科技雲報道原創。
近幾個月來，大衆對ChatGPT預期的持續走高，也影響到了智能客服領域公司的命運。
一方面，ChatGPT的出現為智能客服場景帶來了更加“智能”的可能性；但另一方面，有人認為ChatGPT完全可以替代現有的智能客服産品，畢竟智能客服“聽不懂人話”也該被整治了。
那麼，ChatGPT到底能否應用在智能客服中，甚至取代現有的智能客服産品呢？
ChatGPT無法替代智能客服
如今企業使用智能客服替代人工客服，或協助人工客服，為客服中心業務降本增效已是大勢所趨，但智能客服的表現仍存在可提升空間。
艾媒咨詢《2021年中國智能客服滿意度調查報告》顯示，認為智能客服能夠解決較多問題的使用者數量占比僅為29.8%。
回答千篇一律(59.1%)、重複循環操作(50.6%)、答非所問(47.3%)等是使用者智能客服使用中遇到的主要問題。
智能客服“答非所問”，被使用者評價為“智障”，其實很大原因是受限于AI技術中的自然語言處理能力，而這正是ChatGPT的優勢所在。
ChatGPT最讓大衆驚豔的一點，就在于能夠像人一樣去對話。
這種流暢的人機對話背後所展現的強大的對自然語言的了解、表達、認知和推理能力，正是智能客服所向往的。
那麼，ChatGPT可以直接應用到智能客服産品中嗎？答案是否定的。
容聯雲AI研究院院長劉傑指出，ChatGPT作為一門通用AI技術，并不能完全替代專門領域的AI技術，比如智能客服。
作為一種商業化産品，智能客服有明确的業務目标和服務對象，通常具有更強的專業知識和業務邏輯。
想要将ChatGPT應用在智能客服産品中，就需要結合具體的業務場景去精調ChatGPT大模型，不斷訓練ChatGPT的專業能力，而不是通用能力。
同時，在智能客服場景中，需要為使用者提供準确可用的回答，以解決實際問題。
目前ChatGPT生成的答案無法溯源、不夠準确，如果作為企業官方答案提供給使用者，會造成企業客服風險上升。
想要提升回答的準确性，還需要對ChatGPT的模型進行訓練并對回答進行稽核和糾正。
除此之外，容聯雲AI研究院院長劉傑也表示，ChatGPT這類大語言模型在商業化落地方面有典型的問題。
一是，大模型不太可能實作私有化部署。
在國内，大型企業出于資料隐私、安全合規等考慮，往往會選擇産品私有化部署。
但ChatGPT作為大模型對于資源要求高，很少有企業能夠負擔得起這種軟硬體支出。
二是，大模型成本高昂。
ChatGPT這類大模型的成本分為兩部分：一部分是模型訓練成本，從業人員持續優化調整，這部分是大家看不到的很大的成本，這裡面除了算力還有人工标注成本；另外一部分是線上推理/生成的計算成本。
即便是采用公有雲服務模式，大量的中小企業也仍舊承受不起。
總的來說，ChatGPT在通用場景中的人機對話能力，的确優于現有的智能客服，但在專業領域的應用上，仍需結合細分場景精調，而如何兼顧成本、靈活性和資料隐私則是其商業化落地的關鍵問題。
這些問題也造成，這種模型還沒有走到服務企業級客戶，尤其是大型企業客戶那一步。
智能客服的持續進化
ChatGPT吸引了大衆對AI技術的關注，但值得注意的是，智能客服作為一種成熟的商業化品類，背後并非隻有AI技術，而是融合了多種技術、涵蓋“産品+營運+服務”的一體化解決方案。
例如容聯七陌的智能客服機器人X-Bot，就是一款覆寫企業售前、售中、售後“服務+營銷”的全場景解決方案。
在售前咨詢場景中，容聯七陌X-Bot可以全管道接入流量，人機協同處理咨詢業務，了解使用者意圖并建立使用者畫像；在售中跟進場景中，容聯七陌X-Bot可以幫助客服記錄詳實需求和計劃客戶跟進日程，并通過CRM協作進行精準營銷；在售後服務場景中，容聯七陌X-Bot可以支援跨部門協作，移動處理客服業務。
除了全管道客服、工單系統等常用客服功能外，容聯七陌還開發了遠端視訊、智能質檢、智能監控、CRM等産品功能，與X-Bot智能客服産品協作，以便更好地服務企業客戶從服務到營銷的全生命周期場景。
從産品體驗看，容聯七陌X-Bot也有不俗的人機對話表現，提供問答型、任務型、閑聊型多種業務類型，來滿足各種場景下的使用者溝通。
例如，當使用者希望得到某個問題的答案時，機器人會以特定的回複回答使用者。
當使用者希望完成特定任務，機器人通過語義執行背景已對接能力，如訂單查詢、生成工單、辦理會員等，幫使用者完成指定任務。
當使用者沒有明确目的時，機器人回複也沒有标準答案，會以趣味性的回複回答使用者。
可以看到，無論使用者是希望得到某個問題的答案，或完成特定任務，還是沒有明确目的的閑聊，容聯七陌X-Bot都能夠給出對應的回複，以及使用者所需的情緒響應。
在商業實踐中，這種高效的人機對話和業務流程自助化的能力，已經大幅提升了企業的服務效率和體驗，降低了客服的人力成本。
