AI đột nhập vào dịch vụ khách hàng

Được viết bởi | Wu Kunyan

Biên tập viên | Vương Bàn

Nguồn丨Hành tinh Photon

Mô hình lớn đang đọc thơ và vẽ tranh, chúng tôi đang làm việc chăm chỉ.

Một đoạn văn được lưu hành rộng rãi bày tỏ những khó khăn mà các mô hình quy mô lớn ngày nay phải đối mặt: Là người đi đầu trong công nghệ hiện tại, các mô hình quy mô lớn AI rất cần các kịch bản trong thế giới thực để giải phóng giá trị, sao cho xứng đáng với nhân lực và tiền thật đã đầu tư. bởi các tổ chức lớn và nhỏ trong cuộc chạy đua vũ trang.

Nhưng trò đùa rốt cuộc cũng chỉ là trò đùa, bến đỗ kỳ thực cũng không xa chúng ta. Trong bối cảnh thương mại điện tử mà con người hiện đại chắc chắn phải tiếp xúc trong cuộc sống, các mô hình lớn đang trên đường tái cấu trúc các định dạng kinh doanh liên quan. Trong số đó, loại phổ biến nhất là nội dung tổng quát (AIGC), bao gồm nhưng không giới hạn ở Wen Shengtu, video Wen Sheng, tương tác giữa con người với máy tính, v.v.

Đơn giản chỉ cần liệt kê, không khó để chúng ta nghĩ ra câu chuyện định hình lại lĩnh vực con người và hàng hóa trong lĩnh vực thương mại điện tử: B-side ứng dụng dịch vụ khách hàng thông minh, phát sóng trực tiếp con người kỹ thuật số để nâng cao hiệu quả con người, người tiêu dùng có được kinh nghiệm đáp ứng dịch vụ khách hàng 24/24; AIGC tạo ra omnichannel với chi phí thấp Nội dung, tìm kiếm và lựa chọn sản phẩm thông minh giúp tăng hiệu quả phân phối đồng thời rút ngắn liên kết giao dịch và cải thiện ROI...

Chỉ là một câu đang lưu hành trong deep learning ngày nay thể hiện tình thế tiến thoái lưỡng nan của AIGC hiện nay: Chúng ta đã có thể tạo ra máy móc nói giống con người, nhưng rất khó để tạo ra máy móc thông minh như con người. Đối mặt với đặc điểm tương tác mạnh mẽ, ra quyết định nặng nề và liên kết yếu trong bối cảnh thương mại điện tử, rất khó để hình thành một logic sản phẩm hoàn hảo mang tính “nhân cách hóa” thuần túy.

Vì vậy, để có chỗ đứng cho AIGC trong lĩnh vực thương mại điện tử, người chơi thường tìm cách “đóng cửa trong khi mở cửa” và dấn thân vào con đường từ dưới lên.

##Đóng cảnh theo hiệu ứng con người

Theo "Báo cáo thị trường dịch vụ khách hàng thông minh Trung Quốc năm 2023" mới nhất do công ty nổi tiếng Sullivan công bố, quy mô thị trường dịch vụ khách hàng thông minh của Trung Quốc đã đạt 6,68 tỷ nhân dân tệ vào năm 2022 và dự kiến quy mô thị trường sẽ tăng lên 18,13 tỷ nhân dân tệ vào năm 2027, với mức tăng trưởng kép dự kiến trong vòng 5 năm có thể đạt hơn 20%.

Chúng tôi đã chứng kiến rằng đường đua được phân khúc này đang hướng tới quy mô 10 tỷ và việc áp dụng phổ biến dịch vụ khách hàng thông minh trong thương mại điện tử là lý do chính khiến đường đua này có thể duy trì mức tăng trưởng cao.

Điều đầu tiên phải gánh chịu là lượng truy cập cao điểm khó vượt qua trong bối cảnh thương mại điện tử và lượng tư vấn trước khi bán hàng cao do lưu lượng truy cập mang lại. Chưa kể các lễ hội mua sắm như Double Eleven và 618, các thương gia thương mại điện tử có thể gặp nhiều câu hỏi đồng thời mỗi ngày. Trong trường hợp này, cho dù đó là việc mất người dùng do phản hồi chậm của dịch vụ khách hàng hay chi phí cao do dịch vụ khách hàng thủ công gây ra, thì đó là gánh nặng không thể chịu đựng được đối với thị trường thương mại điện tử đã tiến vào Biển Đỏ.

