在尋求人工智能商業(yè)化道路的過(guò)程中，有一個(gè)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(gè)目前市場(chǎng)規模達數百億元的軟件賽道，與人工智能的其他領(lǐng)域相比，確實(shí)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(lái)一波令人驚喜的產(chǎn)品。

一、AI語(yǔ)音技術(shù)時(shí)期

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期到來(lái)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。與通信的天然結合，廣泛的企業(yè)級應用，帶來(lái)了非常穩健的行業(yè)發(fā)展。

AI語(yǔ)音技術(shù)的ASR（語(yǔ)音識別）和TTS（文語(yǔ)轉換），也在20世紀初期國內市場(chǎng)迎來(lái)了成熟時(shí)期，諸多廠(chǎng)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(yǔ)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(huà)語(yǔ)音短時(shí)長(cháng)語(yǔ)音場(chǎng)景、具有私密性較高的語(yǔ)音語(yǔ)料訓練的環(huán)境，企業(yè)付費意愿的明確等有利因素，也帶來(lái)了智能客服領(lǐng)域與AI人工智能技術(shù)結合的第一波熱潮，同時(shí)期起步的相關(guān)企業(yè)，結合呼叫中心產(chǎn)品的特性，推出了智能質(zhì)檢、智能語(yǔ)音助手、智能IVR語(yǔ)音導航等AI應用。成為了新的行業(yè)標準化產(chǎn)品，目前仍然是智能客服領(lǐng)域的典型應用。

二、AI語(yǔ)音+NLP自然語(yǔ)言處理

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

在尚未具備N(xiāo)LP自然語(yǔ)言處理技術(shù)之前，在線(xiàn)客服通過(guò)標準QA問(wèn)答對，問(wèn)題列表的方式，提供查詢(xún)和反饋形式。

基于NLP自然語(yǔ)言處理對文字理解、語(yǔ)義處理、情緒識別的能力的提高。越來(lái)越多的企業(yè)，開(kāi)始通過(guò)具有NLP處理能力的AI技術(shù)，構架自己的新一代智能客服機器人技術(shù)。具體體現在可以自助對話(huà)、閑聊、準確識別客戶(hù)意圖。

基于知識庫的問(wèn)答、基于NLU自然語(yǔ)音理解，NLG自然語(yǔ)言輸出的完整智能聊天機器人產(chǎn)品。并且通過(guò)上下文識別、意圖識別、槽位填充和一定的產(chǎn)品化流程設置工作，可以使AI機器人進(jìn)行一些更復雜的服務(wù)、或營(yíng)銷(xiāo)工作。

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

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

三、大語(yǔ)言模型時(shí)代的智能客服

2022年，大語(yǔ)言模型爆炸式的發(fā)展，給很多行業(yè)帶來(lái)了巨大沖擊。應用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(lái)一輪行業(yè)洗牌，無(wú)論是探索新技術(shù)的產(chǎn)品形態(tài)，應用領(lǐng)域還是擴展成熟產(chǎn)品的邊界，帶來(lái)更佳的用戶(hù)體驗或成本優(yōu)勢，都具有無(wú)可比擬的巨大價(jià)值。

擁有穩定用戶(hù)基數和成熟產(chǎn)品的智能客服，最早的投身到大語(yǔ)言模型的懷抱之中。又一次充當了“急先鋒”的角色。

在國內諸多廠(chǎng)商大語(yǔ)言模型尚未發(fā)布之時(shí)，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)品和應用。我為大家梳理下當前智能客服領(lǐng)域內，最新的變革情況，并對大語(yǔ)言模型將帶來(lái)的新的變化，進(jìn)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(yǔ)言模型，真正帶來(lái)了生產(chǎn)工具上的革新。傳統的軟件開(kāi)發(fā)中瀑布流和敏捷式開(kāi)發(fā)模式，已經(jīng)明顯開(kāi)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(yǔ)言自助化編程，會(huì )隨大語(yǔ)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，在智能客服應用中。一大類(lèi)底層應用是屬于生成工具的范疇。如AI引擎管理、數據建模工具、意圖管理管理、標簽標注和管理，流程生成工具，業(yè)務(wù)構建工具等等。有些是用戶(hù)無(wú)法關(guān)注的產(chǎn)品底層工具，但確實(shí)是整個(gè)智能客服重要的組成部分，也是構成智能客服AI能力的基礎應用。

大語(yǔ)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(yǔ)言處理、語(yǔ)義理解、意圖識別，關(guān)鍵字和正則處理等方式，帶來(lái)顛覆性的改變。借助其能力涌現，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。

如果以前構建復雜AI應用，需要是半編程化的方式，如用大語(yǔ)言模型能力實(shí)現，打個(gè)比方更像是RPG游戲編程工具，以場(chǎng)景搭建、角色扮演，提示格式化、邏輯化，輔以人工反饋監督的模式去進(jìn)行?？蓪?shí)現AI流程自動(dòng)設置，AI自動(dòng)訓練和標注、知識庫的自動(dòng)化擴充、來(lái)代替語(yǔ)料手工標注，代替傳統問(wèn)答對的低效人力處理，給出標準問(wèn)，自動(dòng)擴展相似問(wèn)等等。

目前市面上，已經(jīng)開(kāi)始出現自動(dòng)化流程，自動(dòng)化知識庫爬取、擴寫(xiě)和輸出的成熟應用。

2. 應用上的革新

傳統智能客服產(chǎn)品的AI應用，都可以借助大語(yǔ)言模型進(jìn)行深一步改造，如：

智能質(zhì)檢：

傳統智能質(zhì)檢已經(jīng)是非常成熟的解決方案，但需要通過(guò)復雜固定規則的設置，大量語(yǔ)音的訓練和人工調試來(lái)進(jìn)行使用。如果通過(guò)大語(yǔ)言模型能力，投入預訓練和一定的業(yè)務(wù)規則定義，可以實(shí)現無(wú)需復雜設定，更智能的質(zhì)檢結果輸出。

