2024年中國智能客服市場研究報(bào)告-第一新聲

2024年中國智能客服市場研究報(bào)告研究范疇及目的生成能力，可以通過連接大量的語料庫來訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)與人類的聊天交流。大模型具有強(qiáng)大的自然語言處理能力、學(xué)習(xí)和適應(yīng)新場景的能力，天然適合客智能客服產(chǎn)品的迭代先后經(jīng)歷了以關(guān)鍵詞匹配、多媒體交互、AI技術(shù)融合及大模型等技術(shù)驅(qū)動，底層技術(shù)日益完善，產(chǎn)品形態(tài)已經(jīng)發(fā)展成熟。當(dāng)前，智能客服是基于AI及大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過大規(guī)模處理語音、文本、圖像等單一模態(tài)或多模態(tài)信息與知識，形成的一種面向企業(yè)客戶服務(wù)場景的行業(yè)應(yīng)用，主要產(chǎn)品包括智能在線客服、智能語音客服、輔助機(jī)器人、智能質(zhì)檢、數(shù)經(jīng)過近幾年的迅速發(fā)展，智能客服產(chǎn)品的智能化程度已獲得長足進(jìn)步，行業(yè)應(yīng)用已從呼叫中心、互聯(lián)網(wǎng)電商等滲透到金融、電信、零售、醫(yī)療、教育等眾多垂直領(lǐng)域的服務(wù)場景。當(dāng)前，大模型的發(fā)展為智能客服市場發(fā)展注入新的活力，智能客服市場進(jìn)一步打開，前景廣闊。本報(bào)告聚焦智能客服市場，通過研究中國智能客服產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程、AI+技術(shù)融合、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、產(chǎn)品形態(tài)和應(yīng)用場景等，幫助用戶了解智能客服產(chǎn)23中國智能客服市場發(fā)展現(xiàn)狀定義及分類智能客服是一種基于AI技術(shù)的客服解決方案，利用自然語言處理(NLP)、機(jī)器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)，通過文本、語音、視頻等形式直接或輔助人工與企業(yè)的客戶進(jìn)行互動，作用于企業(yè)客戶服務(wù)的前、中、后三個(gè)環(huán)節(jié)，并為企業(yè)提供精細(xì)運(yùn)營所需的信息與數(shù)據(jù)，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于電商、零售、金融、交通、物流、生活服務(wù)等眾多應(yīng)用場景。智能客服可以分為智能在線客服機(jī)器人、智能語音客服機(jī)器人、輔助機(jī)器人、智能質(zhì)檢、數(shù)字人等。廣義的智能客服市場包括含通信服務(wù)、云服務(wù)、智能客服軟件、交付服務(wù)在內(nèi)的全部產(chǎn)品及服務(wù)，狹義的智能客服市場僅包含智能客服軟件本地化部署交付及基于智能客服軟件的SaaS服務(wù)，不包含通信、IaaS層及包括聊天機(jī)器人、自動應(yīng)答系統(tǒng)和基于文本的自助服務(wù)工具等，包括智能外呼機(jī)器人、智能呼入服務(wù)機(jī)器人等，利用了語音識別、自然語言處理、語音合成、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，包括智能外呼機(jī)器人、智能呼入服務(wù)機(jī)器人等，利用了語音識別、自然語言處理、語音合成、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)自動接聽和外呼，提供高效、低成本、全天候的客戶服務(wù)包括電銷中心、呼叫中心等，通過業(yè)務(wù)流程導(dǎo)航、坐席話術