Nói một cách thẳng thắn, việc ứng dụng tổng thể dịch vụ khách hàng thông minh trên các nền tảng thương mại điện tử đang là xu hướng, và nhìn từ góc độ thời gian, việc áp dụng rộng rãi dịch vụ khách hàng thông minh là sớm hơn so với mô hình lớn. Nếu mô hình lớn là bước nhảy vọt thứ hai của dịch vụ khách hàng thông minh thì bước nhảy vọt đầu tiên của dịch vụ khách hàng thông minh là công nghệ NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) trong kỷ nguyên AI1.0.

Chen Zhe, Phó chủ tịch phụ trách sản phẩm công nghệ răng khôn, nói với Photon Planet: “Trước khi AIGC dựa trên mô hình lớn ra đời, đã có dịch vụ khách hàng thông minh dựa trên NLP tương đối trưởng thành trong ngành và nó đã được sử dụng rộng rãi”. trong số các câu hỏi và câu hỏi được bộ phận dịch vụ khách hàng chấp nhận là những cảnh Đóng dễ tạo hiệu ứng cho con người hơn những cảnh mở.”

Trước khi có công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP, dạng sản phẩm của dịch vụ khách hàng trực tuyến là QA đơn giản, đưa ra các câu trả lời máy móc dựa trên các từ khóa, câu và đoạn văn được nhập trước. Để tạo ra một sự so sánh không phù hợp, một trong những dịch vụ khách hàng thông minh trước và sau công nghệ NLP là NPC phản hồi một cách máy móc cho người chơi trong game nhập vai truyền thống, và cái còn lại là NPC thông minh đưa ra phản hồi khác nhau tùy theo tình huống thời gian thực của người chơi. trong kiệt tác 3A hiện tại.

Nói cách khác, NLP là sự khởi đầu của dịch vụ khách hàng trực tuyến thông minh và quá trình tiếp thị của nó cũng đã bước vào giai đoạn trưởng thành. Khi đó, mô hình lớn là bước nhảy vọt về tính thông minh của dịch vụ khách hàng trực tuyến, thể hiện chủ yếu ở hiệu quả cao, cá nhân hóa và thông minh hơn.

Chen Zhe đã đưa ra một sự tương tự không chính xác với một phần dữ liệu. Giả sử rằng công nghệ NLP cho phép dịch vụ khách hàng thông minh trả lời chính xác 50 trong số 100 câu hỏi của khách hàng, thì sau khi thêm mô hình lớn vào quy trình dịch vụ khách hàng thông minh, hiện tại nó có thể trả lời chính xác 75, và các cảnh khác nhau có thể được chuyển đổi bằng cách chuyển đổi cơ sở dữ liệu.

Chen Zhe cho biết: “Giá trị tuyệt đối của việc cải thiện hiệu quả là khoảng 20% đến 30% và giá trị tương đối là 50%.

Việc nâng cao hiệu quả con người trong dịch vụ khách hàng thông minh bằng các mô hình lớn không chỉ tồn tại ở phía cầu mà còn ở phía cung. Mô hình cơ sở dữ liệu hai mở và plug-in hiện có của mô hình lớn đã rút ngắn đáng kể thời gian xây dựng các sản phẩm dịch vụ khách hàng thông minh từ đầu so với trước đây, đồng thời chi phí nhân lực và thời gian đầu tư đã giảm đi rất nhiều. Việc chuyển đổi cơ sở dữ liệu và cơ sở tri thức cũng đảm bảo tính duy nhất của sản phẩm.

Khi mô hình lớn vẫn đang tìm kịch bản hạ cánh, việc tăng hiệu suất 50% đã mang lại đủ sự chắc chắn cho ngành, cho dù đó là mô hình lớn kết hợp với các sản phẩm dịch vụ khách hàng thông minh hiện có hay mô hình lớn được triển khai trực tiếp trong lĩnh vực SaaS trong hình thức phục vụ khách hàng.

Điều đáng giá hơn cho sự nghiên cứu chuyên sâu của ngành là loại công nghệ nào cần được xây dựng để tạo ra một sản phẩm dịch vụ khách hàng thông minh và thương mại hóa tiếp theo.

