次大模型世代赋能客服行业的变化——从2023年到2024年我的思考与感悟

客户世界 | 2025年1月7日 | 2024年, 客世原创 | 评论已关闭 | 79

前言：

逝者如斯夫，不舍昼夜。从2022年11月起，大语言模型技术如同一颗被点燃的超级火箭，风驰电掣般地冲上了发展的快车道，开启了一段令人瞩目的高速旅程。学者们惊叹其智慧，大众也对它赞不绝口：

“你瞧啊，这大语言模型可太厉害了！它理解语言就跟有个超级大脑似的，不管是那些让人头疼的专业书籍、文绉绉的学术论文，还是咱们平常唠嗑、写文章时的各种情感表达，它都能一下子就搞明白，就好像能看穿文字背后的小心思一样。”

“它肚子里的墨水简直多得像大海，从古至今、从天文到地理、从科学到艺术，啥知识都有。你随便问个啥，它立马就能给你翻出一堆有用的信息，不管是探索古老历史的神秘事儿，还是搞懂那些超前沿的科技玩意儿，它都能给你讲得明明白白。”

“给它个题目或者一点小提示，它就能 “噼里啪啦” 写出超棒的文章、超有趣的故事、超美的诗歌。商业文案写得那叫一个吸引人，科幻小说编得脑洞大开，学术报告写得规规矩矩，抒情散文写得感人肺腑，风格多变，就像个魔法大师。”

在人工智能技术落地相对成熟的客户服务行业，大语言模型的出现起初也被寄予了厚望。众人纷纷期盼它能成为解决智能客服诸多难题的万能钥匙，诸如智能客服对客户话语理解偏差、训练工作繁琐、知识梳理复杂以及客户满意度低下等问题，都被认为将在大模型的助力下迎刃而解。

然而，现实却如一盆冷水，无情地浇灭了这份热情。大语言模型在客服行业的落地并非一帆风顺，反而遭遇了重重困境。

在初期探索阶段，大语言模型暴露出对特定行业专业术语和复杂业务流程理解的短板。客服工作与客服中心的产品细节、服务条款紧密相连，大模型由于缺乏对行业知识的深度整合，常常给出模糊甚至错误的回应。例如在金融客服领域，面对理财产品收益计算和风险评估这类专业性极强的问题，大模型的解答难以满足客户对精准性和专业性的严苛要求，致使客户体验大打折扣。

随着应用的推进，数据隐私与安全问题逐渐凸显，犹如一把高悬的达摩克利斯之剑。大语言模型训练依赖海量数据，而客服数据包含大量客户个人信息和交易记录等敏感内容。在数据的传输、存储与使用环节，如何确保数据不被泄露与滥用，成为了亟待解决的重大挑战。一旦数据安全防线失守，不仅客户权益会遭受侵害，客服中心也将面临声誉受损和法律追责的巨大风险。

进一步地，大语言模型的可解释性缺陷也给客服工作带来了困扰。当模型给出异常回答或决策时，由于难以追溯其背后的逻辑依据，客服中心无法对其进行有效的监控与调整。这就如同在黑暗中摸索前行，客服中心既无法预测模型何时会“出错”，也不知道如何及时“纠错”，使得客服服务的稳定性和可靠性难以保障，客户对智能客服的信任度也随之降低。

面对这诸多问题，或许有人会心生退意，认为不如回归传统智能服务。但正如那句“因噎废食不可取”的古训，大语言模型在客服行业所蕴含的潜力依然不可小觑。我们真正需要思考的是如何巧妙地将大模型体系融入智能客服体系，从而突破当前的困境。

大模型爆发的这两年作者也实践一些大模型的项目、课题、参与了一些大模型相关的专利和软件研发，因此我想从我的视角出发给大家分享一些大模型落地客服中心过程中我的思考，我的视角，我的心路历程，希望我分享的这些经验与思考，能够为大家在大语言模型与客服行业融合的道路上提供有益的借鉴和启发，让我们共同携手，迎接这一充满挑战与机遇的变革。

大模型落地客服中心的能与不能

在科技浪潮汹涌澎湃的当下，大语言模型的崛起无疑成为了全球瞩目的焦点。其强大的语言处理能力和智能交互潜力，为众多行业的变革与创新带来了无限遐想。客户服务行业，作为客服中心与客户之间沟通的桥梁，自然也被卷入了这场大模型引发的智能化革命之中。然而，大模型在客服中心的落地之旅并非一帆风顺，想要清晰落地思路那么首先深入探究大模型在客服中心落地时的“能”与“不能”，是其关键所在。

大模型落地克服客服行业的思路的变化

思路是方向，更是努力和建设的灯塔，不同的思路犹如不同的航线，决定着客服中心将驶向何方以及途中会遭遇何种境遇。

思路一：似曾相似的质疑（大模型是老调重弹，新瓶装旧酒，跟原来的智能差不多）

当大模型初次踏入客服行业领地时，部分客服中心秉持着较为保守和怀疑的态度，认为大模型不过是“老调重弹，新瓶装旧酒”，与传统智能客服相比并无实质性突破。这种观点的产生，很大程度上源于大模型落地客服中心后多家厂商其实并没有跨时代的智能服务产品诞生，一个非常有趣的现象部分厂商大模型智能服务产品的发布会上提及的产品还是以在线机器人、外呼机器人、智能质检为主，并且也很难讲明白到底大模型技术加载的智能服务产品与“旧”智能服务产品到底区别在哪里呢？在观众看来，大模型所展现出的智能交互表象，似乎只是传统智能客服功能的一种稍加修饰的呈现方式。例如，传统智能客服早已能够对常见客户问题进行自动回复，大模型的出现乍一看只是在回复的语言流畅度、个性度上略有提升，而在解决实际客服问题的核心能力上并未带来根本性变革。这种思维定式会使得从业人员在大模型应用初期，可能错失了挖掘其潜在价值的先机，仅仅将其视为一种可有可无的技术点缀，而未深入探究其可能带来的深层次变革机遇，但也会减少一些相对的试错成本。

思路二：现实困境的考量（大模型受制于信息安全、算力、部署，普通客服中心根本无法部署，根本无法使用）

与之相对的是另一种观点，他们敏锐地察觉到了大模型落地过程中面临的诸多现实挑战，尤其是信息安全、算力以及部署等关键环节。在信息安全方面，客服中心作为客服中心客户数据的汇聚地，承载着海量的客户隐私信息，如姓名、联系方式、交易记录、银行流水等。大模型的训练与应用往往需要大量数据的支持，另外大模型初期落地大多数客服中心都会选择通过API接口相对经济的方式，这就引发了客服中心对于数据安全的严重担忧。一旦这些敏感数据在与大模型的交互过程中泄露，将会给客服中心带来毁灭性的打击，不仅会损害客服中心的声誉，还可能面临巨额的法律赔偿。

