IA invade o atendimento ao cliente

Escrito por | Wu Kunyan

Editor | Wang Pan

Fonte丨Planeta Fóton

A grande modelo está recitando poemas e pintando, e estamos trabalhando muito.

Uma passagem amplamente divulgada expressa as dificuldades enfrentadas pelos modelos de grande escala hoje: Como vanguarda da tecnologia atual, os modelos de IA em grande escala precisam urgentemente de cenários reais do mundo real para liberar valor, de modo a serem dignos da mão de obra e do dinheiro real investido por grandes e pequenas organizações na corrida armamentista.

Mas, afinal, as piadas são apenas piadas, e o pouso não está longe de nós. No cenário do comércio eletrônico com o qual as pessoas modernas inevitavelmente entram em contato em suas vidas, grandes modelos já estão a caminho para reconstruir formatos de negócios relacionados. Entre eles, o mais popular é o conteúdo generativo (AIGC), incluindo, mas não se limitando a Wen Shengtu, vídeo de Wen Sheng, interação humano-computador, etc.

Simplesmente enumerando, não é difícil para nós inventarmos uma história de remodelação do campo humano e de bens no campo do comércio eletrônico: aplicação do lado B do atendimento inteligente ao cliente, transmissão humana digital ao vivo para melhorar a eficiência humana, os consumidores obtêm o experiência em responder ao atendimento ao cliente 24 horas por dia; AIGC gera omnicanal a baixo custo Conteúdo, pesquisa inteligente e seleção de produtos aumentam a eficiência da distribuição enquanto encurtam o link de transação e melhoram o ROI...

Acontece que uma frase que circula hoje no aprendizado profundo expressa o atual dilema do AIGC: já podemos fazer as máquinas falarem como os humanos, mas é difícil fazer as máquinas tão inteligentes quanto os humanos. Diante das características de forte interação, tomada de decisão pesada e elos fracos no cenário do e-commerce, é difícil formar uma lógica de produto perfeita com pura “personificação”.

Portanto, para a posição da AIGC no campo do comércio eletrónico, os intervenientes geralmente procuram “procurar o encerramento enquanto se abrem” e embarcar num caminho ascendente.

Fechando a cena como um efeito humano

De acordo com o último "Relatório de Mercado de Atendimento ao Cliente Inteligente da China de 2023" divulgado pela conhecida empresa Sullivan, a escala do mercado de atendimento ao cliente inteligente da China atingiu 6,68 bilhões de yuans em 2022, e espera-se que o tamanho do mercado cresça para 18,13. bilhões de yuans até 2027, com um crescimento composto esperado dentro de cinco anos, a taxa pode chegar a mais de 20%.

Testemunhamos que esta via segmentada está a avançar para uma escala de 10 mil milhões, e a aplicação universal do atendimento inteligente ao cliente no comércio eletrónico é a principal razão pela qual a via pode manter um elevado crescimento.

A primeira coisa a suportar o peso é o pico de tráfego difícil de contornar no cenário do comércio eletrônico e a alta consulta de pré-venda trazida pelo tráfego, sem falar nos festivais de compras como Double Eleven e 618, comerciantes de comércio eletrônico pode encontrar muitas consultas simultâneas todos os dias. Neste caso, seja pela perda de utilizadores causada pela resposta lenta do atendimento ao cliente ou pelo elevado custo do atendimento manual ao cliente, é um fardo insuportável para o mercado de comércio eletrónico que entrou no Mar Vermelho.

Para ser franco, a aplicação geral do atendimento ao cliente inteligente em plataformas de comércio eletrônico é a tendência e, do ponto de vista do tempo, a aplicação generalizada do atendimento ao cliente inteligente é anterior ao grande modelo. Se o grande modelo é o segundo salto do atendimento inteligente ao cliente, então o primeiro salto do atendimento inteligente ao cliente é a tecnologia PNL (Processamento de Linguagem Natural) na era da AI1.0.

