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為什么轉(zhuǎn)人工越來(lái)越難？解決好三個(gè)問(wèn)題，文本機(jī)器人效果大幅提升

原創(chuàng)

2024/10/30 17:49:32

來(lái)源：天潤(rùn)融通

作者：Tian

圖標(biāo) 1145

本文摘要

為什么轉(zhuǎn)人工越來(lái)越難?為什么企業(yè)始終用不好文本機(jī)器人?天潤(rùn)融通基于多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，來(lái)幫你解答這個(gè)問(wèn)題

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近期，AI客服再次登上熱搜，引發(fā)網(wǎng)友集體吐槽，比如AI客服雖然態(tài)度客氣，但聽(tīng)不懂客戶訴求，回答問(wèn)題驢唇不對(duì)馬嘴，解決不了問(wèn)題......

更有網(wǎng)友將這些問(wèn)題升級(jí)到，企業(yè)就是不想解決問(wèn)題才交給AI客服，這就是店大欺客等等。

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網(wǎng)友提到的AI客服，在業(yè)內(nèi)一般被稱為文本機(jī)器人，作為現(xiàn)代客戶服務(wù)最重要的工具之一，如今幾乎所有有客戶服務(wù)需求的企業(yè)都配備了文本機(jī)器人。

但正如網(wǎng)友吐槽，大多數(shù)企業(yè)使用文本機(jī)器人的效果都并不好。越來(lái)越多的消費(fèi)者一旦發(fā)現(xiàn)客服是機(jī)器人，第一反應(yīng)就是轉(zhuǎn)人工。

文本機(jī)器人不僅沒(méi)有起到替人工座席分擔(dān)壓力，提高客戶服務(wù)效率的責(zé)任，反而成為加劇客戶矛盾的絆腳石，許多企業(yè)的文本機(jī)器人也因此形同虛設(shè)。

那為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況呢?為什么企業(yè)始終用不好文本機(jī)器人?天潤(rùn)融通基于多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，來(lái)幫你解答這個(gè)問(wèn)題。

01 提升文本機(jī)器人的三個(gè)關(guān)鍵

天潤(rùn)融通從長(zhǎng)期的實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，評(píng)價(jià)一個(gè)文本機(jī)器人好壞的關(guān)鍵是問(wèn)題解決率。問(wèn)題解決率越高，意味著文本機(jī)器人能替人工座席完成的工作越多，創(chuàng)造的價(jià)值也就越大。

而文本機(jī)器人問(wèn)題解決率的關(guān)鍵又有三個(gè)：分別是知識(shí)工程，識(shí)別能力和長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)。

首先在知識(shí)工程。

傳統(tǒng)文本機(jī)器人回答問(wèn)題，主要依賴于設(shè)定好的FAQ，即人工要將可能涉及的問(wèn)題和答案提前設(shè)定好，待客戶在咨詢中提到相關(guān)關(guān)鍵詞時(shí)，機(jī)器人再將準(zhǔn)備好的答案發(fā)出去。

因此傳統(tǒng)文本機(jī)器人回答問(wèn)題的準(zhǔn)確率，直接取決于FAQ的精細(xì)程度，但許多企業(yè)并沒(méi)有意識(shí)到知識(shí)工程的重要性。

通常一個(gè)大型企業(yè)，一個(gè)產(chǎn)品的FAQ就高達(dá)上千條。如果是B端企業(yè)，由于產(chǎn)品線復(fù)雜，各種產(chǎn)品、型號(hào)涉及的FAQ就可能多達(dá)上萬(wàn)條，甚至數(shù)萬(wàn)條。

為了保證文本機(jī)器人的效果，F(xiàn)AQ一般都由專(zhuān)業(yè)人員配置，但許多企業(yè)由于沒(méi)有意識(shí)到知識(shí)工程的重要性，也因?yàn)榱呦С杀?，?dǎo)致在這方面的投入不多。

“許多企業(yè)不愿意花這個(gè)錢(qián)，堅(jiān)持自己做，但又缺乏足夠的經(jīng)驗(yàn)。”一位文本機(jī)器人資深產(chǎn)品經(jīng)理提到：“也有一些企業(yè)會(huì)說(shuō)，你幫我配置一次，我湊合先用著，但這樣解決不了問(wèn)題。”