算力问题同样成为了大模型在普通客服中心中落地的一大瓶颈。构建和运行大模型所需的计算资源极其庞大，对于那些缺乏雄厚技术实力和资金储备的普通客服中心而言，购置和维护如此高昂的算力设备几乎是一项不可能完成的任务。这就好比让一个小型作坊去承担大型工厂的生产设备投资，其难度可想而知。

再者，部署大模型涉及到复杂的技术架构和系统整合工作，需要专业的技术团队进行精心策划和实施。普通客服中心往往缺乏这样的技术人才储备和技术实施能力，使得大模型在其内部的部署成为了一个遥不可及的梦想。所以，一些中小客服中心在尝试引入大模型时，面对复杂的技术文档和高昂的技术服务费用，只能望而却步，无奈地认为大模型根本无法在其客服中心环境中得以应用，从而放弃了这一潜在的技术创新机遇。

思路三：直接对客服务的憧憬

部分客服中心则是看到了大模型在直接对客服务方面的巨大潜力，想象着能够借助大模型的强大语言理解和生成能力，实现客户服务的智能化升级。他们设想大模型能够像一位无所不知、善解人意的智能客服代表，直接与客户进行高效、精准的对话互动。例如，在客户咨询产品信息时，大模型可以迅速理解客户的需求，并从其海量的知识储备中提取出相关的产品详情、使用方法、注意事项等信息，以清晰、易懂的语言回复给客户，极大地提高客户咨询的效率和满意度。这种思路的企业往往急于将大模型直接推向前台，期望能够快速收获其带来的服务提升红利，但在实际操作过程中，却可能忽略了大模型与企业现有业务流程和客户需求特点的深度适配、幻觉等问题，从而导致应用效果不尽如人意。

思路四：知识快速导入的幻想（直接向大模型上传客服中心本地化知识文档或者调用本地只是，不用训练直接生成答案）

还有客服中心提出了一种看似高效便捷的思路，即直接向大模型上传企业本地化知识文档或调用本地知识，认为这样无需复杂的训练过程，大模型就能直接生成准确答案。他们想象着只需将企业的产品手册、服务指南、常见问题库等文档一股脑地输入到大模型中，大模型就能立即理解并运用这些知识，为客户提供专业的解答。比如，某客服中心希望通过上传其各类产品的技术规格说明书和用户操作手册，让大模型能够迅速解答客户关于产品功能、故障排除等方面的问题。然而，现实情况是，大模型对知识的理解和运用并非如此简单直接。未经充分训练和优化的大模型可能无法准确理解这些本地化知识文档的结构和语义，导致生成的答案偏离客户的实际需求，甚至出现错误信息，从而影响客户服务质量。

思路五：全面场景覆盖的激进（客服中心所有的场景都要接入大模型，都值得大模型重新做一遍）

部分客服中心秉持着“客服中心所有的场景都要接入大模型，都值得大模型重新做一遍”的理念。他们认为大模型的强大功能足以颠覆企业现有的所有客服场景，无论是售前咨询、售中服务还是售后支持，都应该全面引入大模型进行重塑。例如，在售前咨询环节，大模型可以通过与客户的深度对话，精准挖掘客户需求，为客户推荐最适合的产品或服务套餐；在售中服务阶段，大模型可以实时跟踪订单进度，及时解答客户关于订单状态、物流信息等方面的疑问；在售后支持方面，大模型能够快速诊断产品故障，提供有效的解决方案，甚至主动跟进客户的使用反馈，进行产品优化建议。这种全面覆盖的思路虽然充满了创新和变革的勇气，但也面临着巨大的实施挑战，如不同场景下的业务逻辑复杂性、数据整合难度以及大模型的性能稳定性等问题，稍有不慎就可能导致整个客服体系的混乱和瘫痪。

思路六：人力替代的片面认知（从此在没有人工智能训练师）

最后一种思路是认为随着大模型的引入，从此将不再需要人工智能训练师。这种观点过度夸大了大模型的自主性和智能性，忽视了大模型在实际应用中仍然需要大量的人工干预和优化工作。虽然大模型具有一定的自我学习能力，但在面对特定企业的业务需求、客户群体特点以及复杂多变的市场环境时，仍然需要训练师对其进行针对性的训练、数据标注、模型调优以及错误纠正等工作。例如，当企业推出一款新产品或调整服务策略时，训练师需要及时将相关信息输入到大模型中，并通过精心设计的训练数据和任务，引导大模型正确理解和处理与新产品或新策略相关的客户问题。如果盲目地认为大模型可以完全替代训练师，那么大模型在客服中心的应用很可能会陷入无人监管、性能衰退的困境。

大模型在客服行业的“能”

智能语义理解与交互的“能”

大模型在客服行业展现出的首要能力是其卓越的智能语义理解与交互能力。它能够处理各种自然语言表达形式，无论是客户简洁明了的提问，还是冗长复杂、带有情感色彩甚至隐含语义的表述，大模型都能较为精准地理解其中的意图。例如，当客户用模糊的语言描述产品使用过程中遇到的问题时，大模型可以通过对上下文的综合分析，推断出客户可能遇到的具体故障点，并提供相应的解决方案建议。如，在运营商场景中，客户要求注销号码，并同时提及了资费太贵，大模型能够理解“咨询贵”这一关键信息，进一步给出套餐升级建议。在交互过程中，大模型能够以自然流畅的语言与客户进行对话，根据客户的反馈及时调整回答策略，营造出一种类似于人与人之间交流的互动氛围，从而提高客户的参与感和满意度。

海量知识快速整合与应用的“能”

大模型具备快速整合海量知识的能力，并能将这些知识灵活应用于客服场景中。它可以广泛涉猎各种领域的知识，包括但不限于企业产品知识、行业动态、法律法规、文化常识等。以互联网行业的客服中心为例，大模型能够同时掌握其平台上众多品类商品的详细信息，如服装的款式、尺码、材质，电子产品的性能参数、使用方法，食品的成分、保质期等。当客户咨询关于某商品的相关问题时，大模型可以迅速从其庞大的知识体系中调取相关信息，并以通俗易懂的方式回答客户，大大缩短了客户等待答案的时间，提升了客服服务的效率。

多渠道客服场景适配的“能”

在当今多元化的客户服务渠道环境下，大模型能够很好地适配不同渠道的客服场景。无论是传统的电话客服、在线文字客服，还是新兴的社交媒体客服、智能客服机器人等渠道，大模型都可以发挥其作用。在电话客服中，大模型可以将语音输入内容转换为文本进行理解和处理，然后生成语音回复，实现与客户的实时语音对话；在在线文字客服场景下，大模型能够直接与客户进行文字交互，处理各种类型的文字咨询；在社交媒体客服方面，大模型能够理解社交媒体平台上独特的语言风格、表情符号等元素，并给予恰当的回应，帮助企业在社交媒体上树立良好的品牌形象，增强与客户的互动和粘性；对于智能客服机器人，大模型则可以作为其核心智能引擎，驱动机器人与客户进行自主交互，处理常见问题，减轻人工客服的工作压力。