Khoảng cách giữa demo và hạ cánh

Dịch vụ khách hàng thông minh là thế mạnh tiên phong của AIGC trong lĩnh vực thương mại điện tử, nhưng việc tiếp cận các khả năng mô hình quy mô lớn với chi phí cao không phải là điều có thể vội vàng.

Đối với các nhà sản xuất lớn, dịch vụ khách hàng chỉ là một trong những khoản lỗ chi phí khó có thể đạt được trong nền tảng thương mại điện tử và nhìn chung không đầu tư quá nhiều nguồn lực vào lĩnh vực này; còn các nhà sản xuất vừa và nhỏ đương nhiên không có khả năng xây dựng. một cơ sở mô hình từ đầu. Chen Zhe thẳng thắn cho biết, Wisdom Răng Technology không xây dựng mô hình lớn tự phát triển mà sử dụng các mô hình và dữ liệu Internet hàng đầu để tạo ra sản phẩm ở lớp ứng dụng.

Nói cách khác, nhìn chung có những hạn chế trong việc đầu tư nguồn lực vào lĩnh vực dịch vụ khách hàng thông minh. Trong trường hợp không có cơ sở, hầu hết dịch vụ khách hàng thông minh hiện đang đi theo mô hình "lựa chọn và thu thập dữ liệu cuộc gọi cũng như ứng dụng dọn dẹp-đào tạo tinh chỉnh-triển khai", nhưng các vấn đề cũng kéo theo và chúng chủ yếu tập trung vào dữ liệu. mức độ.

Nói chung, bản thân dịch vụ khách hàng thông minh là một sản phẩm đáp ứng nhu cầu giảm chi phí của khách hàng và vấn đề chi phí của chính nó lại càng nổi bật hơn. Cách gọi phổ biến là gọi cơ sở dữ liệu trưởng thành trong ngành thực sự có thể rút ngắn đáng kể thời gian ra mắt nguyên mẫu sản phẩm, nhưng nó sẽ ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng đối với sản phẩm hoàn chỉnh. Một là tỷ lệ chính xác có thể giảm do sai lệch dữ liệu và hai là việc đồng bộ hóa dữ liệu bị chậm lại.

Bản thân dữ liệu sẽ được nhà sản xuất thu thập và làm sạch một cách có cấu trúc, liệu nó có hoàn toàn phù hợp với ngành, lĩnh vực của khách hàng hay không lại là chuyện khác, vì ảo giác do sai lệch dữ liệu gây ra là điều khó tránh khỏi. Chen Zhe nói với Photon Planet: "Tỷ lệ trả lời tăng cũng đi kèm với tỷ lệ chính xác giảm nhẹ, điều này không thể chấp nhận được đối với nhiều khách hàng. Ví dụ: khách hàng trong lĩnh vực luật, giáo dục và tài chính."

Và việc đồng bộ hóa dữ liệu thiên về hai đầu cung và cầu của dịch vụ khách hàng thông minh. Một mặt, khách hàng cần upload dữ liệu để sử dụng cho việc đào tạo, tinh chỉnh kịp thời, mặt khác, nhà sản xuất cũng cần tinh chỉnh, cập nhật sản phẩm thường xuyên.

Chen Zhe cho biết tần suất cập nhật hiện tại của Công nghệ Răng khôn là hàng tuần, trong trường hợp giao diện dữ liệu mở, khách hàng cần truyền dữ liệu mới nhất một cách kịp thời. Sau một thời gian học tập kho ngữ liệu, giá trị của "dữ liệu mới nhất" " có thể được phản ánh.

"Nhu cầu của bạn có thể ở cấp độ thứ hai, phút hoặc giờ. Dữ liệu được gửi đến tôi một giây trước đó và nó sẽ trở thành kho dữ liệu đào tạo cho các sản phẩm của chúng tôi trong giây tiếp theo."

Đây là một phương pháp đồng bộ hóa tốt, nhưng nó cũng phụ thuộc nhiều hơn vào khả năng học hỏi của mô hình gọi và khó có thể "tiêu hóa" giá trị của dữ liệu ngay từ đầu.

