La IA irrumpe en el servicio de atención al cliente

Escrito por | Wu Kunyan

Editor | Wang Pan

Fuente丨Planeta fotón

La modelo grande está recitando poemas y pintando, y nosotros estamos trabajando duro.

Un pasaje de amplia circulación expresa las dificultades que enfrentan los modelos a gran escala en la actualidad: como vanguardia de la tecnología actual, los modelos de IA a gran escala necesitan con urgencia escenarios reales del mundo real para liberar valor, de modo que sean dignos de la mano de obra y el dinero real invertido. por organizaciones grandes y pequeñas en la carrera armamentista.

Pero, después de todo, los chistes son solo chistes y, en realidad, el aterrizaje no está lejos de nosotros. En el escenario del comercio electrónico con el que la gente moderna inevitablemente entra en contacto en sus vidas, ya están en camino grandes modelos para reconstruir formatos comerciales relacionados. Entre ellos, el más popular es el contenido generativo (AIGC), que incluye, entre otros, Wen Shengtu, vídeo de Wen Sheng, interacción persona-computadora, etc.

Simplemente enumerando, no es difícil para nosotros pensar en una historia sobre la remodelación del campo humano y de bienes en el campo del comercio electrónico: aplicación del lado B del servicio al cliente inteligente, transmisión digital humana en vivo para mejorar la eficiencia humana, los consumidores obtienen el experiencia de respuesta 24 horas al servicio al cliente; AIGC genera omnicanalidad a bajo costo. El contenido, la búsqueda inteligente y la selección de productos aumentan la eficiencia de la distribución al mismo tiempo que acortan el enlace de transacción y mejoran el ROI...

Es solo que una frase que circula hoy en el aprendizaje profundo expresa el dilema actual del AIGC: ya podemos hacer que las máquinas hablen como humanos, pero es difícil hacer que las máquinas sean tan inteligentes como los humanos. Frente a las características de fuerte interacción, intensa toma de decisiones y vínculos débiles en la escena del comercio electrónico, es difícil formar una lógica de producto perfecta con pura "personificación".

Por lo tanto, para que AIGC se afiance en el campo del comercio electrónico, los actores suelen buscar "buscar el cierre mientras se abren" y emprender un camino de abajo hacia arriba.

Cerrar la escena como efecto humano

Según el último "Informe sobre el mercado de servicio al cliente inteligente de China 2023" publicado por la conocida empresa Sullivan, la escala del mercado de servicio al cliente inteligente de China alcanzó los 6,68 mil millones de yuanes en 2022, y se espera que el tamaño del mercado crezca a 18,13 mil millones de yuanes para 2027, con una tasa de crecimiento compuesto que se espera que dentro de cinco años pueda alcanzar más del 20%.

Hemos sido testigos de que esta vía segmentada se está moviendo hacia una escala de 10 mil millones, y la aplicación universal del servicio al cliente inteligente en el comercio electrónico es la razón principal por la que la vía puede mantener un alto crecimiento.

Lo primero que se lleva la peor parte es el pico de tráfico difícil de sortear en la escena del comercio electrónico y la alta consulta de preventa que genera el tráfico, sin mencionar los festivales de compras como Double Eleven y 618, comerciantes de comercio electrónico. Puede encontrar muchas consultas simultáneas todos los días. En este caso, ya sea por la pérdida de usuarios causada por la lenta respuesta del servicio al cliente o por el alto costo del servicio al cliente manual, es una carga insoportable para el mercado del comercio electrónico que ha entrado en el Mar Rojo.

Para decirlo sin rodeos, la aplicación general del servicio al cliente inteligente en las plataformas de comercio electrónico es la tendencia y, desde la perspectiva del tiempo, la aplicación generalizada del servicio al cliente inteligente es anterior al gran modelo. Si el modelo grande es el segundo salto del servicio al cliente inteligente, entonces el primer salto del servicio al cliente inteligente es la tecnología NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural) en la era AI1.0.

"Antes de que apareciera el gran AIGC impulsado por modelos, ya existía en la industria un servicio al cliente inteligente basado en PNL relativamente maduro, y era ampliamente utilizado", dijo Chen Zhe, vicepresidente de productos de tecnología de muelas del juicio, a Photon Planet, "la mayoría de las consultas y preguntas aceptadas por la escena de servicio al cliente son escenas cerradas que son más fáciles de crear efectos humanos que escenas abiertas ".