个性化服务定制的“能”

大模型还能够根据不同客户的特点和需求，提供个性化的服务定制。通过对客户历史数据的分析，如购买记录、咨询历史、投诉记录等，大模型可以深入了解客户的偏好、消费习惯、潜在需求等信息。例如，对于一位经常购买高端电子产品的客户，当他咨询新产品时，大模型可以重点介绍该产品的高端配置、独特功能以及专属服务，以满足客户对高品质产品的追求；对于一位注重价格的客户，大模型则可以在推荐产品时突出性价比优势，并提供相关的优惠信息和促销活动介绍，从而提高客户的购买转化率和忠诚度。

客服中心运营支持岗位人员效率提升的“能”

大模型对于客服中心运营支持岗位人员效率的提升有着显著的助力。在工单处理环节，大模型可以快速对工单内容进行智能分类和优先级排序。例如，对于大量涌入的客户投诉工单，大模型能够依据投诉的关键词、问题类型等自动将其划分到相应的处理队列，如产品质量问题、物流配送问题、售后服务问题等，并按照问题的严重程度和紧急性标记优先级。这使得运营支持人员无需花费大量时间逐一阅读和判断工单，能够直接根据大模型的分类和排序结果进行针对性处理，大大缩短了工单处理的前期准备时间。

在数据分析方面，大模型可以深入挖掘客服数据中的有价值信息。它能够对客户咨询的热点问题、客户满意度趋势、客服人员的服务效率指标等进行全面分析。比如，通过对一段时间内的客户咨询数据进行分析，大模型可以精准地找出客户最常询问的产品功能或服务细节，运营支持人员据此可以优化产品介绍页面或培训客服人员重点掌握相关知识，从而提高整体服务质量。同时，大模型还能发现客服人员在哪些方面的回答效率较低或客户满意度不高，为针对性地开展培训和改进工作提供数据依据，使运营支持人员在制定管理策略和优化流程时更加科学高效。

在知识库管理方面，大模型可以协助运营支持人员进行知识更新和优化。当企业推出新产品或更新服务政策时，大模型能够快速学习相关信息，并对比现有知识库内容，提示运营支持人员需要更新或补充的知识点。此外，大模型还能根据客服人员在实际应用中的反馈，如某些知识内容难以理解或查询不便，对知识库的结构和内容呈现方式进行优化建议，确保知识库始终保持高效、易用，为客服人员提供更有力的知识支撑，间接提升了运营支持岗位人员的工作效率。

智能服务产品训练效率提升的“能”

大模型在智能服务产品训练效率提升方面也有着不可忽视的作用。传统的智能客服训练往往需要大量的人工标注数据来教导模型识别各种问题和答案的对应关系。而大模型凭借其强大的语言理解和生成能力，可以在一定程度上减少对大规模人工标注数据的依赖。例如，通过无监督学习的方式，大模型可以自行从海量的文本数据中学习语言的结构、语义关系和常见的问答模式。这就好比让模型在一个巨大的知识宝库中自主探索和学习，而不是单纯依靠人工投喂知识。

在有监督训练中，大模型能够更快地从少量的标注数据中归纳出规律并应用到新的问题处理中。以金融客服智能产品训练为例，对于一些复杂的金融产品咨询问题，如基金投资组合的风险评估和收益预测，只需提供少量经过专业金融人员标注的典型问题和答案数据，大模型就可以通过自身的学习算法迅速理解其中的逻辑关系，并能够对类似但未见过的问题进行合理的回答。这大大缩短了训练所需的时间和数据量，提高了智能服务产品的训练效率。

同时，大模型还可以实现智能服务产品的增量训练。当有新的知识或业务场景出现时，无需对整个模型进行重新训练，只需将新的数据输入到大模型中，它就能够快速地将新信息整合到已有的知识体系中，并调整自身的参数和策略，使得智能服务产品能够及时适应业务的变化和发展，始终保持良好的服务性能，进一步提升了训练的灵活性和效率。

大模型在客服行业的“不能”

不能一：生成内容精确度；

大模型生成内容的精确度在很大程度上依赖于提示词的质量。如果提示词不够准确、清晰或完整，大模型可能会生成偏离客户需求的回答。例如，在客户询问一套餐的某一特定信息时，如果提示词未能准确传达该功能的关键信息，大模型可能会提供与该功能无关的其他信息介绍，导致客户无法得到满意的答案。而且，大模型在理解提示词时可能存在歧义或误解，尤其是对于一些具有多重含义或行业特定术语的提示词，这进一步影响了生成内容的精确性。在客服场景中，精确的回答对于解决客户问题至关重要，因此生成内容精确度的不稳定成为了大模型的一个显著短板。

不能二：生成内容正确度–大模型幻觉

大模型的“幻想能力”是其另一个令人担忧的问题。虽然可以通过提示词进行一定程度的控制，但仍难以完全避免其生成与事实不符的内容。在客服行业，提供正确的信息是基本原则，如果大模型根据错误的理解或自身的“幻想”生成答案，可能会误导客户，导致客户做出错误的决策。例如，在金融客服领域，关于理财产品的收益、风险等信息必须准确无误，若大模型凭空生成错误的收益数据或风险评估，将会给客户带来严重的经济损失，同时也会损害企业的信誉。因此，如何确保大模型生成内容的正确度是其在客服行业应用中亟待解决的关键问题。

不能三：生成内容一致性；（两次不同的答案）

大模型在生成内容时难以保证一致性。对于相同或相似的问题，可能会在不同的时间或情境下给出不同的答案。这在客服行业中会给客户带来困惑和不信任感。例如，一位客户先后两次询问关于某产品的售后服务政策，大模型可能由于自身的学习或算法调整等原因，给出了略有差异的回答，这会让客户怀疑客服的专业性和可靠性。对于企业来说，保持客服回答的一致性是维护品牌形象和客户信任的重要环节，而大模型目前在这方面的表现还不尽如人意。

不能四：危险内容生成

大模型可能会生成危险内容，如涉及暴力、歧视、虚假信息传播等违反伦理道德或法律法规的内容。在客服行业，企业需要确保与客户的交互内容是积极健康、合法合规的。如果大模型不慎生成此类危险内容，将会给企业带来极大的负面影响，甚至可能引发法律纠纷。例如，在处理一些社会热点话题或敏感问题时，大模型可能会生成不当的言论，从而损害企业的社会形象和声誉。因此，如何有效过滤和防止大模型生成危险内容是其在客服应用中的重要考量。

不能五：字数规模限制

大模型在生成回答时往往存在字数规模限制。在某些客服场景中，客户可能需要较为详细、全面的回答，尤其是对于一些复杂的问题或需要深入解释的情况。然而，大模型可能由于字数限制无法充分展开阐述，导致客户无法获取足够的信息。例如，在客户咨询某项业务办理时，大模型可能因为字数限制只能提供简略的步骤概述，而无法详细说明每个步骤中的注意事项和可能遇到的问题及解决方案，这会影响客户的使用体验和问题解决效果。

