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      為什么轉(zhuǎn)人工越來越難?解決好三個(gè)問題,文本機(jī)器人效果大幅提升

      原創(chuàng)

      2024/10/30 17:49:32

      來源:天潤融通

      作者:Tian

      圖標(biāo) 1149

      本文摘要

      為什么轉(zhuǎn)人工越來越難?為什么企業(yè)始終用不好文本機(jī)器人?天潤融通基于多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),來幫你解答這個(gè)問題

      文章配圖1

      近期,AI客服再次登上熱搜,引發(fā)網(wǎng)友集體吐槽,比如AI客服雖然態(tài)度客氣,但聽不懂客戶訴求,回答問題驢唇不對馬嘴,解決不了問題......

      更有網(wǎng)友將這些問題升級(jí)到,企業(yè)就是不想解決問題才交給AI客服,這就是店大欺客等等。

      文章配圖2

      網(wǎng)友提到的AI客服,在業(yè)內(nèi)一般被稱為文本機(jī)器人,作為現(xiàn)代客戶服務(wù)最重要的工具之一,如今幾乎所有有客戶服務(wù)需求的企業(yè)都配備了文本機(jī)器人。

      但正如網(wǎng)友吐槽,大多數(shù)企業(yè)使用文本機(jī)器人的效果都并不好。越來越多的消費(fèi)者一旦發(fā)現(xiàn)客服是機(jī)器人,第一反應(yīng)就是轉(zhuǎn)人工。

      文本機(jī)器人不僅沒有起到替人工座席分擔(dān)壓力,提高客戶服務(wù)效率的責(zé)任,反而成為加劇客戶矛盾的絆腳石,許多企業(yè)的文本機(jī)器人也因此形同虛設(shè)。

      那為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況呢?為什么企業(yè)始終用不好文本機(jī)器人?天潤融通基于多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),來幫你解答這個(gè)問題。

      01 提升文本機(jī)器人的三個(gè)關(guān)鍵

      天潤融通從長期的實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),評(píng)價(jià)一個(gè)文本機(jī)器人好壞的關(guān)鍵是問題解決率。問題解決率越高,意味著文本機(jī)器人能替人工座席完成的工作越多,創(chuàng)造的價(jià)值也就越大。

      而文本機(jī)器人問題解決率的關(guān)鍵又有三個(gè):分別是知識(shí)工程,識(shí)別能力和長期運(yùn)營。

      首先在知識(shí)工程。

      傳統(tǒng)文本機(jī)器人回答問題,主要依賴于設(shè)定好的FAQ,即人工要將可能涉及的問題和答案提前設(shè)定好,待客戶在咨詢中提到相關(guān)關(guān)鍵詞時(shí),機(jī)器人再將準(zhǔn)備好的答案發(fā)出去。

      因此傳統(tǒng)文本機(jī)器人回答問題的準(zhǔn)確率,直接取決于FAQ的精細(xì)程度,但許多企業(yè)并沒有意識(shí)到知識(shí)工程的重要性。

      文章配圖3

      通常一個(gè)大型企業(yè),一個(gè)產(chǎn)品的FAQ就高達(dá)上千條。如果是B端企業(yè),由于產(chǎn)品線復(fù)雜,各種產(chǎn)品、型號(hào)涉及的FAQ就可能多達(dá)上萬條,甚至數(shù)萬條。

      為了保證文本機(jī)器人的效果,F(xiàn)AQ一般都由專業(yè)人員配置,但許多企業(yè)由于沒有意識(shí)到知識(shí)工程的重要性,也因?yàn)榱呦С杀?,?dǎo)致在這方面的投入不多。

      “許多企業(yè)不愿意花這個(gè)錢,堅(jiān)持自己做,但又缺乏足夠的經(jīng)驗(yàn)。”一位文本機(jī)器人資深產(chǎn)品經(jīng)理提到:“也有一些企業(yè)會(huì)說,你幫我配置一次,我湊合先用著,但這樣解決不了問題。”