"Antes do lançamento do grande AIGC orientado por modelo, já havia um atendimento ao cliente inteligente baseado em PNL relativamente maduro na indústria e era amplamente utilizado", disse Chen Zhe, vice-presidente de produtos de tecnologia de dentes do siso, ao Photon Planet, "A maioria das dúvidas e perguntas aceitas pela cena de atendimento ao cliente são Cenas fechadas são mais fáceis de criar efeitos humanos do que cenas abertas.

Antes da tecnologia de processamento de linguagem natural da PNL estar disponível, a forma de produto de atendimento ao cliente on-line era o controle de qualidade simples, que gerava respostas mecânicas com base em palavras-chave, frases e parágrafos pré-inseridos. Para fazer uma analogia inadequada, um dos atendimentos inteligentes ao cliente antes e depois da tecnologia da PNL é o NPC que dá feedback mecânico ao jogador no RPG tradicional, e o outro é o NPC inteligente que dá feedback diferente de acordo com a situação em tempo real do jogador. na atual obra-prima 3A.

Em outras palavras, a PNL é o início do atendimento ao cliente on-line inteligente e sua comercialização também entrou em um estágio maduro. Então o grande modelo é um salto na inteligência do atendimento online, que se reflete principalmente em alta eficiência, personalização e mais inteligência.

Chen Zhe fez uma analogia imprecisa com um dado. Supondo que a tecnologia da PNL permite que o atendimento inteligente ao cliente responda com precisão a 50 das 100 perguntas dos clientes, depois de adicionar o modelo grande ao fluxo de trabalho inteligente do atendimento ao cliente, ele pode atualmente responder com precisão 75, e cenas diferentes podem ser trocadas trocando o banco de dados.

"O valor absoluto da melhoria da eficiência está em torno de 20% a 30%, e o valor relativo é de 50%", disse Chen Zhe.

A melhoria da eficiência humana no atendimento inteligente ao cliente por grandes modelos existe não apenas do lado da demanda, mas também do lado da oferta. O paradigma existente de banco de dados aberto e plug-in do modelo grande reduziu muito o tempo para construir produtos inteligentes de atendimento ao cliente a partir do zero em comparação com antes, e o custo de mão de obra e o tempo investido diminuíram em uma ordem de magnitude. A troca de banco de dados e base de conhecimento também garante a exclusividade do produto.

Quando o grande modelo ainda está em busca de um cenário de pouso, o aumento de 50% na eficiência trouxe certeza suficiente para a indústria, seja um grande modelo combinado com produtos inteligentes de atendimento ao cliente existentes ou um grande modelo implementado diretamente no campo SaaS em a forma de atendimento ao cliente.

O que é mais digno de um estudo aprofundado da indústria é que tipo de pilha de tecnologia precisa ser construída para criar um produto inteligente de atendimento ao cliente e a próxima comercialização.

A distância entre a demonstração e o pouso

O atendimento inteligente ao cliente é a vanguarda da AIGC no campo do comércio eletrônico, mas o acesso a capacidades de modelos de grande escala e de alto custo não é algo que possa ser apressado.

Para os grandes fabricantes, o atendimento ao cliente é apenas uma das perdas de custos duramente conquistadas na plataforma de comércio eletrônico, e geralmente não investem muitos recursos neste campo; e os pequenos e médios fabricantes naturalmente não têm a capacidade de construir uma base de modelo do zero. Chen Zhe disse sem rodeios que a Wisdom Tooth Technology não construiu um grande modelo autodesenvolvido, mas usou modelos líderes e dados da Internet para criar produtos na camada de aplicação.

Em outras palavras, geralmente há limitações no investimento de recursos na área de atendimento inteligente ao cliente. Na ausência de uma base, a maior parte do atendimento inteligente ao cliente segue atualmente o paradigma de "seleção e coleta de dados de chamada e limpeza-treinamento-ajuste-implantação de aplicação", mas os problemas também seguem, e estão concentrados principalmente nos dados nível.