Antes de que estuviera disponible la tecnología de procesamiento del lenguaje natural de PNL, la forma del producto de servicio al cliente en línea era un simple control de calidad, que generaba respuestas mecánicas basadas en palabras clave, oraciones y párrafos ingresados previamente. Para hacer una analogía inapropiada, uno de los servicios de atención al cliente inteligentes antes y después de la tecnología PNL es el NPC que retroalimenta mecánicamente al jugador en un juego de rol tradicional, y el otro es el NPC inteligente que brinda retroalimentación diferente según la situación en tiempo real del jugador. en la obra maestra actual de 3A.

En otras palabras, la PNL es el comienzo del servicio al cliente inteligente en línea y su comercialización también ha entrado en una etapa de madurez. Entonces el gran modelo es un salto en la inteligencia del servicio al cliente online, que se refleja principalmente en alta eficiencia, personalización y más inteligencia.

Chen Zhe hizo una analogía inexacta con un dato: suponiendo que la tecnología de PNL permite que el servicio de atención al cliente inteligente responda con precisión 50 de 100 preguntas de los clientes, luego de agregar el modelo grande al flujo de trabajo de servicio al cliente inteligente, actualmente puede responder con precisión 75, y Se pueden cambiar diferentes escenas cambiando la base de datos.

"El valor absoluto de la mejora de la eficiencia es de alrededor del 20% al 30%, y el valor relativo es del 50%", dijo Chen Zhe.

La mejora de la eficiencia humana del servicio al cliente inteligente mediante modelos grandes existe no sólo del lado de la demanda, sino también del lado de la oferta. El paradigma existente de dos bases de datos abiertas y enchufables del modelo grande ha acortado en gran medida el tiempo para crear productos inteligentes de servicio al cliente desde cero en comparación con antes, y el costo de la mano de obra y el tiempo invertido ha disminuido en un orden de magnitud. El cambio de base de datos y base de conocimientos también garantiza la singularidad del producto.

Cuando el modelo grande todavía está buscando un escenario de aterrizaje, el aumento del 50% en la eficiencia ha brindado suficiente certeza a la industria, ya sea un modelo grande combinado con productos inteligentes de servicio al cliente existentes o un modelo grande implementado directamente en el campo SaaS en la forma de atención al cliente.

Lo que es más digno de un estudio en profundidad por parte de la industria es qué tipo de pila de tecnología se necesita construir para crear un producto de servicio al cliente inteligente y la próxima comercialización.

La distancia entre la demostración y el aterrizaje.

El servicio al cliente inteligente es la vanguardia de AIGC en el campo del comercio electrónico, pero el acceso a capacidades de modelos a gran escala y de alto costo no es algo que pueda apresurarse.

Para los grandes fabricantes, el servicio al cliente es solo una de las pérdidas de costos que tanto les costó ganar en la plataforma de comercio electrónico y, por lo general, no invierten demasiados recursos en este campo; y los pequeños y medianos fabricantes, naturalmente, no tienen la capacidad de construir una base modelo desde cero. Chen Zhe dijo sin rodeos que Wisdom Tooth Technology no construyó un modelo grande de desarrollo propio, sino que utilizó modelos líderes y datos de Internet para crear productos en la capa de aplicación.

En otras palabras, generalmente existen limitaciones a la hora de invertir recursos en el campo del servicio inteligente al cliente. A falta de una base, la mayor parte del servicio al cliente inteligente sigue actualmente el paradigma de "aplicación de selección, recopilación de datos de llamadas y limpieza, capacitación, ajuste e implementación", pero también surgen problemas, que se concentran principalmente en los datos. nivel.

En términos generales, el servicio al cliente inteligente en sí mismo es un producto que responde a las necesidades de reducción de costos de los clientes, y sus propios problemas de costos son aún más destacados. La práctica común en la industria de llamar a una base de datos madura puede acortar en gran medida el tiempo de lanzamiento del prototipo del producto, pero afectará la experiencia del usuario del producto terminado. Una es que la tasa de precisión puede disminuir debido a la desviación de los datos y la otra es que la sincronización de datos se retrasa.