(shù)推薦等，幫助人工客服提升工作效率包括電銷中心、呼叫中心等，通過業(yè)務(wù)流程導(dǎo)航、坐席話術(shù)推薦等，幫助人工客服提升工作效率對大規(guī)模會話數(shù)據(jù)進(jìn)行自動質(zhì)檢，結(jié)合人工審核，對大規(guī)模會話數(shù)據(jù)進(jìn)行自動質(zhì)檢，結(jié)合人工審核，提升客服質(zhì)量數(shù)字人客服是基于AI數(shù)字人客服是基于AI等技術(shù)生成的虛擬實(shí)體，具備模擬、交互、學(xué)習(xí)和表達(dá)的能力，能與人進(jìn)行對話和行為交互，數(shù)字人客服已經(jīng)應(yīng)用于電商、零售等行業(yè)5發(fā)展階段2000年，我國呼叫中心產(chǎn)業(yè)快速興起，關(guān)鍵詞應(yīng)答系統(tǒng)的商用產(chǎn)生了智能客服產(chǎn)業(yè)的萌芽；2011年起，移動互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的發(fā)展推動多渠道交互型客服產(chǎn)品迅速商用；2015年以后，基于自然語言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、深度學(xué)習(xí)（DL）等多種人工智能技術(shù)融合的智能客服服務(wù)商快速成長，并獲得資本市場的追捧，推動了中國智能客服產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。2022年末ChatGPT的橫空出世后，大語言模型（LLM）涌現(xiàn)和商業(yè)化，大幅提升了智能客服的理解能力、情緒識別能力和內(nèi)容2000-20102011-20生成式AI+智能客服多渠道交互型智能客服關(guān)鍵詞匹配智能客服大模型應(yīng)用將加速智能客服產(chǎn)業(yè)變革2022年末自ChatGPT問世以來，AI大模型快速應(yīng)用于智能客服領(lǐng)域，MaaS廠商、大模型智能客服市場競爭的焦點(diǎn)從產(chǎn)品能力指標(biāo)轉(zhuǎn)向產(chǎn)品投入產(chǎn)出指標(biāo)，用戶選擇產(chǎn)品時(shí)智能客服廠商涌現(xiàn)，基于大模型及自然語言交互的智能體，有望改變?nèi)藱C(jī)交互方式，加速重重點(diǎn)考察和對比在實(shí)際應(yīng)用場景中產(chǎn)品帶來的成本降低、效率提升、線索轉(zhuǎn)化增收構(gòu)智能客服的技術(shù)生態(tài)和產(chǎn)品能力；與智能客服產(chǎn)品投入等詳細(xì)指標(biāo)，智能客服市場競爭將更趨激烈，基于大模型的智基于大模型的智能客服，實(shí)現(xiàn)了知識庫構(gòu)建及運(yùn)維的智能化，提升了產(chǎn)品開發(fā)效率，降低了人力投入，未來將加速智能客服產(chǎn)業(yè)的變革。能客服產(chǎn)品，在數(shù)字人、智能體等領(lǐng)域迅速落地，可以大幅提升用戶體驗(yàn)。6產(chǎn)業(yè)生態(tài)動智能客服產(chǎn)品加速迭代。 大模型+智能客服綜合性廠商么騰訊云 算法與數(shù)據(jù)服務(wù) 聲網(wǎng) 大模型+智能客服綜合性廠商么騰訊云 算法與數(shù)據(jù)服務(wù) 聲網(wǎng)么騰訊云 交通&物流 浪潮信息工業(yè)富聯(lián) LIN《ER關(guān)匯消費(fèi)零售7產(chǎn)品能力智能客服主流產(chǎn)品分為智能在線客服機(jī)器人、智能語音客服機(jī)器人、輔助機(jī)器人、智能質(zhì)檢、數(shù)字人等，其中前4種已經(jīng)普遍應(yīng)用于電商零售、金融等行業(yè)，數(shù)字人是當(dāng)前發(fā)展最為迅速的智能客服產(chǎn)品，尤其是在多模態(tài)大模型技術(shù)的支持下，已經(jīng)加速滲透到虛擬主播、虛擬員工、虛擬陪練等場景。