Đối với vấn đề chi phí ban đầu, nó tương đối ít quan trọng hơn. Tính chất khép kín của bối cảnh dịch vụ khách hàng thông minh vốn đã hạn chế lượng dữ liệu. Từ góc độ của một nhà sản xuất không hàng đầu, dịch vụ khách hàng thông minh hiện không cần "lưu trữ thẻ" hay truy cập cơ sở dữ liệu vector để đảm bảo hiệu quả truy xuất, cũng như không cần cần gọi các mô hình Khi xem xét chi phí mã thông báo quá nhiều, nó chỉ cần được định giá theo chi phí tương ứng - trong mọi trường hợp, hiệu quả tiết kiệm của con người khi sử dụng dịch vụ khách hàng thông minh cao hơn nhiều so với mức giá hiện tại.

Điều chắc chắn là dịch vụ khách hàng thông minh thực sự dễ dàng thực hiện một bản demo, nhưng khoảng cách giữa nó và điểm đến không chỉ giới hạn ở việc đầu tư vào một cuộc gọi hoặc một mô hình tự phát triển. Những chi phí khó định lượng có thể trở thành con hào cho người chơi trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng thông minh trong tương lai.

##Không gian sống tinh tế

Khi thảo luận về khả năng kết hợp AIGC với dịch vụ khách hàng thông minh, chúng ta cũng cần xem xét rằng dịch vụ khách hàng thông minh không phải là một hướng đi mới do AI phát triển mà là một hướng đi cũ có lịch sử hơn mười năm và một định dạng kinh doanh được xây dựng lại bởi một tập đoàn lớn. người mẫu.

Theo hướng dịch vụ khách hàng thông minh, việc xây dựng lại định dạng kinh doanh bao gồm thay đổi lớp dưới cùng từ nâng cấp NLP sang mô hình quy mô lớn và sự phát triển từ hiểu biết ngữ nghĩa sang chuyển đổi chức năng đa phương thức, v.v., nhưng hoạt động kinh doanh mô hình từ góc độ phi kỹ thuật không thay đổi.

Nói một cách thẳng thắn, dịch vụ khách hàng thông minh là hoạt động kinh doanh SaaS với mục đích cốt lõi là giảm chi phí, có thể thấy điều này từ dữ liệu "Báo cáo thị trường dịch vụ khách hàng thông minh Trung Quốc năm 2023" cho thấy phần mềm chiếm 79,94% thị trường dịch vụ khách hàng thông minh của Trung Quốc vào năm 2022. . Nói cách khác, không gian tồn tại của các nhà sản xuất dịch vụ khách hàng thông minh nằm ở khoảng cách giữa khách hàng và khả năng đạt được dịch vụ khách hàng thông minh, điều này không thay đổi ở những nút quan trọng của sự thay đổi công nghệ.

Chen Zhe nói: “Nếu các nhà sản xuất lớn có thể đánh bại chúng tôi trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng thông minh, thì chúng tôi đã chết ngay từ thời kỳ NLP”.

Hơn nữa, vì dịch vụ khách hàng thông minh là một loại hình kinh doanh SaaS nên mô hình tăng trưởng của nó cũng tuân theo logic. Ví dụ: các nhà khai thác như China Mobile và China Unicom và Ronglian Cloud đã đưa ra các mô hình quy mô lớn trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng áp dụng mô hình tăng trưởng dựa trên tăng trưởng dựa trên sản phẩm, trong khi các nhà sản xuất không dẫn đầu không có năng lực tương ứng. nói cách khác, hầu hết trong số họ trình bày một mô hình thiên về tăng trưởng dựa trên kinh nghiệm (Tăng trưởng do kinh nghiệm dẫn đầu).

Không phải các nhà sản xuất thắt lưng và khách hàng của họ không quan tâm đến hiệu suất sản phẩm, mà là các nhà sản xuất thắt lưng cần xây dựng đường cong tăng trưởng thứ hai để mở rộng không gian sống của họ trước sự cạnh tranh về công nghệ và tài nguyên từ các nhà sản xuất lớn. Thông thường, người ta thường thực hiện "xử lý trước" những vấn đề có thể xảy ra khi khách hàng sử dụng sản phẩm và mở rộng các tuyến kinh doanh ra ngoài hoạt động kinh doanh chính nhiều nhất có thể.