例如，重複咨詢過多是壽險公司經常遇到的問題。
在采用容聯七陌X-Bot智能客服機器人後，98%的重複性、簡單性問題都可以由機器人應答，而人工客服可以專注于對VIP客戶、精準需求客戶的服務，壽險公司的客服服務效率顯著提高。
社保網際網路服務商往往面臨各個城市醫保、公積金政策咨詢和查詢場景。
容聯七陌X-Bot智能客服機器人可精确定位使用者意圖并準确回複，大大減少了無效的轉人工咨詢，節省了約70%人力成本，知識覆寫率高達99%。
某證券公司的共享服務中心在引入容聯七陌X-Bot智能客服機器人後，員工問題的解決率達到85%，将大量常見問題、規章制度、流程問題快速解決，極大降低了人工的工作量。
總的來說，智能客服經過數年的發展和沉澱，如今在技術研發、産品功能、使用者體驗方面都有了較大的飛躍，能夠滿足企業“降本增效”的根本需求。
從最初的“一問一答”，到“多輪對話”，從“驢唇不對馬嘴”的回答到“準确”回複，乃至開始追求更人性化的表達，智能客服正在商業實踐中展現出更像人的一面。
ChatGPT開啟智能客服變革
時至今日，智能客服賽道依舊熱鬧。
作為AI商業化落地的一大場景，智能客服領域擠滿了各式各樣的玩家，競争态勢日趨激烈。
在産品同質化的市場競争下，智能客服的“智能”程度成為競争的關鍵一環，而背後的對話式AI技術正是各大智能客服廠商競相沖刺的高地，其能力正在拉開差距。
目前，容聯雲在對話式AI領域具有很高的知名度。
作為多年來聚焦NLP和智能決策方向、擁有專業研發團隊的品牌服務商，容聯雲在語言智能領域取得了多項優秀的學術成果，已連續多年入選AAAI頂會論文。
基于此，旗下的容聯七陌也展現出在行業内的先導地位。
在艾瑞咨詢《中國人工智能産業研究報告》中，容聯七陌已連續多年入選，其行業覆寫率、市場口碑、AI能力都受到了專業機構認可。
容聯雲AI研究院院長劉傑曾在演講中表示，容聯雲AI算法的核心決策政策，是以“解決使用者需求問題”而非“解決使用者文字上的問題”，着力于溝通過程中的3大關鍵節點——智商、情商、知識。
在這樣的AI理念下，容聯七陌的智能客服有着語義識别更準确、問法更靈活、對話更連貫、知識更全面、學習更主動等先進特點，進而在商業實踐中有着更了解人、懂得共情、更人性化的表達、懂得說話政策的表現。
随着ChatGPT的出現，容聯雲AI研究院院長劉傑認為，ChatGPT所代表的大語言模型能力，為智能客服AI技術的進一步突破帶來了新的方向。
一方面，ChatGPT在人機對話方面的能力，有助于提升智能客服對話的自然性，能更好地了解使用者的問題，進而進一步拉升産品的使用者體驗；
另一方面，ChatGPT的用途不僅限于人機對話，也能完成寫文章、統計表格、制定方案等複雜的AI任務，這種智力行為背後采用的AIGC（生成式AI）關鍵技術，也将為智能客服帶來智能化的提升。
據悉，容聯雲AI團隊較早即投入了AIGC關鍵技術的研發，在對話回複生成、問題自動生成、SQL語句生成方面都取得了突破，核心技術在權威競賽和評測榜單中取得多個第一和Top名次。
這些技術不僅僅服務于終端使用者，還賦能到智能客服的資料營運、訓練師等多個中間環節。
例如，通過AIGC技術生成客服标準問答、知識庫以及對話回複，可以大幅節省人力成本；通過AIGC技術生成SQL查詢語句，普通業務人員也可以通過自然語言描述需求、查詢資料庫，節省專業IT人員時間。
但正如前文所說，ChatGPT走向應用落地仍有較大的局限性，解決起來并不簡單。
容聯雲AI研究院院長劉傑指出，ChatGPT本質是一個黑盒的深度神經網絡的模型，無論是内部和外部研發人員，都不是很容易進行精準的修改和調整，這是一個很系統關聯的工程，隻能通過某些技術手段盡量調優它。
同時，如何把這種大模型的通用能力和特定行業專業場景下垂直能力進行融合，形成在特定領域的規模适宜、性能優秀的AI産品，對于任何一家企業而言都是一個巨大的挑戰。
換句話說，若想在目前國内智能客服市場競争中脫穎而出，對ChatGPT所代表的大語言模型在NLP領域的探索，以及找到模型規模和客戶需求之間的平衡點，将是決定性的因素。
在這個過程中，智能客服廠商的AI技術沉澱、行業know-how，以及持續的技術投入，都将成為沖刺的關鍵能力。
結語
ChatGPT的橫空出世，讓人們對人機對話的能力有了全新的認知，也重新整理了智能客服領域對于“智能”的上限。
随着越來越多的企業推出類似ChatGPT的産品，可以預見智能客服市場競争将更加激烈，但對于使用者而言，又何嘗不是一樁好事呢？
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