智能客服的個(gè)性化迅速加強(qiáng)，幫助行業(yè)客戶智能在線客服機(jī)器人智能在線客服機(jī)器人智能語音智能語音客服機(jī)器人輔助機(jī)器人輔助機(jī)器人智能質(zhì)檢客服專有知識庫智能質(zhì)檢客服專有知識庫數(shù)字人數(shù)字人產(chǎn)品功能產(chǎn)品功能人力成本降低80%+意圖識別準(zhǔn)確率人力成本降低80%+意圖識別準(zhǔn)確率90%+意圖識別準(zhǔn)確率90%+負(fù)面情緒識別準(zhǔn)確率90%+減少人力投入多維度數(shù)據(jù)對比提升客服質(zhì)量低應(yīng)用門檻低成本服務(wù)效率提升90%+業(yè)務(wù)合規(guī)率100%單AI機(jī)器人日均外呼量支持日呼叫次數(shù)千萬+提升客服效率提升人工客服工作體驗(yàn)提升質(zhì)檢效率可維護(hù)性高超現(xiàn)實(shí)智能話術(shù)潤色智能話術(shù)潤色8AI+技術(shù)融合2016年，AlphaGo(“阿爾法狗”)擊敗韓國圍棋高手李世石引發(fā)的人工智能開發(fā)熱潮，傳統(tǒng)智能客服產(chǎn)業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展階段，在NLP、ML、知識圖譜、自動語音識別、文字轉(zhuǎn)語音等技術(shù)的賦能下，智能客服產(chǎn)品在語義識別準(zhǔn)確率、多輪對話能力、自學(xué)習(xí)能力得到提升，但基于非生成式AI技術(shù)的傳統(tǒng)智能客服產(chǎn)品還存在知識庫運(yùn)維成本高、缺乏情緒識別能力、推理能力不足等問題。傳統(tǒng)智能客服大模型智能客服?搭建成本、運(yùn)維成本降低能達(dá)到80%?可進(jìn)行復(fù)雜推理??搭建成本、運(yùn)維成本降低能達(dá)到80%?可進(jìn)行復(fù)雜推理?具備情緒識別和意圖理解能力?擬人化，更具親和力產(chǎn)品搭建?從業(yè)務(wù)目的出發(fā)，流程配置高度簡化，只提供業(yè)務(wù)關(guān)鍵信息點(diǎn)，就可以發(fā)揮大模型能力，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目的?話術(shù)靈活，靈活應(yīng)對各種用戶問題，真實(shí)感明顯提升，提供優(yōu)質(zhì)的用戶體驗(yàn)?前期知識整理、后期知識運(yùn)維投入高?回答模式僵化、缺乏推理能力?語義理解能力受限于詳細(xì)問題維護(hù)情況?情感交互能力缺失，缺乏親和力?通過參數(shù)查詢數(shù)據(jù)，不具備圖像展示和分析能力?具備多系統(tǒng)接口對接能力?通過配置大量相似提問提高問題匹配度?無需配置相似問題，實(shí)現(xiàn)一問多答，低訓(xùn)練成本?預(yù)設(shè)多輪對話，回復(fù)死板?多輪對話能力強(qiáng)，上下文靈活應(yīng)對，高度擬人化回復(fù)?轉(zhuǎn)人工后，智能客服機(jī)器人無法直接介入會話?轉(zhuǎn)人工后，人工可再次將會話托管至機(jī)器人投入大量人力進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練?話術(shù)固定，用戶體驗(yàn)較差?標(biāo)簽準(zhǔn)確率不高，關(guān)鍵詞提取困難，不能自動小結(jié)9AI+技術(shù)融合萬token調(diào)用成本下降至以分為計(jì)量單位，推動了基于大模型的智能客服產(chǎn)品迅速推向市場。大模型和智能客服產(chǎn)品的融合，大幅提升了傳統(tǒng)智能客服產(chǎn)品的效率和能力，主要體現(xiàn)在1）提升智能客服知識庫構(gòu)建和運(yùn)維效率2）減少智能客服產(chǎn)品人工投入3）提升了智能客服推薦和回答準(zhǔn)確率，并使智能客服產(chǎn)品開始具備情緒識別和回答擬人化能力；（4）多模態(tài)交互智能客服和數(shù)字人形態(tài)智能客服大規(guī)模商用成為可能?