Los datos en sí serán recopilados y limpiados de forma estructurada por el fabricante, pero si se adaptan perfectamente a la industria o al campo del cliente es otra cuestión, porque la ilusión causada por la desviación de los datos es inevitable. Chen Zhe dijo a Photon Planet: "El aumento en la tasa de responsabilidad también va acompañado de una ligera disminución en la tasa de precisión, lo cual es inaceptable para muchos clientes. Por ejemplo, clientes en los campos del derecho, la educación y las finanzas".

Y la sincronización de datos se inclina más hacia los dos extremos de la oferta y la demanda de servicio al cliente inteligente. Por un lado, los clientes necesitan cargar datos que se utilizarán para capacitación y ajuste de manera oportuna y, por otro lado, los fabricantes también necesitan ajustar y actualizar los productos con frecuencia.

Chen Zhe dijo que la frecuencia de actualización actual de Wisdom Teeth Technology es semanal. En el caso de una interfaz de datos abierta, los clientes deben transmitir los datos más recientes de manera oportuna. Después de un período de aprendizaje del corpus, el valor de los "datos más recientes " se puede reflejar.

"Sus necesidades pueden ser de segundo, minuto u hora. Los datos se me envían un segundo antes y se convertirán en el corpus de capacitación para nuestros productos en el segundo siguiente".

Este es un buen método de sincronización, pero también depende más de la capacidad de aprendizaje del modelo de llamada y, en primer lugar, es difícil "digerir" el valor de los datos.

En cuanto a la cuestión del coste inicial, es relativamente menos importante. La naturaleza cerrada de la escena del servicio al cliente inteligente ya limita la cantidad de datos. Desde la perspectiva de un fabricante no líder, el servicio al cliente inteligente actualmente no necesita "almacenar tarjetas" ni acceder a bases de datos vectoriales para garantizar la eficiencia de la recuperación, ni tampoco Es necesario llamar al modelo. Cuando se considera demasiado el costo de los tokens, solo es necesario fijar el precio de acuerdo con el costo correspondiente; en cualquier caso, la eficiencia humana ahorrada al utilizar el servicio al cliente inteligente es mucho mayor que el precio actual.

Lo cierto es que es realmente fácil para el servicio de atención al cliente inteligente hacer una demostración, pero la distancia hasta el aterrizaje no se limita a invertir en una llamada o en un modelo de desarrollo propio. Los costos que son difíciles de cuantificar pueden convertirse en un foso para los actores del futuro servicio al cliente inteligente.

Espacio habitable sutil

Al discutir la posibilidad de combinar AIGC con un servicio de atención al cliente inteligente, también debemos considerar que el servicio de atención al cliente inteligente no es una vía nueva desarrollada por la IA, sino una vía antigua con una historia de más de diez años y un formato de negocio reconstruido por una gran empresa. modelo.

En lo que respecta a la vía de servicio al cliente inteligente, la reconstrucción del formato empresarial incluye el cambio de la capa inferior de la ampliación de PNL a modelos a gran escala y la evolución de la comprensión semántica a saltos de funciones multimodales, etc., pero el negocio El modelo desde una perspectiva no técnica no ha cambiado.

Para decirlo sin rodeos, el servicio al cliente inteligente es un negocio SaaS cuyo objetivo principal es la reducción de costos, como se puede ver en los datos del "Informe del mercado de servicio al cliente inteligente de China 2023", que muestra que el software ocupará el 79,94% del mercado de servicio al cliente inteligente de China en 2022. . En otras palabras, el espacio de supervivencia de los fabricantes de servicios al cliente inteligentes reside en la distancia entre los clientes y la capacidad de lograr un servicio al cliente inteligente, que no ha cambiado en nodos importantes del cambio tecnológico.

"Si los grandes fabricantes pueden matarnos a golpes en el servicio al cliente inteligente, entonces habríamos muerto ya en el período de la PNL", dijo Chen Zhe.