De um modo geral, o próprio atendimento inteligente ao cliente é um produto que responde à demanda dos clientes por redução de custos, e seus próprios problemas de custos são ainda mais proeminentes. A prática comum de chamar um banco de dados maduro na indústria pode, de fato, reduzir significativamente o tempo de lançamento do protótipo do produto, mas afetará a experiência do usuário no produto acabado. Uma é que a taxa de precisão pode diminuir devido ao desvio dos dados e a outra é que a sincronização dos dados fica para trás.

Os dados em si serão coletados e limpos de forma estruturada pelo fabricante, se podem se adequar perfeitamente ao setor ou área do cliente é outra questão, pois a ilusão causada pelo desvio de dados é inevitável. Chen Zhe disse ao Photon Planet: "O aumento na taxa de responsabilidade também é acompanhado por uma ligeira diminuição na taxa de precisão, o que é inaceitável para muitos clientes. Por exemplo, clientes nas áreas de direito, educação e finanças."

E a sincronização de dados está mais inclinada aos extremos duplos da oferta e da demanda de atendimento inteligente ao cliente. Por um lado, os clientes precisam fazer upload de dados para serem usados em treinamento e ajuste em tempo hábil. Por outro lado, os fabricantes também precisam ajustar e atualizar produtos com frequência.

Chen Zhe disse que a frequência de atualização atual da Wisdom Teeth Technology é semanal. No caso de uma interface de dados aberta, os clientes precisam transmitir os dados mais recentes em tempo hábil. "pode ser refletido.

"Suas necessidades podem ser de segundo, minuto ou hora. Os dados são enviados para mim um segundo antes e se tornarão o corpus de treinamento para nossos produtos no segundo seguinte."

Este é um bom método de sincronização, mas também depende mais da capacidade de aprendizado do modelo de chamada e é difícil “digerir” o valor dos dados em primeiro lugar.

Quanto à questão do custo inicial, é relativamente menos importante. A natureza fechada do cenário de atendimento ao cliente inteligente já limita a quantidade de dados. Da perspectiva de um fabricante não líder, o atendimento ao cliente inteligente atualmente não precisa "armazenar cartões" ou acessar bancos de dados de vetores para garantir a eficiência da recuperação, nem necessidade de chamar modelos Ao considerar muito o custo dos tokens, ele só precisa ser precificado de acordo com o custo correspondente - em qualquer caso, a eficiência humana economizada pelo uso do atendimento inteligente ao cliente é muito maior do que o preço atual.

O certo é que é muito fácil para um atendimento inteligente fazer uma demonstração, mas a distância entre ele e o pouso não se limita a investir em uma ligação ou em um modelo autodesenvolvido. Os custos que são difíceis de quantificar podem tornar-se um fosso para os intervenientes no futuro caminho do serviço inteligente ao cliente.

Espaço de vida sutil

Ao discutir a possibilidade de combinar AIGC com atendimento inteligente ao cliente, também precisamos considerar que o atendimento inteligente ao cliente não é um caminho novo desenvolvido pela IA, mas um caminho antigo com uma história de mais de dez anos e um formato de negócio reconstruído por um grande modelo.

No que diz respeito ao caminho inteligente de atendimento ao cliente, a reconstrução do formato de negócios inclui a mudança da camada inferior do upscaling da PNL para modelos de grande escala, e a evolução da compreensão semântica para saltos de funções multimodais, etc., mas o negócio modelo de uma perspectiva não técnica não mudou.

Para ser franco, o atendimento ao cliente inteligente é um negócio SaaS com a redução de custos como objetivo principal.Isso pode ser visto nos dados do "Relatório do Mercado de Atendimento ao Cliente Inteligente da China de 2023" que mostram que o software ocupa 79,94% do mercado de atendimento ao cliente inteligente da China em 2022 . Em outras palavras, o espaço de sobrevivência dos fabricantes inteligentes de atendimento ao cliente reside na distância entre os clientes e na capacidade de alcançar um atendimento inteligente ao cliente, que não mudou em importantes nós de mudança tecnológica.

“Se os grandes fabricantes pudessem nos derrotar até a morte no atendimento inteligente ao cliente, então teríamos morrido já no período da PNL”, disse Chen Zhe.