；诖竽Ｐ偷闹悄芸头a(chǎn)品架構(gòu)知識庫構(gòu)建與維護(hù)知識庫構(gòu)建與維護(hù)大模型自主完成知識標(biāo)注和知識庫維護(hù)客服輔助與培訓(xùn)客服輔助與培訓(xùn)大模型自動根據(jù)問題生成回復(fù)培訓(xùn)課程智能語音機(jī)器人智能語音機(jī)器人數(shù)字人客服數(shù)字人客服用數(shù)字人形象與客戶交互工單預(yù)填&服務(wù)摘要工單預(yù)填&服務(wù)摘要工單及摘要利用文生圖、文生視頻等大模型，與用戶進(jìn)行多模態(tài)交互視覺大模型語言大模型大模型應(yīng)用融入智能客服產(chǎn)品后，效率和能力大幅提升：提升智能客服知識庫構(gòu)建和運(yùn)維效率：大模型與智能客服產(chǎn)品的融合，利用大模型自動抽取知識文檔，自主生成知識增強(qiáng)和挖掘FAQ，將知識庫配置和維護(hù)工時(shí)投入減少了80%以上；減少智能客服產(chǎn)品人工投入：智能客服產(chǎn)品的多輪對話配置環(huán)節(jié)工時(shí)投入高，引入大模型后，通過大模型自動生成意圖例句和實(shí)體同義詞等，將原來的40人天以上的工時(shí)投入縮短至10天以內(nèi)；提升了智能客服推薦和回答準(zhǔn)確率，并使智能客服產(chǎn)品開始具備情緒識別和回答擬人化能力：基于大模型的智能客服產(chǎn)品，可將推薦和回答準(zhǔn)確率從80%+提升至90%+，并通過情緒識別和擬人化回答優(yōu)化客服話術(shù)，提升了坐席的效率和智能客服產(chǎn)品使用滿意度；多模態(tài)交互智能客服和數(shù)字人形態(tài)智能客服大規(guī)模商用成為可能：基于語言大模型、視覺大模型和多模態(tài)大模型的深度融合，智能客服產(chǎn)品在多模態(tài)交互和數(shù)字人形象更為成熟，將改變智能客服終端用戶的體驗(yàn)，未來大規(guī)模商用成為可能。應(yīng)用場景智能客服通過在電商零售等行業(yè)的全渠道營銷服務(wù)、輔助運(yùn)營決策、提升客服質(zhì)量等場景的應(yīng)用，可以有應(yīng)用場景用戶痛點(diǎn)?售前推薦、客戶物流查詢、簽收提醒等重復(fù)性問題機(jī)器人智能解答?多渠道海量咨詢業(yè)務(wù)接待處理不及時(shí)，易引起客戶流失和投訴營銷服務(wù)、輔助營銷決策、運(yùn)營提升營銷服務(wù)、輔助營銷決策、運(yùn)營提升其他生活服務(wù)交通&物流其他生活服務(wù)銀行：業(yè)務(wù)提醒、信息觸達(dá)、信貸催收、首貸營銷、續(xù)貸營銷；保險(xiǎn)：電銷運(yùn)營、全渠道營銷服務(wù)、業(yè)務(wù)員賦能、私域運(yùn)營交通：精準(zhǔn)化旅客服務(wù)物流：全渠道智能服務(wù)?客戶服務(wù)平臺延伸至多個(gè)新興社交平臺，保證用戶及時(shí)方便獲得反饋?客戶服務(wù)平臺延伸至多個(gè)新興社交平臺，保證用戶及時(shí)方便獲得反饋客戶服務(wù)延伸APP、線上線下客服場景整合、客戶信息分析市場規(guī)模及競爭格局分析2023年整體市場規(guī)模為39.4億2023年整體市場規(guī)模為39.4億，預(yù)計(jì)到2027年將達(dá)到90.7億，洞察一：在電商、消費(fèi)零售、金融等ToC行業(yè)市場空間較大電商、消費(fèi)零售、金融、生活服務(wù)是智能客服應(yīng)用規(guī)模最大的四個(gè)行洞察二：專業(yè)化智能客服廠商是推動產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長的主要力量專業(yè)化智能客服廠商憑借對垂直行業(yè)用戶客服場景的深刻理解，具備專業(yè)化智能客服市場規(guī)模占整體智能客服市場規(guī)模的50%以上。