不能七：底层限制（模型调整技术、政策与法规等）

大模型还面临着诸多底层限制，包括模型调整技术的复杂性、政策与法规的约束等。从技术层面来说，对大模型进行针对性的优化和调整并非易事，需要专业的技术团队和大量的资源投入。而且，随着政策法规对数据安全、隐私保护、人工智能伦理等方面的要求日益严格，大模型在客服行业的应用必须在合规的框架内进行。例如，在数据使用方面，企业需要遵循相关的数据保护法规，确保大模型训练和使用的数据来源合法、处理合规，这在一定程度上限制了大模型在客服中心的快速推广和灵活应用。

为了解决上述难题因此大模型在落地客服行业就采取很多不同的技术路径，其中 RAG（检索增强生成）和 LangChain、多种提示词框架还有CTO思维链条法则。

大模型在客服行业落地时能与不能的“取舍”

在大模型于客服中心落地的进程中，客服中心必须审慎地对其“能”与“不能”进行权衡取舍。一方面，要充分利用大模型的优势能力。例如，在构建智能客服系统时，应重点强化其智能语义理解与交互功能，通过优化模型训练算法和数据质量，提高其对客户问题的理解准确率和回答的自然流畅度，从而提升客户体验。同时，借助大模型的海量知识整合与应用能力，建立完善的企业知识管理体系，确保大模型能够快速、准确地获取并运用各类知识资源，为客户提供全面、专业的服务。在多渠道客服场景适配方面，根据不同渠道的特点和客户群体的行为习惯，对大模型进行针对性的优化配置，实现无缝对接和高效服务。并且，积极开展个性化服务定制，深度挖掘客户数据，构建精准的客户画像，让大模型能够根据客户的个性化需求提供定制化的服务方案，增强客户的粘性和忠诚度。

另一方面，对于大模型的“不能”之处，企业需要制定相应的应对策略。针对生成内容精确度的问题，建立专业的提示词设计团队或机制，对常见问题的提示词进行精心设计和优化，同时加强对大模型理解提示词过程的监控和反馈，及时纠正偏差。为解决生成内容正确度的隐患，构建严格的内容审核机制，对大模型生成的答案进行二次审核，尤其是对于涉及关键信息如金融数据、产品参数等领域的回答，要与企业内部的权威数据来源进行比对验证，确保信息的准确性。在处理生成内容一致性难题时，通过设定固定的回答框架和标准话术模板，约束大模型的回答范围和风格，同时定期对模型进行一致性测试和优化调整，保证在相同或相似问题上的回答一致性。对于危险内容生成的风险，部署先进的内容过滤系统，利用人工智能技术和人工审核相结合的方式，对大模型生成的内容进行实时监测和过滤，一旦发现危险内容，立即进行拦截和处理，并对模型进行回溯分析和调整，防止类似情况再次发生。面对字数规模限制，企业可以根据客服场景的需求，对大模型进行定制化训练，调整其生成回答的长度策略，或者采用分层回答的方式，先提供简要回答满足客户的基本需求，再根据客户的进一步追问提供更详细的解释说明。在底层限制方面，加强与技术供应商的合作，投入足够的资源进行技术研发和团队建设，确保能够在政策法规允许的范围内，对大模型进行有效的调整和优化，同时建立健全的数据安全管理体系，保障数据的合法合规使用。

总之，大模型在客服中心的落地是一个复杂而长期的过程，企业需要全面认识其“能” 与“不能”，在充分发挥优势的同时，积极应对挑战，通过科学合理的取舍和策略制定，实现大模型与客服业务的深度融合，推动客服行业向智能化、高效化方向发展。

大模型在客服中心落地的整体333思考法则

“不谋全局者，不足谋一域”，大模型系统落地客服中心绝非一蹴而就的简单任务，而是一项错综复杂的系统工程。在这一宏大的工程中，整体思维与整体视角犹如明亮的灯塔，指引着前行的方向，是确保大模型成功融入客服体系并发挥最大效能的关键所在。因此，接下来我将深入分享一些我在大模型建设落地过程中所领悟到的整体思维与整体视角，因为文章篇幅有限因此笔者主要挑选其中几个关注较多的方向进行分享，若有忽略之处也欢迎各位读者一同探讨

大模型在客服行业落地的三个阶段

整体规划与建设阶段

在大模型落地客服中心的初始阶段，整体规划与建设是重中之重，如同大厦的基石一般重要。这一阶段整合了从规划到建设的多个关键步骤。

首先，整体调研工作必不可少。这包括对客服中心现有的整体问题进行全面评估，详细分析目前客服工作流程中存在的痛点，例如客户咨询响应时间过长、问题解决效率低下、客户满意度不高等等。同时，还需要制定整体实施计划，明确项目的目标、时间表、资源分配等关键要素，确保项目能够有条不紊地推进。

在整体规划阶段，还需要进行智能服务远景规划，即根据企业的战略目标和客服业务的发展方向，描绘出大模型应用后客服中心的理想蓝图。这涉及到对智能系统功能的梳理，确定大模型需要具备哪些功能才能满足客服业务的需求，例如精准的问题识别、快速的知识检索、人性化的回复生成等。此外，还要制定智能服务技术、策略等白皮书，将大模型应用的技术框架、运营策略等以规范的文档形式确定下来，为后续的建设和实施提供明确的指导。

在完成整体规划后，便进入到建设环节。系统选型辅助是关键的第一步，根据整体规划中确定的功能需求和技术框架，对市面上现有的大模型产品或技术进行筛选和评估，选择最适合企业客服中心的大模型方案。这需要综合考虑模型的准确性、稳定性、可扩展性、成本等多方面因素。

接着是进行 POC（概念验证）测试，在实际环境或者测试环境中对选定的大模型进行小规模的测试，验证其是否能够达到预期的性能指标，如回答问题的准确率、响应时间等。通过 POC 测试，可以及时发现模型存在的问题，并对模型进行调整和优化。

注意：一般POC测试大多数情况是以邀请制方式邀请具有相关系统建设能力的厂商将系统投入真实环境，使用真实客户语料或数据，模拟真实业务流程进行概念或者场景验证的测试方式，上述的三个真实必不可少，尤其是模拟真实业务流程，这是大多数企业容易忽略的地方。

最后是系统建设辅助，在确定方向可行后，进行全面的系统建设工作。这包括将大模型与客服中心现有的系统进行集成，如与呼叫中心系统、在线客服平台、客户关系管理系统（CRM）等进行对接，确保数据能够在各个系统之间顺畅流通。同时，还需要建立数据驾驶舱，对大模型运行过程中的数据进行实时监控和分析，为后续的运营和优化提供数据支持。

