作者 | 容聯雲
審校 | 王雅軒
近日，QCon 全球軟體開發大會正式召開。容聯雲大模型産品負責人唐興才受邀出席，并分享營銷服場景中，大模型的創新應用與實踐。
唐興才指出，在大模型浪潮的推動下，營銷服場景正經曆着前所未有的變革。面對激烈的市場競争和消費者需求的多樣化，企業亟待利用大模型技術在實際業務場景提升效率、降低成本，同時滿足使用者個性化服務的需求。
企業營銷服面臨的挑戰
挑戰 1
随着經濟的不确定性增加，營銷環境和市場恢複緩慢，消費者購買力受到影響，獲客成本越來越高，ROI 卻越來越低，企業需要更加靈活地調整政策，以适應市場的變化，但目前市場上各家營銷手段都趨于雷同，除了價格戰很難做出差異化。
挑戰 2
消費者對産品和服務的需求越來越個性化，這要求營銷服鍊路中，不僅要關注産品的品質和服務的體驗，還要能夠提供符合消費者個性化需求的解決方案，可這對于大資料或者是精準營銷來說，它的手段其實是越來越匮乏的，很難滿足消費者個性化需求。
大模型技術帶來的機遇
容聯雲綜合考慮了營銷服場景下的業務價值，以及如何利用大模型技術提升客戶服務體驗、精準營銷，并結合了當下大模型技術的可行性，綜合考慮後，找到了當下落地相較更快或者是産生價值更快的方向，就是對話機器人、智能客服機器人、客服坐席助手以及金融/産品知識問答領域，先落地偏工具化的産品，再結合容聯雲行業的 knowhow 以及實際業務場景，訓練出具有行業屬性的專業大模型助手。
大模型實踐案例分享
1. 金融客服助手：提升服務效率
在金融行業，客服團隊承接貸前、貸中、貸後全鍊路業務，人少任務重，涉及的知識、規範内容資訊量極大。知識的結構和内容要能夠使用，需要花費極高的人力成本及拆解和維護，知識的維護和更新成本極高。客服人員如何快速準确地檢索到相關知識，以提供高效的客戶服務。以及，如何控制 AI 工程師的人員投入與成本可控。
容犀 Copilot 推出大模型客服助手，智能知識庫能夠極大提升知識檢索效率，将客服人員複雜問題的檢索時間從分鐘級降低到秒級，顯著提高客服效率和客戶滿意度。在運維側，全過程從人力親力親為，改為大模型自動挖掘 QA 并秒級投入使用。真正幫助企業降本增效。
對于知識來說，隻有流動起來才有價值。我們通過容犀 Copilot，盤活整個企業的知識，打造智能問答能力，首先，快速拆解海量企業知識，生成實時更新的企業知識庫，員工可以在任意地方詢問 Copilot 大模型客服助手問題，即問即答，知識準确率達到 89%。
2. 銀行話術助手：提高業務轉化率
在銀行營銷業務中，優秀的營銷話術能夠有效提升業務轉化率。原來，是靠主管聽完大量錄音後總結話術給到營銷員，但這種方法費時費力，且不能窮盡和全面獲得金牌政策。之後引入了 AI 算法提取話術，雖然解決了量的問題，但因為算法缺乏業務經驗和對話術有效性的判斷，品質受限。
容犀 Copilot 推出了銀行話術助手，通過大模型話術挖掘技術，快速從海量通話資料中提取金牌話術，且設定話術提取目标，可根據轉化效果，挖掘海量的高品質金牌話術，幫助坐席快速掌握并運用靈活的話術政策，進而顯著提升業務轉化率。
3. 集團員工助手：縮短問題解決時間
對于擁有多個子公司的大型集團企業，員工在日常工作中會遇到各種行政人力咨詢問題。但是目前機器人/知識庫支援的問答量和服務範圍都局限，無法滿足員工實際的行政人力咨詢需求。已有的知識更新維護也強依賴人工，需要安排訓練師維護知識條目。
容犀 Copilot 推出集團員工助手，通過大模型結合 RAG 技術，員工助手能夠準确了解員工意圖，快速檢索答案，大大縮短問題解決時間，提升員工工作效率。
4. 制造業智能工單：提升判障準确率
在制造業，客戶報修的故障描述不統一，給售後服務帶來挑戰。客戶希望建構一套售後知識平台，通過大模型知識庫的知識檢索能力賦能到他們售後語音客服及 APP 線上客服場景。目前客戶側有着 10 萬+産品使用手冊及說明書，但文檔結構不規則。這些複雜的結構無法直接通過系統提取知識，需要依賴人工加工後才能提取，但數十萬量級的資料無法通過人工處理，希望通過大模型能力把這類文檔知識利用起來。
容犀 Copilot 大模型智能工單，能夠準确了解工單中的故障描述，提取裝置故障資訊，提升判障準确率，減少人工處理成本。
未來展望
盡管大模型技術帶來了巨大的潛力，但同時也面臨着算力成本高、ROI 難以計算、現有業務流程難以改變等挑戰。未來，我們期待通過國産化 GPU 一體機、小參數量模型、大小模型相結合等政策，降低成本，提高效率。同時，增加人才儲備，以業務目标為導向，逐漸實作應用層能力更新，引導業務流程的優化和創新。
在這個智能化革新的時代，大模型技術無疑為營銷服務行業帶來了新的生機。讓我們共同期待，在不久的将來，容聯雲推出的大模型應用能夠更好地服務于企業，推動整個行業向更高效、更智能的方向發展。
文章轉載來源：
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