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3分鐘告訴你，如何把一線成功經驗引入企業知識庫

原創

2024/10/30 17:55:53

來源：天潤融通

作者：Tian

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本文摘要

大家普遍在思考“企業已經使用了基于大模型的機器人與基于RAG的知識管理，為什么人工座席與機器人座席的回答水平還是無法達到預期?”許多企業盡管投入了大量的資源和技術，但表現卻始終不盡如人意,實際上，問題的根源可能在于如何定義和積累知識

近期在一次線下活動中，我們與多家知名企業的CIO與客服負責人收集了一份問卷，其中80%的人將問題指向到知識庫。

大家普遍在思考“企業已經使用了基于大模型的機器人與基于RAG的知識管理，為什么人工座席與機器人座席的回答水平還是無法達到預期?”許多企業盡管投入了大量的資源和技術，但表現卻始終不盡如人意。

實際上，問題的根源可能在于如何定義和積累知識。

01 定義知識

不要把有價值的知識拒之墻外

企業在進行服務數字化轉型中往往忽視了一線座席在實際工作中的經驗和技巧。一線座席在與客戶的每一次互動中積累的知識是非常寶貴的，它們不僅反映了客戶的真實需求，更是經過實踐驗證的有效解決方案。這些隱藏在日常對話中的知識，由于其高度的針對性和實用性，更值得被積累下來。例如在連鎖商業、零售、制造業等多個行業中，客服面臨的一個共同問題是：每個客服在解決投訴、咨詢過程中積累的經驗總結沒有形成系統化的知識管理。

這導致了成功經驗、客戶高頻問題等無法標準化、規模化輸入到知識庫，從而造成了經驗的浪費。另外，由于缺乏來自真實客戶問題的知識內容，個別客服在服務過程中產生的錯誤回答可能會持續出現，從而降低了問題處理效率，增加了客戶投訴的可能性。

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“成功經驗”無法助力一線(圖)

02 積累知識

從人工到大模型轉型案例

其實很多企業已經注意到成功經驗的價值，并在較長一段時間中進行知識抽取與分析。但傳統人工流程工作量極大且存在較多主觀判斷。

低效!基于人工的知識抽取與分析

該企業業務管理團隊向一線客服下達知識采編任務，一線客服線下將自己應用到訪客服務過程中的知識進行梳理后，發送給業務管理團隊，梳理的過程中可能需要去調閱以往歷史的對話記錄，也可能僅憑自己的記憶或者經驗，知識管理團隊收到匯總的知識后，進行無效信息的剔除、重復信息的去重。

匯總處理完成以后進行知識的入庫，入庫前需要檢查表格里的知識與知識庫里知識的相似度，然后人工去判斷哪些知識需要做新增，哪些知識需要做更新，每隔一段時間，都需要再進行一遍該步驟。

該體系為一線客服、知識管理團隊帶來了極大的工作量，而且人工篩選經常出現主觀、更新不及時、更新錯誤等情況。

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轉型!用大模型知識抽取與分析

天潤融通推出了基于大模型技術的人工會話和通話錄音的知識抽取、分析功能，正是為了解決這一問題。

該企業使用天潤融通產品后，業務管理團隊可設定定時任務，系統將自動推送會話記錄，推送后，知識庫進行會話記錄的批量知識沉淀，并基于大模型自動剔除無效對話內容，抽取有效的問答信息，同時進行話術潤色并自動與知識庫里的知識內容進行比對、提供知識入庫建議，幫助座席班長、知識管理團隊高效進行知識維護，并建立沉淀后問答對與入庫知識的綁定關系，方便跟蹤數據來源，最終還可以在報表中體現一線客服對新增或更新知識的貢獻情況。

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