大模型赋能智能服务产品

大模型赋能智能服务产品是大模型落地客服中心过程中的关键环节，实质是利用大模型的系统架构或者原子化能力对旧的智能服务产品进行改造，理论上来说：已经智能服务产品都可以叠加部分大模型的能力，如：在质检方面，大模型能够通过其强大的数据分析能力，对客服交互内容进行质量检测，精准识别出回答中的错误、不规范表述等问题。例如，大模型可以对客服人员与客户的聊天记录进行分析，判断客服的回答是否准确、完整，是否符合企业的服务规范，从而帮助企业提升客服服务质量。

在具体产品训练与运营能力方面，大模型围绕具体智能服务产品，从建设全生命周期帮助企业提升其训练、运营、管理能力。以智能外呼产品为例，大模型可以利用其对客户数据的深入理解，优化外呼策略，提高外呼的成功率和客户满意度。对于智能 IVR 导航，大模型能够通过学习大量的客户交互数据，使 IVR 导航更加智能，准确地引导客户找到所需的服务。

大模型还能助力知识库管理与提升，通过不断学习和更新知识，确保知识库内容的准确性和时效性。它可以从大量的业务资料、行业知识和客户反馈中提取有价值的信息，补充和完善知识库内容，使客服人员能够获取到最新、最准确的知识来回答客户问题。

在线机器人也能在大模型的支持下，更准确、更智能地回答客户问题。大模型为在线机器人提供了强大的知识储备和语义理解能力，当客户提出问题时，在线机器人能够迅速从大模型的知识库中检索相关信息，并以自然流畅的语言进行回复，提高客户问题解决的效率。

同时，大模型可以推动业务创新，帮助企业挖掘新的客服业务模式。例如，通过对客户需求和行为数据的分析，大模型可以发现潜在的业务机会，如推出新的增值服务或优化现有服务流程，从而提升企业的竞争力。并且大模型可作为帮助中心助手，为客户提供更优质、更全面的服务，无论是解答常见问题，还是提供个性化的服务建议，都能让客户获得更好的体验。

但需要注意的是：很多应用者包括笔者其实都有惯性思维，会认为大模型赋能下的智能服务产品一定就是好的，这需要我们辩证的去思考，智能化建设一定是为了达成某个业务目标，以目标为终，不管是“黑猫”（大模型）还是“白猫”（旧智能）核心的思考指标一定是业务而非为了应用而应用。其次，大模型对传统智能服务产品的提升更像“旧瓶装新酒”或者表面看起来还是老样子，但实质已经发生了变化。

应用与创新阶段

大模型建设完成后，便进入到应用与业务适应优化阶段，在这个阶段，首先要关注的是管理体系与应用创新。这包括提升管理能力，建立完善的大模型运营管理体系，对模型的日常运行、数据更新、性能监控等进行规范管理；同时，还要注重创新能力的培养，鼓励团队不断探索大模型在客服业务中的新应用场景和新功能，例如利用大模型进行客户需求预测、个性化服务推荐等。从应用视角来看，要实现全周期的应用，即大模型不仅要在客户咨询时发挥作用，还要贯穿于客户服务的整个生命周期，包括售前咨询、售中服务、售后支持等各个环节。同时，还要从全渠道的角度出发，确保大模型能够在不同的客服渠道，如电话、网站、移动应用、社交媒体等，都能提供一致且优质的服务体验。

此外，还要从全视角和策略视角出发，将大模型与企业的整体战略相结合，使其成为企业提升客户服务水平、增强市场竞争力的重要战略工具。通过不断地围绕具体智能服务产品进行训练、运营和管理能力的提升，实现大模型在客服行业的深度应用和持续创新，从而为企业创造更大的价值。

大模型在客服行业落地的三个层次

大模型在客服行业落地很有三个层次分别是入门、进阶、精进对应其基础功能模块；大模型落地适配业务，结合业务要求进行优化层次；大模型整体提升的精进层次。

基础功能层

这是大模型在客服行业落地的根基所在。基础功能层主要聚焦于大模型对自然语言的基本理解与处理能力。它需要能够精准地识别客户输入的各种自然语言表达，无论是清晰明确的提问，还是模糊含混、带有浓重情感色彩甚至隐含深意的语句。例如，客户可能用愤怒的语气抱怨产品出现故障，或是用委婉含蓄的方式询问产品的特殊功能，大模型都要能准确捕捉其中的关键信息。在此基础上，大模型要能够生成通顺、合理且具有一定针对性的回复。这一回复或许并非尽善尽美，但至少能够初步解答客户的疑问，为后续更深入的交互奠定基础。比如，当客户询问某电子产品的基本操作方法时，大模型能迅速从其预训练知识中提取相关信息，以简洁明了的语言告知客户操作步骤。这一层次的成功构建，能够让大模型在客服场景中初步站稳脚跟，实现与客户的基本交流互动。

业务适配层

在基础功能得以保障之后，业务适配层成为关键的进阶环节。此层着重于将大模型与客服行业的特定业务流程、业务知识以及业务需求进行深度融合。大模型需要全面深入地学习企业的产品体系，包括各类产品的详细特性、功能优势、使用场景、更新迭代情况等。同时，大模型还需对企业的服务政策了如指掌，如退换货政策、售后服务网点分布、维修流程与收费标准等。当客户询问关于产品售后保障的问题时，大模型能够依据企业的服务政策，清晰地告知客户 “如果您购买的产品在质保期内出现非人为损坏的质量问题，您可以携带购买凭证前往附近的官方售后服务网点，我们将为您提供免费维修或更换服务。” 此外，业务适配层还要求大模型能够根据不同的业务场景，如售前咨询、售中订单处理、售后问题解决等，灵活调整其回答策略和服务方式。在售前咨询时，大模型侧重于挖掘客户需求，推荐合适的产品；在售中则专注于订单跟踪与信息反馈；售后则全力解决客户的投诉与问题，从而实现对整个客服业务流程的全方位适配与优化。

智能优化层

智能优化层是大模型在客服行业落地的高阶追求。在这一层次，大模型不仅仅是被动地响应客户需求，更是能够主动地分析客户数据、挖掘潜在需求、预测客户行为，并据此对自身的服务进行持续优化。通过对大量客户咨询数据的深度挖掘，大模型可以发现客户在不同时间段、不同地域、不同产品类别上的需求热点和痛点。例如，发现某地区的客户在特定季节对某类产品的咨询量大幅增加，大模型可以提示企业提前做好库存准备或针对性地开展营销活动。同时，大模型能够根据客户的历史交互记录，预测客户可能提出的后续问题或潜在需求，提前做好知识储备和回答准备。比如，当客户咨询某产品的某一功能后，大模型可以预判客户可能还会对该功能的使用技巧或相关配套产品感兴趣，从而主动提供相关信息，提升客户体验。此外，智能优化层还包括大模型对自身性能的优化，如不断调整算法参数以提高回答的准确性和效率，根据新的数据和知识更新及时优化自身的知识体系，确保始终处于最佳服务状态，为客服行业带来真正具有前瞻性和创新性的智能变革。