其次是機(jī)器人的識(shí)別能力。

在客戶咨詢和服務(wù)過(guò)程中，用戶的提問(wèn)方式往往十分多樣且復(fù)雜。傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)和NLP技術(shù)的文本機(jī)器人，在遇到長(zhǎng)串背景敘述，或者多輪對(duì)話反映的問(wèn)題時(shí)，無(wú)法真正識(shí)別客戶意圖，做出準(zhǔn)確回應(yīng)。

比如有客戶咨詢手機(jī)售后維修，但全程沒(méi)有提到售后和維修的字眼，而是講述了大量關(guān)于手機(jī)故障的事實(shí)性描述，傳統(tǒng)文本機(jī)器人就很難匹配到“售后維修”的詞條。

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傳統(tǒng)機(jī)器人處理問(wèn)題流程示意比如在客戶與文本機(jī)器人完成多輪對(duì)話后，再根據(jù)前面的背景提出訴求時(shí)，傳統(tǒng)文本機(jī)器人也很難綜合上下文理解用戶意圖。而這些又都會(huì)影響文本機(jī)器人的問(wèn)題解決率。

最后則是長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)的問(wèn)題。

文本機(jī)器人與在線客服、呼叫等其他客服場(chǎng)景相比，最大的不同就是它需要長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)，比如FAQ需要根據(jù)業(yè)務(wù)和用戶的咨詢情況不斷豐富，傳統(tǒng)FAQ也需要實(shí)時(shí)更新。

但許多企業(yè)由于缺乏后期維護(hù)，F(xiàn)AQ始終停留在文本機(jī)器人初次建設(shè)時(shí)期，因此直接導(dǎo)致文本機(jī)器人回答問(wèn)題的準(zhǔn)確率下降，解決問(wèn)題的能力也因此下降。

02 大模型改變傳統(tǒng)文本機(jī)器人

復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，傳統(tǒng)文本機(jī)器人使用體驗(yàn)不好是行業(yè)的長(zhǎng)期問(wèn)題，過(guò)去由于技術(shù)和產(chǎn)品本身的局限性，因此一直難以解決。

但如今隨著大模型在客戶服務(wù)場(chǎng)景落地，天潤(rùn)融通推出基于大模型的文本機(jī)器人，讓這些問(wèn)題都得到解決。

首先，基于大模型的文本機(jī)器人不再需要配置復(fù)雜的FAQ。

企業(yè)只需要將相關(guān)文檔，比如產(chǎn)品手冊(cè)，售后須知上傳到知識(shí)庫(kù)，基于大模型的文本機(jī)器人就能夠自動(dòng)閱讀并理解文檔內(nèi)容。當(dāng)客戶相關(guān)問(wèn)題時(shí)，文本機(jī)器人就能夠基于資料信息，根據(jù)對(duì)話語(yǔ)境生成內(nèi)容進(jìn)行回答。

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其次，基于大模型的文本機(jī)器人不僅上下文理解能力得到提升，而且擁有更深度的意圖識(shí)別能力，可以像ChatGPT一樣與客戶進(jìn)行多輪對(duì)話。

最后，基于大模型的文本機(jī)器人還能夠?qū)蛻舴?wù)過(guò)程中產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行沉淀和分析。

比如，基于大模型的文本機(jī)器人可以自動(dòng)整理客戶溝通過(guò)程中提到的高頻詞匯和相關(guān)回答，人工只需要進(jìn)行審核，就能將這些新的資料納入到知識(shí)庫(kù)中。這意味著，之前需要消耗大量時(shí)間才能完成文本機(jī)器人維護(hù)工作，效率得到大大提高。

此外，基于大模型的文本機(jī)器人可以根據(jù)之前的聊天信息，并結(jié)合新的商業(yè)知識(shí)進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，持續(xù)提高客戶服務(wù)的智能化水平。

隨著大模型文本機(jī)器人的應(yīng)用，傳統(tǒng)文本機(jī)器人因?yàn)榫S護(hù)成本高，智能化程度低等問(wèn)題帶來(lái)的答非所問(wèn)、繞圈子的問(wèn)題都可以得到有效解決。

以后，企業(yè)再也不必?fù)?dān)心文本機(jī)器人服務(wù)不好客戶了。

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