在萬物互聯的時代，客戶服務中心已然成為企業直接觸達廣大客戶群體的核心“橋梁”。高效的客服系統和精準響應不僅有助于企業實現產品服務的優質閉環，還能為品牌價值的提升注入新的活力。然而，構建這樣一個服務高效、響應迅速的客戶服務中心，對于眾多企業來說，仍是一個不小的挑戰。
隨著大模型技術的突飛猛進，企業客戶服務系統的建設迎來了技術革新機遇。容聯七陌，作為全球化智能客服解決方案提供商，致力于推動行業的數智化轉型和客戶服務生態創新，以數智化升級全面帶動業務轉化，助力企業在全場景的客戶服務中提質增效。
近年來，容聯七陌在 AIGC 研發領域持續深耕，依托大模型技術，推出了一系列智能客服系統產品，以滿足不同行業對客服中心建設的多樣化需求。融合已有的產品，容聯七陌推出了4款基于原生大模型的智能客服產品——LLM 文本機器人：滿足 IM 渠道（網站、公眾號、APP 等）接入的用戶需求；LLM 智能外呼 & LLM 智能呼入：主要應用在呼叫中心場景中；LLM 座席助手：輔助人工客服，比如生成回應話術、自動生成服務小結、創建智能工單等。憑借其生成式一體化智能客服能力，為互聯網、電商零售、醫療健康等行業的企業客戶提供了有力支持。
盡管技術進步帶來了諸多可能性，但在實際應用中，如何確保智能客服系統既能準確理解客戶需求，又能提供個性化的服務體驗，仍是當前面臨的困惑和挑戰。企業需要不斷探索和嘗試，結合自身的業務特點，尋找最適合的智能客服解決方案，以實現更高效、更精準的客戶服務。
北京七陌科技有限公司是一家企業智能客服系統服務商，容聯七陌持續投入 AIGC 研發，將大模型的通用能力與客服行業垂直能力融合，打造真正企業級生成式 AI 產品。
圖片及內容來源于容聯七陌官網
擺脫“木桶效應”建設下一代智能客服系統
傳統的機器人客服系統存在明顯的“木桶效應”，因此在構建下一代智能化、自動化的客服系統過程中，容聯七陌希望全面解決此前機器人客服系統的不足：
機器人客服在識別客戶問題表述時，經常有識別不準確的情況，尤其在綜合理解對話上下文方面存在顯著不足；
傳統機器人客服在回答客戶問題時，往往采用固定的模板化話術，缺乏靈活性。這種機械性的回應方式不僅難以滿足客戶的個性化需求，還可能因處理不及時而引發投訴，進而影響產品和品牌的聲譽；
在對話分析與洞察方面，由于缺乏人工的廣泛參與和深度分析，機器人客服難以從海量對話內容中挖掘出業務拓展機會等潛在商業價值，造成第一手客戶信息浪費現象。
豆包大模型助力智能客服系統 擁有智慧內核
火山引擎為容聯七陌提供的豆包大模型，由字節跳動研發，經過億級 DAU 產品實踐的深度打磨，依托優質的模型生態、卓越的算法技術以及多維度的精細優化等核心技術優勢，能夠高效執行互動對話、信息獲取、協助創作等多項任務。在智能客服應用場景中，豆包大模型以精準的語言理解和生成能力，可應對各類復雜的客服需求，從而在工作效率、用戶體驗和服務質量上實現顯著提升。
首先，在語義理解方面，豆包大模型能夠深入解析用戶問題，迅速捕捉關鍵信息。尤其是在處理復雜的技術問題時，豆包大模型能夠從客戶的泛化表述中快速抓住問題本質，給出專業且準確的答案，有效避免客戶投訴。
其次，在回答質量優化與個性化服務方面，豆包大模型憑借自我學習和進化的能力，對海量對話信息進行分析，并根據客戶的反饋實時調整回答策略，持續優化服務質量。
此外，基于對溝通流程的持續學習和積累，豆包大模型能夠生成的回答更加貼合個體客戶的對話邏輯和偏好，從而提供更為人性化、有溫度的客戶服務體驗。
得益于火山引擎的算力支持，豆包大模型在對話任務的高并發處理方面優勢顯著。它能夠迅速、高效地響應同時涌現的大量客戶服務請求，縮短了用戶的等待時間，有效緩解了系統高峰期的排隊壓力。此外，大模型的處理能力在會話分析洞察方面也發揮了重要作用，通過對溝通記錄進行精準的質量檢測與標記，以及主動分析坐席的工作行為，能夠自動生成最佳實踐 SOP，實現對大量會話數據的商機挖掘與潛在價值應用。
豆包大模型的接入，為容聯七陌在客戶服務全場景下的體系化產品構建帶來了實質性的智能升級，不僅在工作效率與工作質量上展現出顯著優勢，還通過系統的智能自主學習機制，為降低維護成本提供了業界創新思路。未來，雙方將繼續深入挖掘大模型在智能客服行業的應用前景，助力企業發展。