大模型在客服行业落地的三种方式

所谓“工欲善其事，必先利其器”，在大模型于客服行业落地的征程中，选择合适的落地方式就如同挑选精良的工具。因为不同企业的基础情况不同，在这笔者介绍三种大模型落地建设的方式。

自建（含外采后自开发）

自建大模型是一种具有高度自主性和定制化潜力的落地方式。对于那些拥有雄厚技术实力、丰富数据资源以及强大研发团队的大型企业或行业巨头而言，自建大模型能够使其完全掌控模型的开发进程、数据使用和算法优化方向。在自建过程中，企业可以根据自身独特的客服业务需求和企业文化特点，量身定制大模型的架构与功能。例如，一家金融企业在自建大模型时，可以将大量的金融专业知识、内部风险评估模型、合规政策等融入其中，使大模型在处理金融客服业务时，能够精准地解答客户关于投资产品风险收益分析、贷款审批流程、账户安全等复杂问题，并且能够严格遵循企业内部的合规要求，确保服务的专业性和安全性。然而，自建大模型也面临着诸多挑战。其建设成本极高，不仅包括硬件设备的购置与维护，如大规模的数据中心建设、高性能服务器集群搭建等，还涵盖了软件研发、算法研究、人才招聘与培养等方面的巨额投入。同时，自建大模型需要较长的研发周期，从最初的需求分析、模型设计到后期的训练优化、测试部署，每一个环节都需要耗费大量的时间和精力，并且在建设过程中还需要不断应对技术难题和数据管理问题，如数据质量把控、数据隐私保护等，这对企业的技术储备和管理能力提出了严峻的考验。

引入咨询

引入咨询是一种相对灵活且资源整合性较强的大模型落地方式。对于那些在技术研发能力上有所欠缺，但又希望借助大模型提升客服水平的企业来说，引入专业的咨询公司或技术顾问团队是一个明智的选择。这些咨询机构通常拥有丰富的大模型应用经验和专业的技术知识，能够深入了解企业的客服业务现状、业务痛点以及未来发展需求，然后为企业提供一套全面且具有针对性的大模型引入方案。例如，咨询团队会对企业现有的客服数据进行详细分析，评估企业的数据质量和数据结构是否适合大模型的应用，如发现数据存在格式不统一、标注不准确等问题，会提出相应的数据治理方案。同时，他们会根据企业的业务特点，帮助企业选择合适的大模型供应商或开源模型，并协助企业进行模型的定制化配置和优化。在模型部署阶段，咨询团队还会指导企业进行系统集成，确保大模型与企业现有的客服系统能够无缝对接，实现数据的顺畅流通和交互。此外，咨询团队还可以为企业提供员工培训方案，帮助客服人员快速熟悉和掌握大模型的使用方法，提高服务效率和质量。然而，引入咨询也并非毫无风险。一方面，咨询费用本身是一笔不小的开支，对于一些预算有限的企业来说可能会造成较大的经济压力。另一方面，如果选择的咨询机构不够专业或缺乏行业经验，可能会导致方案设计不合理、模型选型失误等问题，从而影响大模型在客服中心的落地效果。

代运营

代运营是一种新兴的大模型落地方式，它结合了厂商与的双重优势，为企业提供了一种省心省力的解决方案。在这种方式下，企业、厂商与专业的代运营公司三方合作，企业与厂商沟通确认大模型的建设工作，包括从模型架构设计、数据采集与处理、模型训练到初步测试等一系列前期工作。代运营公司凭借其专业的技术团队和丰富的项目经验，能够高效地完成大模型的建设任务，并确保模型具备一定的基础性能和功能。例如，代运营公司会利用其先进的数据采集工具和数据清洗算法，为企业收集和整理高质量的客服数据，帮助技术团队采用成熟的模型训练技术和优化策略，构建出一个适用于客服行业的大模型框架。而在模型上线和持续建设优化过程中，代运营公司可以持续监测大模型的性能表现，收集客户反馈和业务数据，对模型进行深度分析和优化。例如，通过分析客户与大模型的交互数据，发现模型在某些特定问题的回答上存在准确率不高或回答不完整的情况，代运营公司会及时调整模型的训练数据和算法参数，提高模型的回答质量。同时，代运营公司也可以在企业、技术厂商或者咨询团队的指导下根据企业的业务发展需求和市场变化情况，对大模型进行功能拓展和升级，如增加新的业务知识模块、优化交互界面等，确保大模型始终能够与企业的客服业务紧密结合，并保持良好的服务效果。然而，这种方式也存在一定的局限性。企业对大模型的自主控制权相对较弱，在一些关键决策和业务调整上可能需要依赖代运营公司的意见和操作，并且在长期合作过程中，如果代运营公司出现经营问题或服务质量下降，可能会对企业的客服业务产生不利影响。

大模型赋能智能服务的核心关键

在大模型赋能客服行业的进程中，运营环节无疑处于核心地位之一，其运营的核心要点以及运营方式的转变深刻影响着大模型在智能服务领域的效能发挥。

运营的核心

数据驱动的精准决策

数据是大模型智能服务运营的关键基石。在当今数字化时代，客户与智能客服系统的每一次交互都会产生大量的数据，这些数据涵盖了客户咨询的问题内容、提问时间、交互频率、情绪倾向等多维度信息。通过对海量的客户交互数据进行收集、整理与深度分析，能够精准洞察客户的需求、偏好以及行为模式。例如，利用自然语言处理技术对客户咨询的文本数据进行分析，统计出高频问题，像在某电商平台的客服数据中，发现关于产品尺码选择、物流配送进度查询以及退换货政策咨询的问题出现频率极高，那么就可明确这些方面是服务的重点优化方向。还能结合业务咨询量的时间分布，了解客户在不同时间段的咨询热度，如在咨询高峰阶段，客户对订单状态和优惠活动规则的咨询量会大幅增加，据此可以合理调配客服资源，在高峰期增加在线客服人员数量或者优化智能客服的自动回复策略，确保客户能够得到及时有效的回应。

同时，借助数据挖掘技术，还能发现潜在的客户需求与市场趋势。通过关联分析算法，可以挖掘出客户购买某类产品与咨询相关售后服务之间的潜在联系，从而提前做好服务准备，优化服务流程，实现主动式的客户服务。例如，当发现购买某高端电子产品的客户在一段时间后普遍会咨询软件升级问题时，就可以提前推送软件升级通知，并附带详细的升级指南和常见问题解答，提升客户体验。此外，基于数据的分析结果还能够为企业的产品研发、营销策略制定等提供有力依据，形成一个以数据为驱动的良性运营闭环，使企业能够更加敏捷地适应市场变化，满足客户需求，提升自身的竞争力。