如：我們向模型內投入一定數量的優(yōu)質(zhì)錄音、文本，然后告知大語(yǔ)言模型都有哪些加分因子、讓他自動(dòng)判別生產(chǎn)數據的質(zhì)檢情況，然后不斷通過(guò)手工質(zhì)檢的對齊調優(yōu)，讓模型持續不斷學(xué)習和改進(jìn)。

智能客服廠(chǎng)商的知識庫自動(dòng)擴寫(xiě)功能，極大減少人工操作的工作量

智能化輔助：

同理，對于座席側智能輔助功能，也是可以通過(guò)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在數據滋養下，實(shí)時(shí)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，但是內里是一個(gè)不斷進(jìn)化，自動(dòng)學(xué)習的“業(yè)務(wù)助理”

內訓機器人：

基于智能質(zhì)檢和智能輔助的基本能力，針對使用場(chǎng)景是企業(yè)內訓的機器人，也完全可以基于現有數據樣本，更自動(dòng)化的生成內訓“教官”，我們業(yè)務(wù)管理人員，可以針對崗前培訓、業(yè)務(wù)流程、服務(wù)過(guò)程設定不同內訓主題，一定量標準語(yǔ)料訓練后，讓內訓機器人指導座席進(jìn)行自我訓練，這種對于強調學(xué)習能力和管理能力的運營(yíng)型客戶(hù)，很有吸引力。

智能填單類(lèi)：

智能客服應用中，有大量需要手工輸入的表單：客戶(hù)資料、跟進(jìn)記錄、服務(wù)工單，目前市面上CRM領(lǐng)域已經(jīng)出現借助ChatGPT進(jìn)行智能填單的實(shí)驗性應用。按以往的實(shí)現方式，必須有復雜的工程化設計，將會(huì )話(huà)文本實(shí)時(shí)匹配，借助詞性分析，語(yǔ)義分析和關(guān)鍵字查找等方式，使用表現往往不盡如人意。

我們可以期待LLM大語(yǔ)言模型的超強能力可以有效提升這類(lèi)型產(chǎn)品的實(shí)用度。智能填單類(lèi)的小型應用，也已經(jīng)在智能客服機器人流程、在線(xiàn)客服流程、微信、釘釘等社交媒體流程中開(kāi)始進(jìn)行實(shí)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(gè)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)品的設計，需要操作者進(jìn)行到處跳轉去查找、配置、調整。以往的幫助形式，除了簡(jiǎn)單的頁(yè)面的功能提示，就是如wiki一般厚重的在線(xiàn)幫助頁(yè)面，對使用者說(shuō)不上友好，對開(kāi)發(fā)者也有持續更新維護的沉重負擔。而使用智能助理模式的在線(xiàn)幫助，不同角色的人員可以通過(guò)對話(huà)式的簡(jiǎn)單體驗，來(lái)獲取使用上的實(shí)時(shí)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確理解使用者的對話(huà)，直接進(jìn)行配置和改變。

AIGC知識庫和知識門(mén)戶(hù)：

智能客服產(chǎn)品中，最需要AIGC內容生產(chǎn)能力的地方，莫過(guò)于知識庫。產(chǎn)品必備的知識庫通常分幾類(lèi)：內部知識庫、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(yǔ)言模型能力的引入，能協(xié)助高效智能的歸類(lèi)，自動(dòng)生成知識庫類(lèi)目、明細。如果增加對外部數據源的引用，知識庫還可以自動(dòng)關(guān)聯(lián)，減少知識庫同步的操作。使用者在應用中，可給與知識點(diǎn)反饋，能幫助知識庫進(jìn)行權重自動(dòng)調節。同樣，對于調用量遠大于內部知識庫的機器人知識庫來(lái)說(shuō)，借助用戶(hù)反饋來(lái)對未知問(wèn)題進(jìn)行自動(dòng)整理和關(guān)聯(lián)，能節省很多知識庫維護者的工作。

我們也可以通過(guò)多機器人組合的方式，在一通會(huì )話(huà)中接力棒一般服務(wù)于客戶(hù)的不同場(chǎng)景，那么被訓練好的ChatGPT專(zhuān)屬機器人，也可以在特定的場(chǎng)合發(fā)揮能力，并可以逐步替代一些以往模式僵化的問(wèn)答型機器人。

如果企業(yè)有知識門(mén)戶(hù)的需求，需要整合在智能客服產(chǎn)品中，如果不把這類(lèi)產(chǎn)品算作一個(gè)獨立品類(lèi)的話(huà)，基于大語(yǔ)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容轉化為輸出產(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(gè)個(gè)性化的知識空間。

3. 產(chǎn)品上的革新

無(wú)數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(shí)代的AI人工智能機器人還不能無(wú)障礙的與訪(fǎng)客溝通交流領(lǐng)域知識庫之外的內容。所以在很多人眼里，智能客服的文本和語(yǔ)音機器人顯得那么呆頭呆腦。

我們非常期待大語(yǔ)言模型會(huì )帶來(lái)的新一代體驗的對話(huà)機器人的表現。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。雖然現階段，還看不到顛覆性的新一代大語(yǔ)言模型智能客服機器人的表現，但隨著(zhù)大語(yǔ)言模型的進(jìn)一步增強，整個(gè)行業(yè)的快速更新和發(fā)展。這一天也不會(huì )太遠了。智能客服產(chǎn)品，將無(wú)愧“智能”二字。