識別的能力的提高。越來越多的企業(yè)，開始通過具有NLP處理能力的AI技術(shù)，構(gòu)架自己的新一代智能客服機器人技術(shù)。具體體現(xiàn)在可以自助對話、閑聊、準(zhǔn)確識別客戶意圖。

基于知識庫的問答、基于NLU自然語音理解，NLG自然語言輸出的完整智能聊天機器人產(chǎn)品。并且通過上下文識別、意圖識別、槽位填充和一定的產(chǎn)品化流程設(shè)置工作，可以使AI機器人進行一些更復(fù)雜的服務(wù)、或營銷工作。

無論是文本方式還是語音方式，都可以一定程度上擬真人類的口氣、行為、并具有完全自助化的能力。

經(jīng)歷持續(xù)發(fā)展和產(chǎn)品的打磨，呼叫中心+在線客服+AI語音機器人、文本機器人共同形成了我們現(xiàn)在熟知的產(chǎn)品：智能客服。我們目前所能看見的主流產(chǎn)品形態(tài)，就是這個成熟產(chǎn)品。

三、大語言模型時代的智能客服

2022年，大語言模型爆炸式的發(fā)展，給很多行業(yè)帶來了巨大沖擊。應(yīng)用AI人工智能技術(shù)已心得頗深的智能客服產(chǎn)品亦不可避免， 我們都深知，每次技術(shù)的重大變革，都將帶來一輪行業(yè)洗牌，無論是探索新技術(shù)的產(chǎn)品形態(tài)，應(yīng)用領(lǐng)域還是擴展成熟產(chǎn)品的邊界，帶來更佳的用戶體驗或成本優(yōu)勢，都具有無可比擬的巨大價值。

擁有穩(wěn)定用戶基數(shù)和成熟產(chǎn)品的智能客服，最早的投身到大語言模型的懷抱之中。又一次充當(dāng)了“急先鋒”的角色。

在國內(nèi)諸多廠商大語言模型尚未發(fā)布之時，不少企業(yè)已經(jīng)基于自身產(chǎn)品推出了商業(yè)化的產(chǎn)品和應(yīng)用。我為大家梳理下當(dāng)前智能客服領(lǐng)域內(nèi)，最新的變革情況，并對大語言模型將帶來的新的變化，進行前瞻。

1. 生產(chǎn)工具上的革新

我們首先非常欣喜的看到，本次大語言模型，真正帶來了生產(chǎn)工具上的革新。傳統(tǒng)的軟件開發(fā)中瀑布流和敏捷式開發(fā)模式，已經(jīng)明顯開始發(fā)生了變化，從伴隨式編程，到代碼生成代碼，甚至自然語言自助化編程，會隨大語言模型領(lǐng)域能力的更新迭代。

除編程技能和方式的完全變更，在智能客服應(yīng)用中。一大類底層應(yīng)用是屬于生成工具的范疇。如AI引擎管理、數(shù)據(jù)建模工具、意圖管理管理、標(biāo)簽標(biāo)注和管理，流程生成工具，業(yè)務(wù)構(gòu)建工具等等。有些是用戶無法關(guān)注的產(chǎn)品底層工具，但確實是整個智能客服重要的組成部分，也是構(gòu)成智能客服AI能力的基礎(chǔ)應(yīng)用。

大語言模型能力的引入，相較于以前智能客服產(chǎn)品所沉淀的基于自然語言處理、語義理解、意圖識別，關(guān)鍵字和正則處理等方式，帶來顛覆性的改變。借助其能力涌現(xiàn)，上下文關(guān)聯(lián)，邏輯鏈提示處理等方式，原有的手把手定義流程，字詞句填槽的舊模式，勢必得到極大改變。

如果以前構(gòu)建復(fù)雜AI應(yīng)用，需要是半編程化的方式，如用大語言模型能力實現(xiàn)，打個比方更像是RPG游戲編程工具，以場景搭建、角色扮演，提示格式化、邏輯化，輔以人工反饋監(jiān)督的模式去進行?？蓪崿F(xiàn)AI流程自動設(shè)置，AI自動訓(xùn)練和標(biāo)注、知識庫的自動化擴充、來代替語料手工標(biāo)注，代替?zhèn)鹘y(tǒng)問答對的低效人力處理，給出標(biāo)準(zhǔn)問，自動擴展相似問等等。

目前市面上，已經(jīng)開始出現(xiàn)自動化流程，自動化知識庫爬取、擴寫和輸出的成熟應(yīng)用。

2. 應(yīng)用上的革新

傳統(tǒng)智能客服產(chǎn)品的AI應(yīng)用，都可以借助大語言模型進行深一步改造，如：

智能質(zhì)檢：

傳統(tǒng)智能質(zhì)檢已經(jīng)是非常成熟的解決方案，但需要通過復(fù)雜固定規(guī)則的設(shè)置，大量語音的訓(xùn)練和人工調(diào)試來進行使用。如果通過大語言模型能力，投入預(yù)訓(xùn)練和一定的業(yè)務(wù)規(guī)則定義，可以實現(xiàn)無需復(fù)雜設(shè)定，更智能的質(zhì)檢結(jié)果輸出。

如：我們向模型內(nèi)投入一定數(shù)量的優(yōu)質(zhì)錄音、文本，然后告知大語言模型都有哪些加分因子、讓他自動判別生產(chǎn)數(shù)據(jù)的質(zhì)檢情況，然后不斷通過手工質(zhì)檢的對齊調(diào)優(yōu)，讓模型持續(xù)不斷學(xué)習(xí)和改進。