持续优化的模型性能

大模型的性能并非一成不变，而是需要在运营过程中持续优化。这包括对模型的准确性、稳定性、响应速度等多方面性能指标的监测与提升。为了确保模型回答的准确性，需要建立一套完善的评估机制，定期对模型在不同业务场景下的回答进行人工审核与对比分析。例如，在金融客服领域，对于涉及理财产品收益计算、风险评估等关键问题的回答，要与专业的金融分析师给出的答案进行比对，及时发现并纠正模型可能出现的错误。同时，还可以根据客户对回答的满意度评分、是否进一步追问等，对模型进行迭代训练，不断提高其回答的准确性和有效性。

模型的稳定性也是运营关注的重点。在高并发的客户咨询场景下，要确保大模型能够稳定运行，不出现宕机或响应延迟过长的情况。这需要对模型的服务器架构、资源分配等进行优化配置，采用负载均衡技术、分布式计算等手段，保障系统的可靠性。响应速度同样至关重要。在快节奏的现代社会，客户期望能够得到即时的回复。因此，需要对大模型的推理算法进行优化，采用缓存机制、模型压缩技术等，减少模型的响应时间。例如，对于一些常见问题的回答，可以缓存到内存中，当客户再次提问时能够直接快速读取，无需重新进行复杂的模型推理计算，从而大大提高了响应速度，提升客户的满意度。

高效协同的人机合作

尽管大模型具有强大的智能能力，但在智能服务中，人机合作仍然是关键。人工客服与大模型之间需要建立高效协同的工作模式。一方面，人工客服能够弥补大模型在某些复杂场景下的不足。例如，当客户提出涉及情感安抚、特殊情况处理或需要人类经验判断的问题时，人工客服可以凭借其丰富的情感理解能力和生活经验，提供更加贴心、个性化的服务。比如，在处理客户的投诉时，人工客服能够敏锐地感知客户的情绪状态，用温暖的语言安抚客户，同时根据具体情况灵活地制定解决方案，而这是大模型目前难以完全替代的。

另一方面，大模型可以为人工客服提供强大的知识支持和辅助决策工具。它能够快速检索海量的知识信息，为人工客服提供准确的产品知识、服务政策等内容，帮助人工客服更高效地回答客户问题。例如，在面对客户关于某新产品的详细功能咨询时，人工客服可以借助大模型迅速获取相关信息，然后以更加通俗易懂的方式传达给客户。同时，大模型还可以通过对客户问题的初步分析和分类，为人工客服推荐合适的回答策略和话术模板，提高人工客服的工作效率和服务质量。

为了实现高效的人机合作，需要建立良好的沟通协作机制和界面。例如，开发专门的客服工作台，将大模型的功能集成到其中，人工客服可以在同一个界面上方便地调用大模型的知识查询、问题分析等功能，同时也能够将自己的经验和判断反馈给大模型，实现两者之间的信息共享和交互优化。此外，还需要对人工客服进行针对性的培训，使其熟悉大模型的工作原理和使用方法，能够更好地与大模型协同工作，发挥各自的优势，为客户提供优质、高效、个性化的智能服务。

运营方式的变化

从被动响应到主动服务

传统的智能客服运营模式多为被动响应，即客户提出问题后，智能客服才进行回答。而在大模型赋能下，运营方式逐渐向主动服务转变。通过对客户数据的深度挖掘和分析，大模型能够提前预测客户的需求和潜在问题，并主动发起服务。例如，在客户购买产品后，大模型可以根据产品的使用周期和常见问题数据，主动向客户推送产品使用小贴士、保养建议或可能出现的故障预警信息。如：对于一款智能家居设备，在其电池使用一段时间后，大模型可主动提醒客户更换电池，并提供更换电池的详细步骤和注意事项。

在客户浏览企业网站或应用程序时，大模型可以实时分析客户的浏览行为和停留时间，主动弹出相关的产品推荐或优惠信息，引导客户进行购买决策。例如，当客户在电商平台上浏览某类服装时，大模型可以根据客户的浏览历史、收藏偏好以及同类客户的购买行为分析，主动推荐搭配的饰品、鞋子或其他相关服装款式，并提供个性化的折扣优惠，提高客户的购买转化率。这种主动服务的运营方式能够极大地提升客户体验，增强客户对企业的好感度和忠诚度，使企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。

从单一渠道到全渠道整合

随着客户接触点的日益多元化，智能服务的运营也从单一渠道向全渠道整合转变。大模型需要能够在不同的客户服务渠道，如网站在线客服、手机应用客服、社交媒体客服、电话客服等，提供统一、连贯的服务体验。在全渠道整合运营模式下，客户无论通过何种渠道与企业进行交互，其咨询历史、偏好信息等数据都能够被大模型实时获取和共享。

为了实现全渠道整合，需要构建统一的客户服务平台，将大模型与各个渠道的客服系统进行深度集成。通过采用微服务架构、消息队列等技术手段，确保数据在不同渠道之间的实时同步和交互。同时，还需要对不同渠道的客服话术和服务流程进行统一规范和优化，使客户在各个渠道都能感受到一致的服务风格和质量标准。例如，制定统一的客服话术模板，无论是在文字回复还是语音回复中，都使用亲切、专业的语言风格，并且在服务流程上，确保客户在各个渠道都能够方便地发起咨询、查询订单、提出投诉等，实现无缝的全渠道服务体验，提升客户的满意度和便利性。

从固定规则到动态自适应

传统智能客服运营往往依赖于固定的规则和流程，而大模型则具备动态自适应的能力，使得运营方式发生了重大变革。大模型可以根据不同的客户特征、市场环境变化以及业务需求调整，实时优化自身的服务策略和回答方式。例如，在面对不同地域的客户时，大模型能够自动识别客户的地理位置信息，根据当地的文化习俗、消费习惯和法律法规，调整服务内容和话术。

在业务需求调整方面，如企业推出新的产品系列或调整服务政策时，大模型能够快速学习和适应新的知识和要求，并及时更新服务内容。

新的一年展望：客服行业大模型发展的关键聚焦点

多模态交互：重塑服务体验与创新模式

多模态交互的蓬勃发展将为客服领域的服务模式注入全新活力，深度重塑客户服务体验。随着人工智能技术、计算机视觉技术以及语音识别技术等前沿科技的迅猛推进，多模态交互将告别概念化阶段，深度融入客服日常运营的环节，一跃成为提升服务品质和客户满意度的核心驱动力。

多模态交互将彻底打破传统单一文本或语音交互的桎梏，搭建起客户与客服系统之间更为自然、多元且高效的沟通桥梁。客户得以借助语音、文字、图像、手势乃至表情等多种方式向客服系统传达需求，而客服系统亦能以更加丰富多样的形式回应客户，呈上更为直观、生动且精准的解决方案。如：当客户咨询问题时，除了运用文字或语音细致描述问题，还可直接上传产品使用过程中遭遇问题的照片或视频。此时，大模型结合先进的图像识别技术以及自身深厚的知识储备，能够迅速且精准地洞悉问题症结所在，并以图文并茂、甚至是动态动画演示的方式，为客户提供详尽且易于理解的操作指导。这种创新的多模态服务模式不仅能大幅提升问题解决效率，还能显著降低客户理解难度，使服务更具人性化温度。

