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      天潤融通客戶案例|AI Agent如何讓智能客服理解更準確,對話更自然

      原創(chuàng)

      2025/01/15 15:05:43

      來源:天潤融通

      作者:Tian

      圖標 2328

      本文摘要

      天潤融通客戶案例分享,看看與傳統(tǒng)文本機器人相比,基于大模型的AI Agent(智能體)有哪些優(yōu)勢

      文章配圖1

      為提高接待效率,減輕人工座席的服務壓力,過去幾年許多企業(yè)都在客戶接待的過程中用上了文本機器人,并將其作為第一道服務接待。

      企業(yè)的目的是,期望文本機器人能夠回答大部分簡單、重復、標準化的問題。但實際應用中,大多數(shù)企業(yè)的文本機器人使用效果都不理想。

      以天潤融通服務的一家跨國電氣公司為例。

      該企業(yè)的文本機器人進行服務時,有20%的客戶接入便要求直接轉(zhuǎn)人工;剩下80%的客戶中,還有高達76%的客戶會在完成一兩輪對話后發(fā)出“轉(zhuǎn)人工”的要求。

      即綜合來看,文本機器人的問題解決率僅有不到20%,超過80%的問題,仍然由人工座席完成服務。

      為了解決這個問題,該企業(yè)與天潤融合作,用基于大模型的智能體對傳統(tǒng)的文本機器人進行改造。改造之后,智能客服問題解決率,客戶滿意度都有了明顯改善。

      今天我們以這家企業(yè)為例,看看與傳統(tǒng)文本機器人相比,基于大模型的AI Agent(智能體)有哪些優(yōu)勢。

      01 傳統(tǒng)文本機器人的局限

      之所以絕大多數(shù)客戶都會選擇避開機器人客服而直接轉(zhuǎn)人工,問題主要有兩個方面。

      首先文本機器人理解能力有限。

      作為電氣類企業(yè),這家企業(yè)的產(chǎn)品結構十分復雜,不同型號、不同規(guī)格的產(chǎn)品多達數(shù)百種。咨詢過程中,許多客戶并不會嚴格地說明產(chǎn)品名稱和型號,而是會根據(jù)工作中常用的稱呼、簡稱,或者縮寫,因此文本機器人幾乎很難準確地識別問題。

      文章配圖2

       

      同時,當問題涉及一些機械故障時,客戶也很難識別問題原因,只能通過描述問題現(xiàn)象,讓客服幫忙判斷。

      而傳統(tǒng)文本機器人只能依靠提前設定的FAQ進行回答,因此無法與客戶進行自然交流,更無法輔助判斷問題原因。

      其次,傳統(tǒng)文本機器人維護難度大,成本高。

      傳統(tǒng)文本機器人依靠提前設定的FAQ進行回答。在合格的配置中,一個標準問題通常需要匹配20個不同的相似問題,如果要提高回答準確率,通常需要將問題匹配到30個左右。

      而電氣企業(yè)數(shù)百款產(chǎn)品,幾千個型號,相關問題配置可以達到上萬個,維護如此龐大的FAQ和企業(yè)知識庫對企業(yè)來說是一個巨大的成本支出。

      這也導致該企業(yè)在FAQ配置上一直存在較多缺陷。

      比如在知識庫配置上,該公司50%的知識庫只有一條語料,無法滿足基礎的應答。比如在語料占比上,該企業(yè)一個標準問題僅對應5個相似問。

      同時,在該企業(yè)的知識庫中,還存在許多低頻問題和重復問題。這些也都增加了知識庫的維護成本。

      而這一系列的問題,都為文本機器人帶來挑戰(zhàn),讓它無法有效地服務客戶。

      02 用智能體替代傳統(tǒng)機器人

      了解問題后,天潤融通基于AI大模型對原本的文本機器人進行了升級改造。

      我們先來看幾個改造后的案例:

      客戶提出一個問題,智能客服不僅能夠針對問題進行解釋,而且方便客戶理解,它還能自己畫出表格,簡化信息表達。

      文章配圖3

      同樣提出一個問題,智能客服不僅立刻理解,還順便發(fā)出了一張電腦的操作指引的截圖,讓客戶一眼看懂如何進行操作。

      文章配圖4

      除此之外,這個智能客服的情商還非常高,在遇到它看不懂的復雜問題的時候,它能夠自動進行追問,引導客戶逐步提出核心問題,并幫助解決。

      甚至在遇到產(chǎn)品故障時,它還能幫助客戶分析故障原因,并給出針對性的解決方案。

      文章配圖5

      顯而易見,從體驗效果上,升級后的智能客服與原本刻板的文本機器人完全不同。這是因為改造之后,驅(qū)動智能客服的已經(jīng)不再是傳統(tǒng)的文本機器人,而是基于大模型的AI Agent 即智能體。

      從示例可以看到,基于大模型的智能體能夠與客戶進行自然語言對話。

      客戶提出問題,智能體能夠像人與人對話一般進行回答,遇到復雜的問題,它還能自動歸納畫出表格進行示意,讓整個交互更加人性化。

      其次,智能體擁有意圖識別能力。

      即使客戶說一些簡稱、縮寫、或者約定俗稱的名字,智能體也能精準地識別。這極大地提高了問題問答的準確率,增加了客戶體驗。

      從該企業(yè)目前的使用來看,智能體回答問題的準確率在85%以上。

      第三,智能體能夠?qū)崿F(xiàn)文檔問答。

      與傳統(tǒng)文本機器人需要通過人工將企業(yè)文檔中的知識點拆解出來形成FAQ不同,在使用智能體的過程中,企業(yè)只需要將相關文檔上傳知識庫,智能體能夠直接讀取文檔并理解其中的信息,然后通過這些信息與客戶進行對話。

      這也是為什么在前面的展示中,智能體在遇到一些專業(yè)問題時,能夠第一時間給出資料圖片和相關示意圖的原因。

      這些資料就是智能體從企業(yè)文檔中直接提取出來的。通過這種方式,智能體也提高了與客戶之間的對話效率,增加了信息傳播層次,并且更加方便客戶理解。

      除此之外,隨著文本機器人轉(zhuǎn)變成智能體,原本的FAQ整理,知識庫維護的工作也大大減少,這極大地降低了企業(yè)成本和人工座席的工作量。

      目前,天潤融通的智能體已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)、機械制造等多個行業(yè)中得到廣泛應用。關注我們,后續(xù)帶來更多行業(yè)智能體的最佳實踐案例。

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