AI大模型“源”化身“IT服务专家” 提升服务效率1.6倍
智能客服可能是大多数人最常与“人工智能”打交道的场景:当前,无论是网购售后还是业务咨询,“客服机器人”已经无处不在。可它们的表现并不尽如人意,消费者们戏称它们“人工智障”,还有专门的帖子教大家如何用关键词把人工客服“叫出来”。
在简单的流程性问题上,人工智能尚且不能应对自如,在高度专业和复杂的IT业务场景下,智能客服要实现高质高效的服务,面临着更多挑战。浪潮信息作为专业提供IT产品、方案与服务的企业,正在采用当下最前沿的AI大模型“源”来化解智能客服难题。
打造专业智能客服的三大“拦路虎”
浪潮信息的客服工程师在传统客服的基础上,更是一名IT专家。这一岗位对外需要了解问题、判断故障、提供方案,对内需要传递需求、与其他岗位的工程师完成闭环,不仅需要大量专业能力支持,更需要良好的沟通协调能力。这让浪潮信息的客服智能化面临三大难题:
首先,浪潮信息的客服不仅仅需要检索信息、标准化处理流程问题,更要针对客户的具体问题,以专家身份提供合理化建议,这涉及到大量的数据和环节。如果采用传统的多模型多知识库支撑方式,需要投入大量人工,维护成本高、效率低,也无法保证客户体验的一致性。
其次,随着数据中心规模的扩大以及技术的不断升级迭代,业务场景越发复杂,问题专业门槛极高。但浪潮信息收到的咨询中有80%并非来自专业工程师,这个时候单纯“正确”的答案可能并不能解答客户问题,必须结合具体业务场景,详细给出更易理解和可操作的解决方案。
最后,业界打造智能客服机器人常使用的FAQ问答、任务式对话等技术路径需要资深专家客服工程师深度参与,投入大量人力。但到达一定水平后,投入的边际效用递减显著,面临显著瓶颈。
这些难题要求新一代智能客服具备理解上下文的自然语言能力,能够通过多轮对话的形式识别用户的意图;还需要具备无需持续标注和训练的阅读理解能力,可以在降低训练投入的同时,达到高精度回答的效果。
“源”大模型加持 专家级智能客服成果斐然
针对这些需求,浪潮信息以全球领先的AI模型“源”为智能引擎,依托InService智能服务平台,构建了“智能客服大脑”。在训练过程中,浪潮信息自身就有大量专业垂直的数据积累,“智能客服大脑”通过学习2万余份产品文档、用户手册,结合百万余条浪潮信息专家工程师服务对话、数十万份日志、工单数据进行算法训练,不仅支持自然语言交互服务、也能够实现对已授权IT设备的智能运维与诊断,还支持对专家工程师、备品备件等资源的智能管理与调度。
基于“浪潮智能客服大脑”,浪潮信息打造了专家级智能客服机器人“源晓服”。目前,“源晓服”支持浪潮信息服务器、存储、边缘计算等八大产品线的全代际数据中心产品售后服务,拥有技术、产品、故障、服务四大类超百余种专业问题的解决能力,可覆盖终端用户92%的咨询问题,日均处理客户服务达近千次。
针对数据中心常见技术问题,如系统安装、Raid配置、部件异常等问题,“源晓服”的解决率高达80%,可将复杂技术咨询问题的业务处理时长降低65%,提升浪潮信息整体服务效率达160%。
浪潮信息的智能客服大脑为AI技术与实际业务场景的结合打开了一条脚踏实地的新道路,它展现了如何基于大模型的力量实现“有效创新”,赋能企业精准解决运营中的实际问题,,也为日后AI大模型技术的行业落地打造了标杆样板。