智能客服廠商的知識庫自動擴寫功能，極大減少人工操作的工作量

智能化輔助：

同理，對于座席側(cè)智能輔助功能，也是可以通過對優(yōu)質(zhì)樣本的投喂，正確流程和加分因子的定義，不斷的讓ChatGPT在數(shù)據(jù)滋養(yǎng)下，實時對座席給出更好的輔助能力。原有的輔助功能框架可以保留，但是內(nèi)里是一個不斷進化，自動學(xué)習(xí)的“業(yè)務(wù)助理”

內(nèi)訓(xùn)機器人：

基于智能質(zhì)檢和智能輔助的基本能力，針對使用場景是企業(yè)內(nèi)訓(xùn)的機器人，也完全可以基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)樣本，更自動化的生成內(nèi)訓(xùn)“教官”，我們業(yè)務(wù)管理人員，可以針對崗前培訓(xùn)、業(yè)務(wù)流程、服務(wù)過程設(shè)定不同內(nèi)訓(xùn)主題，一定量標(biāo)準(zhǔn)語料訓(xùn)練后，讓內(nèi)訓(xùn)機器人指導(dǎo)座席進行自我訓(xùn)練，這種對于強調(diào)學(xué)習(xí)能力和管理能力的運營型客戶，很有吸引力。

智能填單類：

智能客服應(yīng)用中，有大量需要手工輸入的表單：客戶資料、跟進記錄、服務(wù)工單，目前市面上CRM領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)借助ChatGPT進行智能填單的實驗性應(yīng)用。按以往的實現(xiàn)方式，必須有復(fù)雜的工程化設(shè)計，將會話文本實時匹配，借助詞性分析，語義分析和關(guān)鍵字查找等方式，使用表現(xiàn)往往不盡如人意。

我們可以期待LLM大語言模型的超強能力可以有效提升這類型產(chǎn)品的實用度。智能填單類的小型應(yīng)用，也已經(jīng)在智能客服機器人流程、在線客服流程、微信、釘釘?shù)壬缃幻襟w流程中開始進行實用階段。

從幫助中心到座席助理：

全功能的智能客服產(chǎn)品已經(jīng)是一個非常龐大的產(chǎn)品體系，功能多如牛毛，上手難度很高。很多產(chǎn)品的設(shè)計，需要操作者進行到處跳轉(zhuǎn)去查找、配置、調(diào)整。以往的幫助形式，除了簡單的頁面的功能提示，就是如wiki一般厚重的在線幫助頁面，對使用者說不上友好，對開發(fā)者也有持續(xù)更新維護的沉重負(fù)擔(dān)。而使用智能助理模式的在線幫助，不同角色的人員可以通過對話式的簡單體驗，來獲取使用上的實時協(xié)助，甚至一些功能型的配置和要求，聰明的助理也可以準(zhǔn)確理解使用者的對話，直接進行配置和改變。

AIGC知識庫和知識門戶：

智能客服產(chǎn)品中，最需要AIGC內(nèi)容生產(chǎn)能力的地方，莫過于知識庫。產(chǎn)品必備的知識庫通常分幾類：內(nèi)部知識庫、機器人知識庫和外部知識庫。智能客服的知識庫，是完全需要人工管理和維護的，對于需要提供大量知識輔助的智能客服，這是一項很沉重的工作 。

大語言模型能力的引入，能協(xié)助高效智能的歸類，自動生成知識庫類目、明細(xì)。如果增加對外部數(shù)據(jù)源的引用，知識庫還可以自動關(guān)聯(lián)，減少知識庫同步的操作。使用者在應(yīng)用中，可給與知識點反饋，能幫助知識庫進行權(quán)重自動調(diào)節(jié)。同樣，對于調(diào)用量遠(yuǎn)大于內(nèi)部知識庫的機器人知識庫來說，借助用戶反饋來對未知問題進行自動整理和關(guān)聯(lián)，能節(jié)省很多知識庫維護者的工作。

我們也可以通過多機器人組合的方式，在一通會話中接力棒一般服務(wù)于客戶的不同場景，那么被訓(xùn)練好的ChatGPT專屬機器人，也可以在特定的場合發(fā)揮能力，并可以逐步替代一些以往模式僵化的問答型機器人。

如果企業(yè)有知識門戶的需求，需要整合在智能客服產(chǎn)品中，如果不把這類產(chǎn)品算作一個獨立品類的話，基于大語言模型的多模態(tài)的AIGC能力，可以更方便的將已整理的知識內(nèi)容轉(zhuǎn)化為輸出產(chǎn)物，更方便的生成知識文章、圖片、甚至音視頻，快速生成一個個性化的知識空間。

3. 產(chǎn)品上的革新

無數(shù)人詬病的智能客服的機器人是“智障”，從以上介紹中得知，舊時代的AI人工智能機器人還不能無障礙的與訪客溝通交流領(lǐng)域知識庫之外的內(nèi)容。所以在很多人眼里，智能客服的文本和語音機器人顯得那么呆頭呆腦。

我們非常期待大語言模型會帶來的新一代體驗的對話機器人的表現(xiàn)。更方便的人機交互形態(tài)、更具人格、更具魅力、更加聰明的聊天體驗。雖然現(xiàn)階段，還看不到顛覆性的新一代大語言模型智能客服機器人的表現(xiàn)，但隨著大語言模型的進一步增強，整個行業(yè)的快速更新和發(fā)展。這一天也不會太遠(yuǎn)了。智能客服產(chǎn)品，將無愧“智能”二字。