Además, dado que el servicio al cliente inteligente es un tipo de negocio SaaS, su paradigma de crecimiento también sigue la lógica. Por ejemplo, operadores como China Mobile y China Unicom y Ronglian Cloud que lanzaron modelos a gran escala en el campo del servicio al cliente adoptan un modelo de crecimiento basado en el crecimiento impulsado por el producto, mientras que los fabricantes no líderes que no tienen las capacidades correspondientes en Es decir, la mayoría de ellos presenta un modelo más proclive al crecimiento impulsado por la experiencia (eXperience-Led Growth).

No es que a los fabricantes de cinturas y a sus clientes no les importe el rendimiento del producto, sino que los fabricantes de cinturas necesitan construir una segunda curva de crecimiento para ampliar su espacio vital frente a la competencia tecnológica y de recursos de los grandes fabricantes. Es más típico realizar un "procesamiento previo" de los problemas que pueden surgir cuando los clientes utilizan el producto y ampliar las rutas comerciales fuera del negocio principal tanto como sea posible.

Tomando como ejemplo a un determinado fabricante de cintura, han establecido un departamento de operaciones para sus propios productos y "hacen todo lo posible" para brindar atención al cliente y acercarse a los clientes. El trabajo del departamento de operaciones incluye escribir en nombre de los clientes, ayudar a los clientes con operaciones de dominio privado e incluso servir como una "estación de transferencia" entre clientes y fabricantes, unir soluciones digitales generales en forma de miembros, etc.

Es cierto que básicamente lo que puede hacer una fábrica pequeña también lo puede hacer una fábrica grande, pero requiere cierta cantidad de tiempo y mano de obra. Es solo que la comprensión de los dos sobre el servicio al cliente inteligente y la división de rutas comerciales también ha dejado mucho espacio habitable para los fabricantes de cintura.

"Las grandes fábricas tienen muchos recursos y una gran inversión. Naturalmente, quieren comer carne y mirar fijamente a los grandes clientes para facturar. Y algunas cosas pragmáticas son inevitables, como permitir que los clientes prueben modelos para 'robar el corpus de los maestros'. Somos más tenemos los pies en la tierra y hacemos todo lo posible para que la necesidad de los clientes de reducir costes se pueda percibir claramente antes de la venta", afirma el director de producto de un fabricante de cintura.

Además, como uno de los muchos proyectos de transformación digital empresarial, la desventaja del servicio al cliente inteligente no es demasiado grande. Generalmente, los grandes clientes optarán por comprar a múltiples partes en forma empaquetada para evitar el riesgo de integración, que también presenta oportunidades para fabricantes no líderes.

En la actualidad, la vía de servicio al cliente inteligente de hoy todavía puede considerarse como "todo tipo de heladas compiten por la libertad", pero con la profundización de la combinación de servicio al cliente inteligente y AIGC, es probable que el formato comercial después de la feroz competencia cambie nuevamente.

El problema más básico de las alucinaciones que conduce a una calidad inestable del contenido generado se enfrenta a toda la industria y no existe una solución clara en la actualidad; y después de que el negocio del servicio al cliente inteligente combinado con AIGC entre en una etapa madura, la tendencia del costo La reducción y el aumento de la eficiencia para una mayor creación de valor van en aumento, lo que está obligando a los fabricantes de servicios al cliente inteligentes a aumentar las iteraciones tecnológicas. Es típico que el servicio al cliente inteligente en el ámbito del comercio electrónico pueda extenderse desde el servicio al cliente hasta la guía de compras.

Además, Photon Planet también aprendió de un importante fabricante de cabezales que hay un retraso en la aplicación de AIGC en escenarios de servicio al cliente de comercio electrónico y que la recuperación semántica pura es difícil de garantizar la satisfacción del usuario. La introducción de bases de datos vectoriales parece inevitable. en el futuro.

El servicio al cliente inteligente se ha convertido en uno de los escenarios determinantes para la implementación de modelos grandes debido a su propio valor de reducción de costos y al grado de acoplamiento con modelos grandes. Sin embargo, el desarrollo de su período modelo a gran escala apenas ha comenzado, y el servicio al cliente que apenas ha cambiado de "retrasado mental" a "inteligente" necesita más iteraciones de paradigmas para enfrentar las necesidades de recompra y venta cruzada.