洞察三：大模型發(fā)展重塑智能客服市場發(fā)展前景基于大模型產(chǎn)品的智能客服產(chǎn)品，在客戶意圖識別、情緒識別等方面實(shí)現(xiàn)了突破，并將智能客服文本和語音為主的交互方式，拓展到了視頻，未來VR和MR交互也成為可能，大模型的發(fā)展將對智能客服的產(chǎn)品能力和應(yīng)用場景起到較強(qiáng)重塑作用。單位：億元2022-2027年中國智能客服市場規(guī)模及增速2022-2027年中國智能客服市場規(guī)模及增速090.774.374.360.348.239.432.8數(shù)據(jù)來源：第一新聲研究院競爭格局根據(jù)第一新聲調(diào)研，2023年中國智能客服市場頭部聚集效益明顯提升，網(wǎng)易云商（旗下七魚智能客服）、天潤融通、容聯(lián)七陌、沃豐科技、智齒科技是TOP5專業(yè)化智能客數(shù)據(jù)來源：第一新聲研究院注：智能客服軟件市場即狹義智能客服市場，份額統(tǒng)計(jì)口徑僅包含智能客服軟件提供SaaS服務(wù)及本地化部署產(chǎn)生的收入部分，不含短信、線路等收入，也不包含云廠商洞察一：智能客服IT軟件產(chǎn)品能力是市場競爭的核心，TOP5服務(wù)商占智能客服IT軟件市場53.8%的份額智能客服軟件市場僅包含智能客服軟件本地化部署交付及基于智能客服軟件的SaaS服務(wù)，IT軟件是核心，不包含通信、IaaS化智能客服廠商聚焦狹義智能客服賽道，形成專業(yè)化的產(chǎn)品及解決方案，2023年，TOP5服務(wù)商分別為：網(wǎng)易云商、天潤融通洞察二：廣義的智能客服市場中，云廠商主要服務(wù)自阿里云、京東云、騰訊云等云服務(wù)商的智能客服產(chǎn)品，融合了智能客服軟件、通信服務(wù)、云服務(wù)等，服務(wù)于自有平臺用戶，其中阿里云服務(wù)客戶數(shù)量超過百萬家，京東云洞察三：產(chǎn)品能力是專業(yè)化智能客服廠商市場競爭的關(guān)鍵自主研發(fā)和算法優(yōu)化能力、對不同行業(yè)場景的理解和經(jīng)驗(yàn)沉淀、以及對新技術(shù)的探索和持續(xù)創(chuàng)新等能力是專業(yè)化智能客服廠商獲得市場競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵。典型廠商商商2016年發(fā)布網(wǎng)易七魚智能客服，已累計(jì)為百麗、卡西歐、理想汽車、沃爾瑪、喜茶、37手游、中國建科等40萬家企業(yè)服團(tuán)隊(duì)降本增效，提升服務(wù)體驗(yàn)。其中：在線客服累計(jì)處理發(fā)布商和大模型，將AIGC能力融入客戶服務(wù)、客戶洞察、知識庫構(gòu)建等場景中，重新構(gòu)建服務(wù)務(wù)場景打造的全周期客戶聯(lián)絡(luò)云平臺，已累計(jì)為十余個(gè)行業(yè)的頭部企業(yè)客戶如浦發(fā)銀行、上海銀行、寶馬、廣汽、西門子、阿特拉斯·科普柯、物美、全家、好麗友、歐派、索菲亞、小紅書、餓了么、金山云、廣聯(lián)達(dá)、諾和諾德等提供服務(wù)。容聯(lián)七陌，全球化智能客服解決方案提供商，一直致力于通過人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，在人工智能領(lǐng)域擁有深厚的技術(shù)積累，特自然語言處理（NLP）、語音識別（ASR）、語音合成（TTS）等，為企業(yè)客戶提供全面、高效、智能化的多場景多鏈路智能服務(wù)成立于2014年，聚焦AI軟件研發(fā)，2023年推出“商湯日日新SenseNova”大模型，對外提供大模型服務(wù)，其中包括處理）、擬人Character（角色定制與對話）、Vimi（可控人物視頻生成）、如影SenseAvatar（數(shù)字人生成）等賦能智能客服的底層大模型。