Além disso, como o atendimento inteligente ao cliente é um tipo de negócio SaaS, seu paradigma de crescimento também segue uma lógica. Por exemplo, operadoras como China Mobile e China Unicom e Ronglian Cloud que lançaram modelos em grande escala na área de atendimento ao cliente adotam um modelo de crescimento baseado no crescimento liderado pelo produto, enquanto fabricantes não líderes que não possuem as capacidades correspondentes em ou seja, a maioria deles apresenta um modelo mais inclinado ao crescimento baseado na experiência (eXperience-Led Growth).

Não é que os fabricantes de cinturas e seus clientes não se importem com o desempenho do produto, mas que os fabricantes de cinturas precisam construir uma segunda curva de crescimento para ampliar seu espaço de vida diante da concorrência de tecnologia e recursos dos grandes fabricantes. É comum fazer "pré-processamento" para os problemas que podem ocorrer quando os clientes usam o produto e expandir ao máximo as rotas de negócios fora do negócio principal.

Tomando como exemplo um determinado fabricante de cinturas, eles criaram um departamento de operação para seus próprios produtos e “fazem todo o possível” para oferecer suporte e se aproximar dos clientes. O trabalho do departamento de operações inclui escrever em nome dos clientes, ajudar os clientes nas operações de domínio privado e até servir como uma "estação de transferência" entre clientes e fabricantes, combinando soluções globais digitais na forma de membros, etc.

É verdade que basicamente o que uma pequena fábrica pode fazer também pode ser feito por uma grande fábrica, mas requer uma certa quantidade de tempo e mão de obra. Acontece que a compreensão dos dois sobre o atendimento inteligente ao cliente e a divisão das rotas de negócios também ocupou muito espaço para os fabricantes de cinturas.

“As grandes fábricas têm muitos recursos e altos investimentos. Naturalmente, elas querem comer carne e ficar olhando para os grandes clientes para faturar. E algumas coisas pragmáticas são inevitáveis, como permitir que os clientes experimentem modelos para 'roubar o corpus dos professores'. pé no chão e dar o nosso melhor A necessidade dos clientes de reduzir custos pode ser percebida claramente antes da venda", disse o gerente de produto de um fabricante de cinturas.

Além disso, como um dos muitos projetos de transformação digital empresarial, a desvantagem do atendimento inteligente ao cliente não é muito grande. Geralmente, os grandes clientes optarão por comprar de várias partes de forma empacotada para evitar o risco de integração, o que também traz oportunidades para fabricantes não líderes.

Actualmente, a pista de atendimento ao cliente inteligente de hoje ainda pode ser considerada como “todos os tipos de geadas competem pela liberdade”, mas com o aprofundamento da combinação de atendimento ao cliente inteligente e AIGC, o formato de negócios após a competição acirrada provavelmente mudará novamente.

O problema de alucinação mais básico que leva à qualidade instável do conteúdo gerado está na frente de toda a indústria, e não há uma solução clara no momento; e depois que o negócio de atendimento inteligente ao cliente combinado com AIGC entrar em um estágio maduro, a tendência de custo A redução e o aumento da eficiência para maior criação de valor estão aumentando, forçando os fabricantes inteligentes de atendimento ao cliente a aumentar as iterações tecnológicas. É típico que o atendimento inteligente ao cliente na área de comércio eletrônico possa ser estendido do atendimento ao cliente ao guia de compras.

Além disso, Photon Planet também aprendeu com um fabricante líder que há um atraso na aplicação do AIGC em cenários de atendimento ao cliente de comércio eletrônico, e a recuperação semântica pura é difícil para garantir a satisfação do usuário. A introdução de bancos de dados vetoriais parece ser inevitável em o futuro.

O atendimento inteligente ao cliente tornou-se um dos cenários determinísticos para a implementação de grandes modelos devido ao seu próprio valor de redução de custos e ao grau de acoplamento com grandes modelos. No entanto, o desenvolvimento do seu período modelo em grande escala apenas começou, e o serviço ao cliente que quase não mudou de "retardado mental" para "inteligente" precisa de mais iterações de paradigmas para enfrentar as necessidades de recompra e venda cruzada.