      其次是機(jī)器人的識(shí)別能力。

      在客戶咨詢和服務(wù)過程中,用戶的提問方式往往十分多樣且復(fù)雜。傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)和NLP技術(shù)的文本機(jī)器人,在遇到長串背景敘述,或者多輪對話反映的問題時(shí),無法真正識(shí)別客戶意圖,做出準(zhǔn)確回應(yīng)。

      比如有客戶咨詢手機(jī)售后維修,但全程沒有提到售后和維修的字眼,而是講述了大量關(guān)于手機(jī)故障的事實(shí)性描述,傳統(tǒng)文本機(jī)器人就很難匹配到“售后維修”的詞條。

      文章配圖4

      傳統(tǒng)機(jī)器人處理問題流程示意比如在客戶與文本機(jī)器人完成多輪對話后,再根據(jù)前面的背景提出訴求時(shí),傳統(tǒng)文本機(jī)器人也很難綜合上下文理解用戶意圖。而這些又都會(huì)影響文本機(jī)器人的問題解決率。

      最后則是長期運(yùn)營的問題。

      文本機(jī)器人與在線客服、呼叫等其他客服場景相比,最大的不同就是它需要長期運(yùn)營,比如FAQ需要根據(jù)業(yè)務(wù)和用戶的咨詢情況不斷豐富,傳統(tǒng)FAQ也需要實(shí)時(shí)更新。

      但許多企業(yè)由于缺乏后期維護(hù),F(xiàn)AQ始終停留在文本機(jī)器人初次建設(shè)時(shí)期,因此直接導(dǎo)致文本機(jī)器人回答問題的準(zhǔn)確率下降,解決問題的能力也因此下降。

      02 大模型改變傳統(tǒng)文本機(jī)器人

      復(fù)雜業(yè)務(wù)場景下,傳統(tǒng)文本機(jī)器人使用體驗(yàn)不好是行業(yè)的長期問題,過去由于技術(shù)和產(chǎn)品本身的局限性,因此一直難以解決。

      但如今隨著大模型在客戶服務(wù)場景落地,天潤融通推出基于大模型的文本機(jī)器人,讓這些問題都得到解決。

      首先,基于大模型的文本機(jī)器人不再需要配置復(fù)雜的FAQ。

      企業(yè)只需要將相關(guān)文檔,比如產(chǎn)品手冊,售后須知上傳到知識(shí)庫,基于大模型的文本機(jī)器人就能夠自動(dòng)閱讀并理解文檔內(nèi)容。當(dāng)客戶相關(guān)問題時(shí),文本機(jī)器人就能夠基于資料信息,根據(jù)對話語境生成內(nèi)容進(jìn)行回答。

      文章配圖5

      其次,基于大模型的文本機(jī)器人不僅上下文理解能力得到提升,而且擁有更深度的意圖識(shí)別能力,可以像ChatGPT一樣與客戶進(jìn)行多輪對話。

      最后,基于大模型的文本機(jī)器人還能夠?qū)蛻舴?wù)過程中產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行沉淀和分析。

      比如,基于大模型的文本機(jī)器人可以自動(dòng)整理客戶溝通過程中提到的高頻詞匯和相關(guān)回答,人工只需要進(jìn)行審核,就能將這些新的資料納入到知識(shí)庫中。這意味著,之前需要消耗大量時(shí)間才能完成文本機(jī)器人維護(hù)工作,效率得到大大提高。

      此外,基于大模型的文本機(jī)器人可以根據(jù)之前的聊天信息,并結(jié)合新的商業(yè)知識(shí)進(jìn)行自主學(xué)習(xí),持續(xù)提高客戶服務(wù)的智能化水平。

      隨著大模型文本機(jī)器人的應(yīng)用,傳統(tǒng)文本機(jī)器人因?yàn)榫S護(hù)成本高,智能化程度低等問題帶來的答非所問、繞圈子的問題都可以得到有效解決。

      以后,企業(yè)再也不必?fù)?dān)心文本機(jī)器人服務(wù)不好客戶了。

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