GPT大語言模型，無疑是今年以來互聯網最火爆的話題。它的橫空出世，刷新了人們對 AI 的認知，它所帶給世界的驚訝，不僅限于人工智能的技術升級，更是它所賦能于各個產業產生的新思路。

智能客服，作為可快速利用自然語言處理模型落地更多場景賦能應用的產品，小鴻發現，GPT大語言模型的加入，將在“營、銷、服”全問答鏈路的環節中“變革”客服工作。

大幅提升智能回復效率

一直以來，AI客服機器人接待客戶，通常使用的方式為“預設問答對”。客戶提問后，智能客服快速檢索知識庫中已有問答對進行反饋。然而，如果客戶的問題超出了知識庫范圍時，問答服務只能做轉人工處理。

應用GPT大語言模型后，沒有被知識庫覆蓋的問題也將可以得到快速回復。企業可事先上傳已有資料文檔，當客戶的提問在知識庫中沒有匹配的問答對時，系統將基于“企業資料庫”，通過GPT大語言模型算法自動組織內容，并進行快速回復。

這樣一來，在企業沒有優化出100%全覆蓋的預設問答對時，智能客服仍可以快速回答客戶的問題，進而提升客戶滿意度。

為企業知識庫建立“加工倉”

過往知識庫的使用方法是通過人工將企業產品、服務及相關知識進行整理，形成覆蓋高頻資訊內容的問答對，預設在智能客服后臺中。這種方法的問答正確率很高，但若要做到盡可能全面的覆蓋，需要耗費大量人力成本。

GPT大語言模型的應用相當于為知識庫修建了一個“加工倉”企業可以將已有的各類文檔素材直接上傳至系統中作“原材料”備用，當客戶的提問超出預設問答對范圍時，GPT大語言模型將自動從海量原材料內容中檢索相關素材，并將碎片化的信息點進行歸納、總結、重新組織，使之成為符合語言邏輯、包含核心信息的回復內容。

這樣，經由GPT大語言模型“加工”后的智能客服，能應對客戶更多、更枝節的問題，便達到了提升“智能客服效率”的目的。

這樣的智能客服升級，無疑能為企業節省更多的人力成本，產生更多的效能。鴻聯九五也持續深耕人工智能與大數據融合，將領先的智能對話技術成果接入企業服務產品中，賦能合作伙伴數智化升級。當然，AI回復的“準度”與“溫度”難以與專業的坐席人員媲美，鴻聯九五將一方面促成人機協同，釋放人員精力專注于差異化服務中，優化客戶體驗，一方面加強AI技術落地應用，幫助企業提升在AI時代的核心競爭力，加速千行百業的數智化升級。