一代智能客服產(chǎn)品——訊飛言知系統(tǒng)；2023年推出訊飛星火大模型，重塑智能客服產(chǎn)品；科大訊飛基于訊飛開放平臺及訊飛星火大創(chuàng)立于2009年，聚焦公有云及人工智能研發(fā)與服務(wù)，2017年推出智能客服機(jī)器人“云小蜜”，為阿里巴巴、天貓、淘寶等電商平臺商家，以及2016年開始對外提供公有云服務(wù)，2021年推出智能客服產(chǎn)品“京小智”，應(yīng)用于京東電商平臺商家的客服、營銷、智能分析決策等場景，幫助行業(yè)痛點(diǎn)及解決方案行業(yè)痛點(diǎn)及解決方案標(biāo)桿案例：卡西歐智能客服建設(shè)成果問題：卡西歐在售后服務(wù)上遇到3大挑戰(zhàn)1）10000+產(chǎn)品型號，極其考驗(yàn)客服專業(yè)能力和機(jī)器人應(yīng)答能力；（2）消費(fèi)者情緒無法聚類，無法及時(shí)洞悉咨詢熱點(diǎn)；（3）售后問題類型繁多，人工質(zhì)檢工作重復(fù)且高負(fù)荷，人力成本高昂。措施：與網(wǎng)易云商達(dá)成合作，全面擁抱AI技術(shù)，應(yīng)用在售后服務(wù)各個(gè)環(huán)節(jié)，如：借助大模型能力，快速總結(jié)會話摘要，一鍵生成工單；使用客戶之聲產(chǎn)品，通過大模型聚類分析，洞察消費(fèi)者關(guān)注的重點(diǎn)；使用智能質(zhì)檢代替人工質(zhì)檢，解放人力，降本增效。提升至標(biāo)桿案例：卡西歐智能客服建設(shè)成果問題：卡西歐在售后服務(wù)上遇到3大挑戰(zhàn)1）10000+產(chǎn)品型號，極其考驗(yàn)客服專業(yè)能力和機(jī)器人應(yīng)答能力；（2）消費(fèi)者情緒無法聚類，無法及時(shí)洞悉咨詢熱點(diǎn)；（3）售后問題類型繁多，人工質(zhì)檢工作重復(fù)且高負(fù)荷，人力成本高昂。措施：與網(wǎng)易云商達(dá)成合作，全面擁抱AI技術(shù)，應(yīng)用在售后服務(wù)各個(gè)環(huán)節(jié)，如：借助大模型能力，快速總結(jié)會話摘要，一鍵生成工單；使用客戶之聲產(chǎn)品，通過大模型聚類分析，洞察消費(fèi)者關(guān)注的重點(diǎn)；使用智能質(zhì)檢代替人工質(zhì)檢，解放人力，降本增效。提升至97%提升20%達(dá)到85%服務(wù)工作臺整合多渠道集成公域私域企業(yè)內(nèi)部客戶信息整合機(jī)器人智能代答在線機(jī)器人應(yīng)答能力知識運(yùn)營語音機(jī)器人員工效率提升會話分流分組一線能力輔助一線能力輔助激勵(lì)移動問題閉環(huán)解決服務(wù)洞察智能服務(wù)服務(wù)指標(biāo)行業(yè)痛點(diǎn)及解決方案標(biāo)桿案例：德邦快遞智能客服建設(shè)成果物流行業(yè)有著頻次高、用戶規(guī)模群體大、驛站/網(wǎng)點(diǎn)多等情況，存在的問題包括1）快遞狀態(tài)通知機(jī)制差：快遞到達(dá)狀態(tài)、異常狀態(tài)、自提狀態(tài)通知不及咨詢渠道分散：客戶查單、寄送、使用咨詢等接入渠道包含APP、小程序、網(wǎng)站、電話等，多渠道用戶信息割裂，流程割裂4）門店、驛站服務(wù)排查：全國門店驛站的標(biāo)桿案例：德邦快遞智能客服建設(shè)成果 問題：隨著快遞網(wǎng)點(diǎn)基礎(chǔ)設(shè)施布局日益完善、快遞服務(wù)車輛和全貨機(jī)運(yùn)用水平不斷提升，以及先進(jìn)技術(shù)裝備的迅速普及，快遞業(yè)發(fā)展焦到服務(wù)質(zhì)量的升級上，業(yè)內(nèi)企業(yè)紛紛加強(qiáng)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等先進(jìn)科技在業(yè)務(wù)中的廣泛應(yīng)用，以促進(jìn)快遞服務(wù)在 