原創
2023/02/14 19:05:24
來源：天潤融通
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本文摘要
2012年到2022年，AI革命歷經了十年的黃金發展期。從互聯網、金融、汽車、工業制造，再到醫療健康、零售、物流等，AI技術在現實生活中的應用持續拓寬。當下ChatGPT的問世，無疑再次引發了人們對AI的無限遐想。
2012年到2022年，AI革命歷經了十年的黃金發展期。從互聯網、金融、汽車、工業制造，再到醫療健康、零售、物流等，AI技術在現實生活中的應用持續拓寬。
當下ChatGPT的問世，無疑再次引發了人們對AI的無限遐想。
短短兩個月的時間里，這款由美國人工智能實驗室OpenAI發布的聊天機器人便引起了全網轟動。從科技巨頭到一二級資本市場，與之相關的討論層出不窮。微軟聯合創始人比爾·蓋茨甚至坦言，這項技術誕生的意義不亞于互聯網或個人電腦的誕生。
也有觀點稱，ChatGPT或將開啟AI應用的新紀元。
引爆ChatGPT的三個關鍵
ChatGPT自上線兩個月以來，月活已經突破了1億，成為史上擴散速度最快的應用。深挖ChatGPT爆火的原因，其實得益于三個核心優勢。
首先，ChatGPT以聊天式的交互形態提供AI自動解答能力，符合人的自然習慣，更容易被用戶接納，大大降低了用戶的使用成本。用戶在對話框發出任意問答請求，ChatGPT都能實現快速、精準響應。
其次，區別于市面上過往出現的智能問答類產品，ChatGPT所提供的回答內容往往超過用戶預期，甚至超過人類的平均水平。
最后一點，得益于ChatGPT對長文本的優質處理能力。
其實，在GPT1~3版本時期，大多討論的是模型的商業化，包括訓練模型的成本、模型提供服務的成本。ChatGPT的出現，讓LLM模型具備了可服務和商業化的能力，為大模型商業化提供了足夠的佐證。這也意味著，AI能力的應用也正式進入到了MaaS時代(Model as a Service)。
ChatGPT如何革新智能客服?
結合ChatGPT的底層技術邏輯，未來中短期內ChatGPT產業化的方向大致有四類：即智能客服、文字模態的AIGC應用、代碼開發相關工作以及圖像生成。其中，最適合直接落地的項目就是智能客服類的工作。
那么，ChatGPT究竟能從哪些方面革新智能客服呢?天潤融通AI產品專家提到了以下幾個方面：
01、座席輔助和座席提效
聚焦到智能客服領域來看，過去的智能輔助更多局限于按單輪對話來完成，要實現多輪對話則需要AI架構師首先搭建一個個非常復雜的場景。但是，基于ChatGPT的能力，AI架構師能夠快速分析并生成面向客戶側的系統支撐策略，這種處理效率和結果，遠超出依附純規則或者純知識庫所能達到的效果。
02、閑聊寒暄
閑聊寒暄是智能客服非常關鍵的基礎能力，能夠幫助企業對任意進線客戶進行即時響應。然而，過去的智能客服閑聊主要是將各類非業務相關的語料堆到素材庫，并通過調取數據庫已有的關鍵詞進行內容的回復。如今，則可以充分借助ChatGPT提供閑聊，在非業務領域上，為座席和客服提供更多決策依據和參考。
03、提供話術優化建議
在電銷場景下，電銷客服的話術往往決定了電銷的效果。話術回復不精準，將直接導致用戶的流失。通過ChatGPT強大的內容生成能力，智能客服能夠對營銷話術進行不斷地迭代和與優化，以提高電銷轉化率。
04、提供語料擴寫
在智能客服冷啟動階段，往往需要足夠多的語料來豐富知識庫的相似問法，以保證上線初期智能客服有足夠高的解決率和場景覆蓋率。以往的語料生成模型很難覆蓋眾多垂直行業和領域，ChatGPT在通用領域中積累了足夠的數據和語料，可以很好的彌補語料生成模型的不足，快速生成相似問法，解決智能客服冷啟動語料不足，場景覆蓋率低等問題。
如果聚焦到行業分類來看，在軟件企業中，ChatGPT的問答能力能夠幫助企業為各類系統故障提供解決方案。在制造業，則可以基于ChatGPT的信息抽取、文本分類能力，幫助客戶快速實現已有文檔到結構化知識的轉換，形成企業自己內部的知識圖譜、知識庫、信息系統中的數據資產，真正實現數字化到智能化的轉變。
AI將如何在客戶聯絡領域發揮更大價值?
在技術浪潮式迭代的當下，我們不確定未來是否會有新的人工智能技術出現。但是在當下可以肯定的是，AI的智能化應用會更加廣泛。
針對這一話題，天潤融通首席科學家(前Intel資深架構師)田鳳占先生也給出了以下觀點：
“ChatGPT是生成式AI的杰出代表，在諸多領域、不同問題的日常應答實踐中表現優異。但我們也注意到ChatGPT在智能客服領域的大規模企業應用落地也存在很大挑戰。
ChatGPT需要針對企業的個性化知識庫進行訓練，才能回答企業的個性化問題。這就需要ChatGPT在云端開放其訓練能力，并且要求企業將自己的知識庫上傳到云端做訓練。而ChatGPT訓練一次幾百萬美金的費用對企業來講是一個天價，因此ChatGPT的商業化需要將模型裁剪到合適的規模，在合理的費用和時間內完成訓練，才能適應一般企業的需求，而裁剪的同時又要保留原有的問答體驗。這樣可能需要成千上萬的模型來服務于各種不同企業，要解決規模化運營的性能和效率問題。
總之，ChatGPT為智能客服的未來前景提供堅實的AI能力和無限的遐想，但真正落地到各行各業還要解決好工程化和商業化中的諸多挑戰，我們期待ChatGPT能早日克服挑戰，實現商業落地，在智能客服領域大放異彩!”
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