Lấy một nhà sản xuất thắt lưng nào đó làm ví dụ, họ đã thành lập bộ phận vận hành cho sản phẩm của riêng mình và “làm mọi cách có thể” để hỗ trợ khách hàng và gần gũi với khách hàng. Công việc của bộ phận vận hành bao gồm viết thư thay mặt khách hàng, hỗ trợ khách hàng vận hành miền riêng và thậm chí đóng vai trò là “trạm trung chuyển” giữa khách hàng và nhà sản xuất, kết nối các giải pháp tổng thể kỹ thuật số dưới hình thức thành viên, v.v.

Đúng là về cơ bản những gì nhà máy nhỏ làm được thì nhà máy lớn cũng có thể làm được, nhưng nó đòi hỏi một khoảng thời gian và nhân lực nhất định. Chỉ là sự hiểu biết của cả hai về dịch vụ khách hàng thông minh và sự phân chia tuyến đường kinh doanh cũng đã vắt kiệt rất nhiều không gian sống của các nhà sản xuất thắt lưng.

“Các nhà máy lớn có nhiều nguồn lực và đầu tư cao. Đương nhiên, họ muốn ăn thịt và nhìn chằm chằm vào các khách hàng lớn để tính hóa đơn. Và một số điều thực dụng là không thể tránh khỏi, chẳng hạn như cho phép khách hàng thử các mô hình để 'cướp giáo viên'. Chúng tôi hơn thế nữa. thực tế và cố gắng hết sức để nhu cầu giảm chi phí của khách hàng có thể được nhận thấy rõ ràng trước khi bán hàng”, giám đốc sản phẩm của một nhà sản xuất thắt lưng cho biết.

Hơn nữa, là một trong nhiều dự án chuyển đổi số của doanh nghiệp, điểm yếu của dịch vụ khách hàng thông minh là không quá lớn. Thông thường, các khách hàng lớn sẽ lựa chọn mua hàng từ nhiều bên theo hình thức trọn gói để tránh rủi ro hội nhập, điều này cũng mang lại cơ hội cho các nhà sản xuất không dẫn đầu.

Hiện tại, xu hướng dịch vụ khách hàng thông minh ngày nay vẫn có thể được coi là “mọi loại băng giá tranh giành tự do”, nhưng với sự kết hợp ngày càng sâu sắc giữa dịch vụ khách hàng thông minh và AIGC, hình thức kinh doanh sau cuộc cạnh tranh khốc liệt có thể sẽ lại thay đổi.

Vấn đề ảo giác cơ bản nhất dẫn đến chất lượng nội dung được tạo ra không ổn định đang là vấn đề trước mắt của toàn ngành và hiện chưa có giải pháp rõ ràng; và sau khi hoạt động kinh doanh dịch vụ khách hàng thông minh kết hợp với AIGC bước vào giai đoạn chín muồi, xu hướng từ chi phí việc giảm thiểu và tăng hiệu quả để tạo ra nhiều giá trị hơn đang gia tăng, buộc các nhà sản xuất dịch vụ khách hàng thông minh phải tăng cường lặp lại công nghệ. Điển hình là dịch vụ khách hàng thông minh trong lĩnh vực thương mại điện tử có thể được mở rộng từ dịch vụ khách hàng sang hướng dẫn mua sắm.

Ngoài ra, Photon Planet cũng được biết từ một nhà sản xuất hàng đầu rằng có sự chậm trễ trong việc áp dụng AIGC trong các kịch bản dịch vụ khách hàng thương mại điện tử và việc truy xuất ngữ nghĩa thuần túy khó đảm bảo sự hài lòng của người dùng. tương lai.

Dịch vụ khách hàng thông minh đã trở thành một trong những kịch bản mang tính quyết định cho việc triển khai các mô hình lớn nhờ giá trị giảm chi phí riêng và mức độ gắn kết với các mô hình lớn. Tuy nhiên, sự phát triển của thời kỳ mô hình quy mô lớn mới chỉ bắt đầu và dịch vụ khách hàng hầu như không thay đổi từ "chậm phát triển trí tuệ" sang "thông minh" cần lặp lại nhiều mô hình hơn để đáp ứng nhu cầu mua lại và bán chéo.