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為什么轉(zhuǎn)人工越來越難？解決好三個問題，文本機器人效果大幅提升

原創(chuàng)

2024/10/30 17:49:32

來源：天潤融通

作者：Tian

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本文摘要

為什么轉(zhuǎn)人工越來越難?為什么企業(yè)始終用不好文本機器人?天潤融通基于多年的實踐經(jīng)驗，來幫你解答這個問題

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近期，AI客服再次登上熱搜，引發(fā)網(wǎng)友集體吐槽，比如AI客服雖然態(tài)度客氣，但聽不懂客戶訴求，回答問題驢唇不對馬嘴，解決不了問題......

更有網(wǎng)友將這些問題升級到，企業(yè)就是不想解決問題才交給AI客服，這就是店大欺客等等。

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網(wǎng)友提到的AI客服，在業(yè)內(nèi)一般被稱為文本機器人，作為現(xiàn)代客戶服務(wù)最重要的工具之一，如今幾乎所有有客戶服務(wù)需求的企業(yè)都配備了文本機器人。

但正如網(wǎng)友吐槽，大多數(shù)企業(yè)使用文本機器人的效果都并不好。越來越多的消費者一旦發(fā)現(xiàn)客服是機器人，第一反應(yīng)就是轉(zhuǎn)人工。

文本機器人不僅沒有起到替人工座席分擔(dān)壓力，提高客戶服務(wù)效率的責(zé)任，反而成為加劇客戶矛盾的絆腳石，許多企業(yè)的文本機器人也因此形同虛設(shè)。

那為什么會出現(xiàn)這種情況呢?為什么企業(yè)始終用不好文本機器人?天潤融通基于多年的實踐經(jīng)驗，來幫你解答這個問題。

01 提升文本機器人的三個關(guān)鍵

天潤融通從長期的實踐中發(fā)現(xiàn)，評價一個文本機器人好壞的關(guān)鍵是問題解決率。問題解決率越高，意味著文本機器人能替人工座席完成的工作越多，創(chuàng)造的價值也就越大。

而文本機器人問題解決率的關(guān)鍵又有三個：分別是知識工程，識別能力和長期運營。

首先在知識工程。

傳統(tǒng)文本機器人回答問題，主要依賴于設(shè)定好的FAQ，即人工要將可能涉及的問題和答案提前設(shè)定好，待客戶在咨詢中提到相關(guān)關(guān)鍵詞時，機器人再將準備好的答案發(fā)出去。

因此傳統(tǒng)文本機器人回答問題的準確率，直接取決于FAQ的精細程度，但許多企業(yè)并沒有意識到知識工程的重要性。

通常一個大型企業(yè)，一個產(chǎn)品的FAQ就高達上千條。如果是B端企業(yè)，由于產(chǎn)品線復(fù)雜，各種產(chǎn)品、型號涉及的FAQ就可能多達上萬條，甚至數(shù)萬條。

為了保證文本機器人的效果，F(xiàn)AQ一般都由專業(yè)人員配置，但許多企業(yè)由于沒有意識到知識工程的重要性，也因為吝惜成本，導(dǎo)致在這方面的投入不多。

“許多企業(yè)不愿意花這個錢，堅持自己做，但又缺乏足夠的經(jīng)驗。”一位文本機器人資深產(chǎn)品經(jīng)理提到：“也有一些企業(yè)會說，你幫我配置一次，我湊合先用著，但這樣解決不了問題。”

其次是機器人的識別能力。

在客戶咨詢和服務(wù)過程中，用戶的提問方式往往十分多樣且復(fù)雜。傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)和NLP技術(shù)的文本機器人，在遇到長串背景敘述，或者多輪對話反映的問題時，無法真正識別客戶意圖，做出準確回應(yīng)。

比如有客戶咨詢手機售后維修，但全程沒有提到售后和維修的字眼，而是講述了大量關(guān)于手機故障的事實性描述，傳統(tǒng)文本機器人就很難匹配到“售后維修”的詞條。

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傳統(tǒng)機器人處理問題流程示意比如在客戶與文本機器人完成多輪對話后，再根據(jù)前面的背景提出訴求時，傳統(tǒng)文本機器人也很難綜合上下文理解用戶意圖。而這些又都會影響文本機器人的問題解決率。

最后則是長期運營的問題。

文本機器人與在線客服、呼叫等其他客服場景相比，最大的不同就是它需要長期運營，比如FAQ需要根據(jù)業(yè)務(wù)和用戶的咨詢情況不斷豐富，傳統(tǒng)FAQ也需要實時更新。

但許多企業(yè)由于缺乏后期維護，F(xiàn)AQ始終停留在文本機器人初次建設(shè)時期，因此直接導(dǎo)致文本機器人回答問題的準確率下降，解決問題的能力也因此下降。

02 大模型改變傳統(tǒng)文本機器人

復(fù)雜業(yè)務(wù)場景下，傳統(tǒng)文本機器人使用體驗不好是行業(yè)的長期問題，過去由于技術(shù)和產(chǎn)品本身的局限性，因此一直難以解決。

但如今隨著大模型在客戶服務(wù)場景落地，天潤融通推出基于大模型的文本機器人，讓這些問題都得到解決。

首先，基于大模型的文本機器人不再需要配置復(fù)雜的FAQ。

企業(yè)只需要將相關(guān)文檔，比如產(chǎn)品手冊，售后須知上傳到知識庫，基于大模型的文本機器人就能夠自動閱讀并理解文檔內(nèi)容。當(dāng)客戶相關(guān)問題時，文本機器人就能夠基于資料信息，根據(jù)對話語境生成內(nèi)容進行回答。

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其次，基于大模型的文本機器人不僅上下文理解能力得到提升，而且擁有更深度的意圖識別能力，可以像ChatGPT一樣與客戶進行多輪對話。

最后，基于大模型的文本機器人還能夠?qū)蛻舴?wù)過程中產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)進行沉淀和分析。

比如，基于大模型的文本機器人可以自動整理客戶溝通過程中提到的高頻詞匯和相關(guān)回答，人工只需要進行審核，就能將這些新的資料納入到知識庫中。這意味著，之前需要消耗大量時間才能完成文本機器人維護工作，效率得到大大提高。

此外，基于大模型的文本機器人可以根據(jù)之前的聊天信息，并結(jié)合新的商業(yè)知識進行自主學(xué)習(xí)，持續(xù)提高客戶服務(wù)的智能化水平。

隨著大模型文本機器人的應(yīng)用，傳統(tǒng)文本機器人因為維護成本高，智能化程度低等問題帶來的答非所問、繞圈子的問題都可以得到有效解決。

以后，企業(yè)再也不必擔(dān)心文本機器人服務(wù)不好客戶了。

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