問題：隨著快遞網(wǎng)點(diǎn)基礎(chǔ)設(shè)施布局日益完善、快遞服務(wù)車輛和全貨機(jī)運(yùn)用水平不斷提升，以及先進(jìn)技術(shù)裝備的迅速普及，快遞業(yè)發(fā)展焦到服務(wù)質(zhì)量的升級上，業(yè)內(nèi)企業(yè)紛紛加強(qiáng)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等先進(jìn)科技在業(yè)務(wù)中的廣泛應(yīng)用，以促進(jìn)快遞服務(wù)在措施：措施：與天潤融通合作，通過智能化產(chǎn)品應(yīng)用，德邦快遞對客據(jù)進(jìn)行全量質(zhì)檢，實(shí)現(xiàn)自動化、數(shù)字化管理；深挖數(shù)據(jù)價(jià)值，進(jìn)行度可視化數(shù)據(jù)分析，充分把控服務(wù)質(zhì)量與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)；對客服人員的情況進(jìn)行評分，輔助考核，以優(yōu)化績效管理，滿足企業(yè)提升服務(wù)品性性行業(yè)痛點(diǎn)及解決方案醫(yī)療行業(yè)面臨的普遍痛點(diǎn)問題包括1）咨詢?nèi)肟陔y整合：患者咨詢來源官網(wǎng)、APP、小程序、熱線電話等多個(gè)醫(yī)療相關(guān)咨詢科目眾多，正式問診流程之前無法精準(zhǔn)分流導(dǎo)診，服務(wù)效率低下，容易造成患者無法快速分配到相關(guān)專業(yè)的醫(yī)生3）回訪難效率低：醫(yī)療回訪逐一聯(lián)系患者成本高，觸達(dá)覆蓋度有限，服務(wù)效率低下4）科室流轉(zhuǎn)不暢服務(wù)數(shù)據(jù)繁雜：醫(yī)務(wù)系統(tǒng)多，科室間信息流通慢，數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)困難5）服務(wù)過程監(jiān)管難：管理客戶服務(wù)過程中，無法在大量聯(lián)絡(luò)數(shù)據(jù)中快速分析出客戶關(guān)注問題標(biāo)桿案例：美中宜和智能客服建設(shè)成果標(biāo)桿案例：美中宜和智能客服建設(shè)成果問題：咨詢?nèi)肟陔y整合，患者咨詢來源官網(wǎng)、APP、小程序、熱線電話等多個(gè)渠道；回訪難效率低，服務(wù)過程監(jiān)管難等。問題：咨詢?nèi)肟陔y整合，患者咨詢來源官網(wǎng)、APP、小程序、熱線電話等多個(gè)渠道；回訪難效率低，服務(wù)過程監(jiān)管難等。措施：打通整合官網(wǎng)咨詢?nèi)肟诩肮娞柦尤胂到y(tǒng)處理用戶咨詢，增加用戶觸達(dá)渠道。營銷機(jī)器人實(shí)時(shí)服務(wù)，全天24小時(shí)服務(wù)于用戶咨詢、服務(wù)接待的同時(shí)，大幅提高客戶轉(zhuǎn)化率及商機(jī)留存率。提升至97%提高23%提升至92%檢查客服服務(wù)質(zhì)量質(zhì)檢數(shù)據(jù)報(bào)表檢查客服服務(wù)質(zhì)量質(zhì)檢數(shù)據(jù)報(bào)表統(tǒng)計(jì)客服工作量分析客戶趨勢數(shù)據(jù)化運(yùn)營記錄用戶需求多渠道能力道APP微信公眾號小程序語音導(dǎo)航按鍵分配記憶分配智能路由體檢系統(tǒng)預(yù)約管理平臺企業(yè)自有系統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)客戶信息管理業(yè)務(wù)跟進(jìn)X-Bot機(jī)器人記錄用戶需求多渠道能力道APP微信公眾號小程序語音導(dǎo)航按鍵分配記憶分配智能路由體檢系統(tǒng)預(yù)約管理平臺企業(yè)自有系統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)客戶信息管理業(yè)務(wù)跟進(jìn)X-Bot機(jī)器人互數(shù)通據(jù)智能輔助用戶畫像話術(shù)推薦服務(wù)診