今天分享的是【2024中国“大模型+智能客服”最佳实践案例TOP10】 报告出品方：华金证券

　　随着人工智能技术的迅猛发展，智能客服已经成为各行各业中不可或缺的一部分。在这个数字化时代，客户期待获得即时、个性化、高效的服务体验，而大模型技术的崛起为实现这一目标提供了全新的可能性。

　　大模型已经在多个领域展现出强大的语言理解和生成能力。在智能客服场景中，这种能力被广泛应用于理解用户提出的问题、生成与用户需求匹配的回复，甚至是预测用户行为和提供个性化推荐。这不仅极大地提高了客户服务的效率和质量，还为企业节省了大量的人力和时间成本。

　　《2024 中国“大模型+智能客服”最佳实践案例 TOP10》旨在探究大模型在智能客服领域的应用价值，并展示来自不同行业的实践案例。通过对这些案例的理和分析，我们将为大家展示大模型技术在改善客户体验、提升服务效率、降低成本等方面所发挥的关键作用。

　　不仅如此，本榜单还将为行业内的决策者、从业者和科技爱好者提供宝贵的参考和启发。无论您是希望了解最新技术趋势、寻找优化客户服务的解决方案，还是探索大模型在商业应用中的潜力，都将在本榜单中找到所需的信息和灵感。

　　大模型的能力进步将对很多领域产生颠覆式影响，客服场景同样也不例外。作为人工智能技术早已渗透多年的场景之一，无论是面向内部员工的自助服务还是面向外部客户的自助服务，智能客服在企业都有着普遍的应用需求。

　　在大模型出现以前，智能客服主要是基于预设的规则和知识库进行问题解答，这种方式虽然在处理常见和标准问题时效率较高，但也存在显著问题:

　　第一，有限的理解能力。基于规则的智能客服通常只能理解预设的问题和关键词。这意味着它们很难处理用户以非标准方式表达的问题，如使用方言、行业术语或者含糊其辞的表述。用户提问如果未命中正确的关键词或短语，系统可能无法提供正确的答案。

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　　第二，缺乏上下文感知。传统的智能客服系统通常无法处理涉及多轮对话的上下文信息。这导致在一次会话中，即便是连续的问题，也需要用户重复提供信息，因为系统无法“记住”前一条查询的内容。

　　第三，交互性和灵活性不足。传统智能客服系统通常按照固定的模式回应用户，缺乏灵活性和自然流畅的交互体验。它们很难根据对话的发展自然地调整回应，使得对话显得机械和僵硬。

　　第四，知识运维成本高。当出现新的产品特性、政策更新或者市场变化时，基于规则的系统需要人工更新知识库和规则，这种依赖大量手动维护的方式不仅成本高、效率低下，而且容易出错。

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　　第五，个性化服务不足。传统智能客服系统主要基于一般性解答，它们往往无法提供针对个别用户特定需求的个性化服务。对所有用户的回答往往是标准化的，缺乏针对性和个性化的深度。