智能外呼系统：结合大模型技术的优势与挑战

在信息化浪潮的推动下,智能科技正不断渗透至各个商业领域,其中,自动化外呼系统正逐步取代传统的人工拨打方式。随着先进的大模型技术与特定行业的语料库的结合,外呼系统的智能化水平得到了显著提升。

在追求业务增长的过程中,结合大模型技术的智能外呼解决方案成为了企业关注的焦点。相较于传统外呼,基于生成式AI的智能外呼展现出了哪些独特的优势?企业如何在保障合法合规和数据保护的基础上,提供定制化服务和产品?如何将人工智能技术有效融合进现有的业务操作中,以此提高工作效率?以及如何迅速实施并优化业务流程?

这些问题已经成为行业内讨论的热点,迫切需要行业内的专家和实践者共同探讨和解决。

关键服务场景六大难题,限制企业服务效率表现

在当今多元化和全球化的商业环境中,客户期望企业能够提供全天候、不间断的客户支持服务,确保服务的时效性和质量。此外,企业面临着提供多语言支持的挑战,以满足不同语言背景客户的沟通需求。

然而,现有的系统架构往往存在隔阂,未能实现端到端的自动化服务流程,导致服务效率受限。人力资源的紧张和系统自动化水平的不足,也使得大量工单处理仍依赖于人工操作,这在客户服务领域尤为突出。

针对服务型企业在产品咨询、故障报修、客户回访等关键服务场景中,普遍存在的问题可以概括为:

1、技术更新滞后:企业未能及时升级其技术基础设施,以适应AI大模型等新兴技术的发展。比如很多公司仍在使用过时的CRM系统,无法集成最新的AI客服机器人,导致无法提供智能化的客户咨询服务。

2、系统集成难度高:现有业务系统与新兴技术集成存在技术难题,需要跨系统的协同和兼容性,尽管很多企业已经在尝试将AI大模型集成到客户关系管理系统中,但由于数据格式和接口不兼容,导致集成过程复杂且耗时。

3、客户需求多样化:客户对服务的期望不断增长,要求更加个性化和多样化的服务,不同客户可能需要不同语言的支持,而公司现有的服务系统只能提供有限的语言选项,无法满足所有客户的需求。

4、业务流程设计不足:企业业务流程设计未能跟上服务需求的复杂性,导致服务效率低下,如在设备报修流程中,需要跨部门协调和多个步骤审批,AI模型难以适应这种复杂性,导致自动化程度低。

5、数据共享障碍:数据孤岛现象导致信息共享不畅,影响服务的连贯性和效率。现在很多企业客户服务部门和技术支持部门之间的数据不互通,导致AI模型无法获取完整的客户信息,影响服务质量。

6、多实体信息采集编排成本高、效果差:传统智能化方案在多实体信息采集和编排上成本高昂,效果不佳。企业在处理来自不同渠道(如电话、邮件、社交媒体)的客户咨询时,难以有效整合信息,导致客户体验不一致和资源浪费。

为了提升服务质量和效率,企业需要采取综合性的策略,包括但不限于技术升级、系统整合、流程优化、自动化工具部署以及人力资源的合理配置。通过这些措施,企业能够更好地满足客户的服务期望,提高客户满意度和忠诚度。

AI大模型智能外呼解决方案,攻克业务难点助力服务提升

中关村科金服务的某全球化电子制造企业,专注于半导体和平板显示生产设备的设计、研发和生产,在行业内享有盛誉。然而,随着业务的扩展和客户需求的多样化,公司面临服务热线高效率和高准确性的双重挑战。

一是由于电子制造企业的业务特性,客户对设备的安全性和数据保密性有严格要求,也间接的限制了智能设备的使用;二是电子制造企业的知识体量很大,且很多知识涉及大量专业知识和技术细节,需要精准的知识管理,最后电子制造企业对技术支持的应答准确率要求极高,不允许有任何误差。

中关村科金具备深厚的行业与领域产品基础,是大模型技术和应用落地领先者和开拓者,针对客户的业务特点和痛点,中关村科金产品运营专家设计了一套全面的AI大模型解决方案,应用AI大模型提升服务,具体解决了以下几个关键的业务难点:

1、需求分析与业务理解

首先,公司深入分析了服务热线的需求,明确了提升服务效率和高准确性的目标。同时,充分理解了自身业务特点,包括对安全性的高要求、知识体量大以及知识应答准确率的重要性。

2、AI大模型的选择与定制

针对业务需求和特点,公司选择了适合的AI大模型,并根据实际情况进行了定制。这一步骤确保了AI大模型能够精准地适应公司的业务流程和场景,为后续的应用打下坚实基础。

3、业务流程的智能化改造及关键业务难点的重点攻克

1)高效信息采集与处理能力不足

面临问题:在这家电子制造企业服务热线中,信息采集和处理往往依赖人工,效率低下且易出错。特别是在高负载时段,人工客服难以快速准确地处理大量信息。

解决方案:中关村科金产品运营专家融合运用AI大模型技术,不断优化等生成的大模型智能外呼,实现了实时话术生成和信息采集。机器人能够准确理解客户问题,快速生成相应的话术进行回答,并对采集到的信息进行高效处理,如概要总结等,大大提高了服务效率和质量。

2)工单生成与填写繁琐

面临问题:工单生成和填写也是该电子制造企业服务热线中的重要环节,但传统方式往往繁琐且容易出错。人工客服需要手动记录客户问题,并填写到工单系统中,这不仅耗时费力,还容易出现遗漏或错误。

解决方案:经过产品运营专家调整后的AI大模型外呼能够自动记录关键词并填写工单,大大减少了人工操作的繁琐和错误。机器人能够准确识别客户问题中的关键信息,并自动将其填写到工单中,提高了数据真实性和处理速度。

3)知识管理与应答准确率低

面临问题:由于电子制造企业业务涉及大量专业知识和技术细节,知识管理和应答准确率要求极高。传统方式下,人工客服难以全面掌握所有知识,且容易出现应答错误。

解决方案:大模型通过深度学习和知识图谱等技术,实现了精准的知识管理。机器人能够快速检索和匹配相关知识,并准确回答客户问题。同时,大模型外呼还能不断学习和更新知识库,确保应答准确率的持续提升。

4)系统间割裂与流程不畅

面临问题:在传统服务热线中,不同系统之间往往存在割裂现象,导致信息流转不畅。这影响了服务效率和客户体验。

解决方案:大模型作为智能化的中枢,能够整合各个系统,建立统一和自动化的流程链路。通过大模型外呼的协调和管理,不同系统之间的信息能够顺畅流转,实现了服务流程的自动化和闭环管理。

4、话术优化与运营策略调整

中关村科金产品运营专家基于大模型对话术进行了优化,确保机器人回答更加准确、流畅和自然。同时,根据运营效果不断调整优化策略,提升整体服务水平。

5、系统整合与自动化流程链路建设

针对系统间割裂的问题,中关村科金通过AI大模型对各个系统进行整合,建立了统一和自动化的流程链路。这有助于信息在不同系统间的顺畅流转,提升整体运营效率。

6、效果评估与持续改进

中关村科金还会定期对AI大模型的应用效果进行评估,包括服务效率、准确率、客户满意度等关键指标。根据评估结果不断调整优化方案,确保AI大模型能够持续为公司带来价值。

结语

通过上述案例,我们可以看到中关村科金运用AI大模型能力,通过精心设计的运营策略和智能化工具,有效帮助企业解决了业务难点,提升了服务水平和运营效率。这一解决方案不仅适用于该电子制造企业,还可以为其他类似服务热线提供参考,帮助企业提升服务质量,满足企业多元化的服务需求。

在追求卓越服务的道路上,企业面临着技术更新、系统集成、客户需求多样化等一系列挑战,作为领先的大模型技术与应用公司,中关村科金具有深厚的行业和领域产品基础,提供先进的技术解决方案和全方位的服务支持,帮助企业构建起一个高效、智能、安全的服务系统,通过对业务流程的智能化改造,提升客户体验,增强市场竞争力,实现业务的持续增长和成功。