斷快捷回復(fù)工單系統(tǒng)座席工單流轉(zhuǎn)處理人工客服場景接入服務(wù)問題預(yù)約問題投訴建議整合來源渠道結(jié)合知識庫解答用戶問題綜合接入企業(yè)業(yè)務(wù)場景提前預(yù)知用戶需求整合來源渠道結(jié)合知識庫解答用戶問題綜合接入企業(yè)業(yè)務(wù)場景未來發(fā)展趨勢發(fā)展趨勢原生大模型智能客服，已經(jīng)在售前營銷、售后服務(wù)、企業(yè)內(nèi)部服務(wù)等多種場景得到了成功實(shí)踐，雖然過程充滿挑戰(zhàn)，但潛在的業(yè)務(wù)價(jià)值和提升空間令人充滿期待。原生大模型智能客服能夠處理越來越長的上下文，能夠更好地理解和回應(yīng)用戶，并且隨著模型的不原生大模型智能客服，已經(jīng)在售前營銷、售后服務(wù)、企業(yè)內(nèi)部服務(wù)等多種場景得到了成功實(shí)踐，雖然過程充滿挑戰(zhàn)，但潛在的業(yè)務(wù)價(jià)值和提升空間令人充滿期待。原生大模型智能客服能夠處理越來越長的上下文，能夠更好地理解和回應(yīng)用戶，并且隨著模型的不斷優(yōu)化，理解自然語言和生成準(zhǔn)確回復(fù)等能力不斷增強(qiáng)，同時(shí)成本的降低使得大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用加速到來。大模型浪潮下，眾多大模型企業(yè)涌入智能客服賽道，截止2023年底，中國大模型企業(yè)近300家，大模型天然適合客服場景，眾多大模型服務(wù)商紛紛涌入智能客服賽道。大模型驅(qū)動?商品信息?官網(wǎng)信息?培訓(xùn)資料大模型驅(qū)動?商品信息?官網(wǎng)信息?培訓(xùn)資料?產(chǎn)品手冊?層級數(shù)據(jù)庫?全文索引?向量索引?產(chǎn)品描述?產(chǎn)品型號?產(chǎn)品特征?產(chǎn)品FAQ向量化模型RAG系統(tǒng)搜索與召回?話術(shù)推薦策略?產(chǎn)品推薦策略客戶提問商品推薦商品問答技術(shù)疑問產(chǎn)品對比……發(fā)展趨勢AIAgent，即智能體，是一種能夠執(zhí)行自動化任務(wù)、做出決策、甚至與人類進(jìn)行自然語言交流的程序，結(jié)合智能體開發(fā)框架及檢基于大模型的Agent智能客服應(yīng)用邏輯記憶能力記憶能力Step1Step2通過模型的記憶能力，將用戶畫像、瀏覽記錄、訂單數(shù)據(jù)、歷史通過模型的記憶能力，將用戶畫像、瀏覽記錄、訂單數(shù)據(jù)、歷史會話記錄等數(shù)據(jù)推送給大模型輸入解決對應(yīng)問題的參考輸入解決對應(yīng)問題的參考SOP流程計(jì)劃與推理計(jì)劃與推理Step3Step4智能客服模型基于用戶提問和解決問題智能客服模型基于用戶提問和解決問題SOP，制定與用戶的溝通計(jì)劃根據(jù)用戶反饋調(diào)整溝通計(jì)劃，并推理出新的溝通步驟根據(jù)用戶反饋調(diào)整溝通計(jì)劃，并推理出新的溝通步驟工具工具與方法Step5Step6根據(jù)推理出的步驟與計(jì)劃，選擇執(zhí)行的內(nèi)容，如調(diào)用根據(jù)推理出的步驟與計(jì)劃，選擇執(zhí)行的內(nèi)容，如調(diào)用FRP、選擇知識庫對應(yīng)內(nèi)容等得出結(jié)論，并輸出給用戶得出結(jié)論，并輸出給用戶快速響應(yīng)情緒識別持續(xù)學(xué)習(xí)優(yōu)化數(shù)據(jù)分析洞察Agent為智能客服帶來的能力提升能夠提供全天候不間斷的服務(wù)，無需休息，確?？蛻綦S時(shí)都AIAgent能夠即時(shí)響應(yīng)客戶咨詢，大幅縮短客戶等待時(shí)間，提升服務(wù)效率能夠識別客戶的情緒，并根據(jù)情緒變化調(diào)整回復(fù)策略，提供更加能夠提供全天候不間斷的服務(wù)，無需休息，確?？蛻綦S時(shí)都AIA