在处理复杂问题时，多模态交互的优势将展现得淋漓尽致。比如在技术支持类客服场景中，当客户遇到设备故障时，可通过视频通话实时向客服展示设备的异常状态。客服人员凭借大模型强大的智能分析能力，立即指导客户展开故障排查，并同步结合相关技术文档、原理图等资料，以多模态融合的形式呈现给客户，助力客户更透彻地理解问题本质和解决方案要点。这将极大提升客户解决复杂问题的体验，有效减少因沟通不畅而引发的误解和不满情绪。

高质量数据：驱动通用向专业模型的精准跃迁

高质量数据的精准获取与高效利用，将在企业推动通用大模型向专业大模型落地转化的进程中，扮演举足轻重的角色，成为实现模型精准化、专业化服务的关键钥匙。

高质量数据堪称构建专业大模型的坚实基石。企业通过广泛收集、精心整理并精细标注与自身业务高度契合的高质量数据，能够使大模型更深入地理解特定行业的专业术语、复杂业务流程以及多样化的客户需求。高质量数据亦有助于企业优化模型的性能表现和服务效果。借助对丰富多样的数据进行深度剖析，企业能够深入洞察客户的行为模式、偏好倾向以及痛点所在，进而有的放矢地调整模型的算法架构和参数设置，提高模型的准确性和响应速度。同时，在风险控制层面，高质量数据能够助力企业构建更为精准的风险预警模型，及时敏锐地识别潜在风险因素，切实保障企业和客户的资金安全。

此外，高质量数据的有效管理和及时更新机制，对于专业大模型的持续优化至关重要。企业需要构建完善的数据治理体系，全力确保数据的准确性、完整性和时效性。伴随业务的持续演进和市场环境的动态变化，及时更新数据，使大模型始终紧跟最新的行业动态和客户需求脉搏，不断提升服务水平。

大模型幻觉处理：筑牢客服稳定发展的风险防线

大模型幻觉处理技术的提升将多管齐下。一方面，通过持续改进模型的训练算法和优化数据预处理流程，增强模型对信息的理解与判断能力，使其能够更精准地甄别真实信息与虚假信息之间的细微差异。例如，采用更为严苛的数据筛选和清洗技术，确保训练数据的真实可靠，从源头上减少因错误数据引发的模型幻觉问题。同时，引入更先进的语义理解和逻辑推理模块，使大模型在生成回答时能够基于严谨合理的逻辑和确凿的事实依据，杜绝凭空臆想的情况发生。

在模型的评估和监控方面，将构建更为完善的体系。实时监测大模型在客服应用中的实际表现，对其生成的回答实施严格的质量检测。一旦察觉可能存在幻觉的内容，立即进行纠正和优化调整。例如，采用自动审核技术与人工抽检相结合的双重检查模式，对大模型的输出进行全面把关，确保提供给客户的信息准确无误。同时，通过广泛收集客户反馈和深入分析实际业务数据，精准剖析模型在不同场景下产生幻觉的根源，针对性地进行优化改进。

对于涉及关键信息和决策性内容的客服场景，如金融咨询、法律咨询等，可以采取更为审慎的措施。紧密结合专业知识库和权威数据源，对大模型的回答进行严格验证和补充完善，确保客户获取的信息具备高度的准确性和可靠性。

法律法规：护航大模型在客服领域的稳健前行

随着数据成为大模型训练和应用的核心要素，相关法律法规将严格规范数据的收集、存储、使用和共享流程，确保客户数据的安全和隐私得到充分保障。企业在利用大模型开展客服业务时，必须遵守法律法规的要求，建立健全的数据管理体系，采取加密、匿名化等技术手段保护客户数据，防止数据泄露和滥用。这不仅有助于增强客户对企业的信任，也为大模型在客服行业的长期稳定应用奠定了基础。

在算法公平性和透明度方面，确保大模型的算法不产生歧视性结果，保证不同客户群体在接受客服服务时能够得到公平对待。同时，提高大模型的透明度，向客户解释模型的决策过程和依据，使客户能够理解为什么得到特定的回答或服务推荐。

此外，国家相关法律法规的完善还将为大模型在客服行业的创新和发展提供法律框架和指导。促进客服中心积极探索大模型的应用场景和服务模式创新，推动行业技术进步和服务质量提升。

先行企业经验：助力全行业大模型应用加速普及

部分先行企业在大模型落地路径上的成熟经验可以为其他企业提供宝贵的借鉴和启示，加速大模型在整个客服行业的广泛应用和推广。这些企业在选择适合自身业务需求的大模型技术、进行系统集成和优化过程中积累了丰富经验，比如：在评估不同大模型供应商的产品时，综合考虑模型的准确性、性能、可扩展性以及与现有系统的兼容性等因素，选择最匹配的方案。此外了解如何解决技术集成过程中遇到的接口对接、数据传输等问题，能够帮助其他企业更加顺利地将大模型融入到自身的客服体系中。

在业务流程优化和组织变革方面，大模型的落地往往伴随着企业业务流程的调整和组织架构的变革，如何围绕大模型优化客服业务流程，实现从客户咨询到问题解决的高效流转；如何调整组织架构，明确各部门在大模型应用中的职责和协作关系等从而提高客服中心整体运营效率和服务质量。

此外，在人才培养和团队建设方面，大模型的应用需要具备相关技术和业务知识的复合型人才，包括：培养内部人才、引进外部专家以及构建跨部门协作团队等。还包括：如何开展员工培训，提升员工对大模型技术的理解和应用能力；如何建立有效的激励机制，吸引和留住相关人才，为大模型在企业的持续发展提供人才保障。

结束语：

2023年到2024年是大模型爆发的两年也是大模型技术在客服中心不断变革、不断修正、不断进步的两年；这两年里面我们看到的各家客服中心对大模型态度的转变，也看到了大模型在客服行业落地的“能”与“不能”，也总结出了大模型的一些落地思路和方法，也有企业在大模型落地中取得了一定的成绩，更思考了大模型赋能客服行业的核心关键。

展望新的一年，大模型在客服行业的发展将会更加迅猛。期待看到更多的企业能够积极拥抱大模型技术，将其应用于客服中心的各个环节，实现从传统智能客服向大模型智能客服的全面转型。同时，我们也希望看到更多的创新应用和模式涌现，例如多模态交互、高质量数据驱动、大模型幻觉处理等，为客服行业注入新的活力和动力。

《客户世界》创办于2003年1月，是中国客户服务与数字运营行业的旗帜媒体。本文刊载于2024年玄武辑（总第236期），作者苏钰是清华大学出版社《客服域人工智能训练师》作者、客服域知名智能专家；联络编辑：edit@ccmw·net