2026大模型训练师Top榜：谁才是智能客服AI王者？

在2023年WAIC世界人工智能大会, X容联云举办「数智进化 越级向上」生成式营销服务与大模型论坛的现场, 基于赤兔大模型的智能客服AI2.0, 提出了有关AIGC应用的新机遇, 容联云数字智能云事业群运营总经理王春生, 发表了《容联云「生成式一体化智能客服平台」——大模型变革下的客户联络挑战和机遇》的主题演讲。

以下内容根据其现场演讲整理所得：

1、智能客服AI能力演变 从表达到创造

容联云有着这么一个包含三大产品业务线的数字智能云事业群, 其中一条是容联七陌, 另一条是容联过河兵, 还有一条是容联海外业务, 其核心产品涵盖在线客服, 也有呼叫中心, 并且还有与之相应的客服联络中台, 另外还有文本机器人以及AI机器人, 下面我要介绍一下产品在过去几个月当中发生了哪些改变。

智能客服AI能力历经演变, 最初是正则表达式, 而后发展到深度学习, 直至如今的预训练语言模型, 实际上机器针对人的意图, 或者说对于语言的理解, 已从原本需设定规则、设定具体的问答条件, 转变到现在机器能够识别我们所表达的意图, 还能自动从知识库提取相应知识来进行回答。过去几个月AIGC热度极高, 令很多人眼前一亮, 同样也使得我们客服场景成为危机感感受最为强烈的行业。

2、全面赋能客服与营销场景应用

容联云当下客户联络服务的情景, 主要存在文本机器人以及智能语音机器人。文本机器人被运用至全渠道客服, 国内的产品像对接企微、抖音、H5、微信公众号, 大体上属于全面涵盖线上渠道, 在海外覆盖了Facebook、TikTok。

在电话通话场景, 也就是呼叫中心里, 有一种智能语音机器人, 在这个特定过程当中, 其应用了诸多深度学习的技术, 这些技术能助力企业快速去识别客户的描述，针对问题展开快速的分类, 从而提取相应的知识库, 进而迅速解决问题, 最终达成减少人员成本效果格外显著这样一种状态。

在智能客服发展进程之中, 我们这的场景分成客服场景以及营销场景, 于保险行业里, 我们察觉到从客服转变为销售的那种角色称作服销, 实际上, 在好多行业已然渐渐变化了, 其中, 客服也是能够承担销售这一角色的。

在行业客户这里, 容联云的客户借力 AI 达成了企业降低成本、提高效率, 就好似某位用户所涉的人力资源互联网共享服务, 其拥有总计 130 多家分公司, 从事为客户供给咨询服务的工作, 涵盖从入职直至福利，再到节假日、公积金方面的咨询, 每日承载量极大, 特别是在高峰时段, 这一服务模式尚且需要从别的部门通过轮岗来提供支援。

容联云文本机器人为企业处理了百分之八十常规问题的自动回复回应, 使得客服有精力去解决疑难病症般的问题, 让客户在此过程中减少了百分之七十的人工成本, 内部的轮岗资源也不再出现了。

第二个客户为家装企业, 该家装企业销售场景正从线上朝着线下做出转型, 存在线上广告投放、直播等一系列线上营销行为, 特别是大家熟知的直播, 此类直播用户并发量极大, 不管是呼叫中心也罢, 还是在线客服也好, 人工均无法予以响应。

我们的文本机器人借助常规的问答去梳理知识库, 针对客户数量众多的相似问题, 凭借知识库自动予以回复, 与此同时获取客户的留咨信息, 交由销售进行后续的跟进, 能够快速地解决问题, 于每个月为企业新增的商机量在6000之上。

某个知名乳品集团, 以前 400 都是靠人工客服, 做回访是人工, 做咨询接待也是人工, 零售企业品牌公司在“6·18”以及双十一那种极为疯狂的状态下难以达成应对。

我们借助AICall机器人, 协助企业处理了不少于60%的营销活动咨询, 能够显著降低进线的数量, 致使企业的人力成本在每年当中减少到百万级以上。

3、AI 2.0时代，智能客服全面升级解决沟通的核心问题

大模型背景下, 智能客服经历从1.0时代至2.0时代的转变。在AI 1.0时代, 问答构建知识量极大, 需大量人工标准监督学习, 数据标注亦需大量人工, 且泛化能力欠佳, 需人工编写诸多类似问题。彼时上下文理解差, 对语境理解也差, 然而当下AIGC解决了最核心的问题。

这次, 我们对智能客服产品“生成式一体化智能客服平台”进行迭代, X-Bot与AICall和呼叫中心实现了完美对接与融合, 运用AIGC能力完善了功能和产品, 涵盖单轮对话、多轮对话、一问多答、寒暄问答及智能反问, 我们团队在过去帮助客户在售前、售后、财务、行政等方面构建知识库, 运用大模型底层算力或语义理解能力, 实现垂直到行业应用场景落地。

“生成式一体化智能客服平台”所属的容联云, 具备六个核心能力, 其一为文档智能回答, 其二是文档智能抽取学习, 其三是用户预料自动生成, 其四是业务话术自动生成, 其五为业务流程类方案建议 , 其六是自动提炼销售优秀话术等。

采用刘老师所进行演示那般的方式, 平台能迅速从中学习到知识, 在用户把Word、PPT、PDF文件上传于其中时, 就会形成一个业务智能客服, 可进行快速回答, 实现快速响应, 以达成文档智能回答。

对于文档智能抽取的学习, 是借助上传文档来自动提炼相关核心信息。这其实相当于是给你1000字的内容, 要把它总结成100字, 其总结能力是极为卓越的。

自动生成用户语料, 针对问题答案进行泛化延伸, 为企业自动创造非常多类似或者相近的问答库, 并且会有相应的答案。

比如说豆浆机无法工作该怎么办, 业务话术能自动生成, 它可帮我们生成业务解决方案, 不再只是单纯简单地回答, 更多的是会附带教你具体的要怎么做, 一步一步地做。

它会依据我们的知识库, 还有用户提问的内容, 规划一些具体可见的方案, 规划一些具体可行的步骤, 这是业务流程类方案建议。

有这样一种东西, 它能够实现销售话术的自动提炼, 它也能够实现销售话术的自动优化, 它还能提升销售团队的销售效率, 它另外能够提升客户满意度, 它叫做自动提炼销售优秀话术。

4、大模型重构智能客服价值，从降本增效到价值创造

以大模型进行智能客服价值的重新构建, 从原本降低成本、提高效率转变为价值创造, 知识生产的效率得以提升百分之七十, 客户服务的效率提升了百分之百, 对话构建的成本降低了百分之八十。

容联云始终处于实践以及创造的进程之中, 往后我们会于小模型的应用场景里, 加大针对产业投入方面的能力, 还有训练师投入方面的能力。单独前行速度快, 众人一同前行路途远, 期望在人工智能领域里共同展开创造, 助力我们的客户搭建知识库, 构建知识图谱, 并且在客服场景之中提升效率, 达成降低成本、提高效益的目标。