大模型时代的客服：危机中迭代，内卷中出海

　　当一个成熟行业遇上一项新技术，变革绝没有想象中那么简单。
　　客服行业一直被认为是大模型最好的落地场景之一。同样基于自然语言，同样以对话服务为主，甚至大模型的对话框总令人不由自主想到客服的对话框。
　　对客服企业的产品经理来说，客户的聊天兴趣和聊天时长至关重要。“只要客户不挂机，就有成单的可能。”天润融通首席科学家田凤占介绍。
　　客服是一个极度成熟、极度内卷的行业，从最早使用电话的呼叫中心，到如今云化、SaaS化的联络中心，客服行业早已经历了多轮洗牌。与产品经理对大模型的兴奋相反，客服企业的商业化团队却极度冷静，担心一招不慎影响到现有产品。
　　如何保证数据安全？标注和训练多久ready？边际成本算得过来吗？
　　商业化团队的这些担心不无道理。“大家都有主营业务，谁敢冒这个险，把主营业务给干没了。”有头部厂商的商业化负责人分析。
　　当激动的产品经理碰到冷静的商业化团队，客服行业如何基于大模型改造现有产品，如何重新定义产品功能与用户体验，新产品能否规划化、商业化，一系列新问题都亟待解决。
　　01：
　　接入大模型，做“金牌客服”
　　“要疯了”，这是Sobot智齿科技CTO吴立楠在“百模大战”拉开帷幕后的感受，彼时国外创业公司如雨后春笋，“大模型可以识别各种各样的文本素材，今天冒出一个基于文本的问答机器人，明天冒出一个基于PDF的问答机器人，后天又来一个基于脑图的机器人，客服行业太卷。”
　　这种卷对客服企业来说已经习以为常。此前，客服行业已经经历了两次“被颠覆”：第一次是呼叫中心从硬件向软件的转型（从语音卡多媒体交换机走向软件网关），发生于20062012年，70的厂商消失在牌桌上；第二次是服务商集体SaaS化、云化，转型慢的企业开始掉队，发生于20132016年。
　　“所以我们对技术变革非常敏感。”天润融通首席科学家田凤占表示。天润融通成立于2006年，崛起于客服行业第一次转型期，经历了软件化和SaaS化两轮考验。去年年底，天润融通成立大模型研究团队，今年3月推出大语言模型垂直行业解决方案。
　　今年2月份，Sobot智齿科技CEO徐懿与CTO吴立楠也成立项目团队，将产品、算法、研发等部门的VP拉到一起，每周开脑暴会，一边研究能做什么，一边罗列客户痛点，同时找市场部做客户调研。
　　Sobot智齿科技的一体化客户联络解决方案，涵盖“服务、营销、私域、BPO外包”四大业务板块。4月4日，AIGC智能客服融合能力SobotAI上线，可以实现双库调用、自动应答、文本文件材料上传等功能。
　　除了大模型带来的热度，在极度内卷的客服行业，客户难得对一个新产品感兴趣。“只要客户感兴趣，我们就能做得出来。”这是不少从业者的心声。
　　SobotAI上线后，智齿科技后台有超过120家企业排队测试，每周都有20家新增客户，其中一半是新客户。智齿科技从一开始一周测试两家企业，到一周测试二十家企业。同时SobotAI也在每周迭代。
　　只不过相比于海外创业公司只要装一个接口就可以上线新产品，国内的产品迭代更复杂要基于新技术和现有产品之间的逻辑，重新定义产品功能，同时开展市场调研与客户反馈，再通过数据选择客户最痛的点进行产品化。
　　“相比那些从0到1的企业，我们迭代更加小心。”吴立楠解释。“如果在2014、2015年，一个惊人的产品横空出世，大家还会打一打，但现在，头部企业都经历了八九年的产品迭代，仅凭单一产品已经很难竞争了。”
　　容联云AI研究院院长刘杰指出，智能客服作为一种成熟的商业化品类，背后并非只有AI技术，而是融合了多种技术、涵盖“产品运营服务”的一体化解决方案。
　　比如容联七陌的客服机器人Xbot，在售前咨询中接入全渠道流量，建立用户画像；在售中记录详细需求，并通过CRM协作进行精准营销；售后还能支持跨部门协作，处理客户全生命周期的场景。
　　大模型引发关注后，容联七陌也组建了AIGC专项计划，第一时间拿到百度文心一言的内测接口，进行专项落地开发。4月底，容联七陌将大模型能力应用在XBot机器人中，实现自动生成语料、话术、流程方案等。
　　“想象一下，客户打来电话说电脑坏了，我们不需要再人工坐席，因为我们有一个大模型可以自动识别客户需求并归类，提高处理速度和准确率。”容联七陌AI产品负责人刘倩介绍说，“而且服务结束后，我们的大模型还会自动将对话记录整理成企业知识库。管理者需要采纳某条记录，也不用费心思去手动处理，只需要告诉大模型一声，它就会自动为你完成。这样不仅提高服务质量，还优化了整个服务流程。”
　　02：
　　ChatGPT能让智能客服更上一层楼吗？
　　令客服企业充满危机感的，除了同行之间竞争，更重要的是那句口号“大模型重构一切。”
　　大模型将如何颠覆客服？这成为悬在所有人头上的达摩克利斯之剑。
　　但不少从业者都认为，“大模型对客服行业的影响，短期被高估，长期被低估。”
　　“短期来看，大模型只起到提效的作用。”吴立楠指出，“毕竟大模型落地需要载体，客服厂商占着应用场景，也占着业务熟悉度。但是长期看，客服的交互界面和产品形态还是不是现在这样，都是问题。在通用人工智能时代，可能消费者对着智能助理提出要求，后面就是AI和AI之间的交流。”
　　纵观市场上的所有尝试，亿邦动力注意到，AIGC智能客服的实践目前主要集中在三个方面：
　　1提升知识库建设和运营效率
　　大模型带来的第一个改变就是企业知识库的建立和维护效率。
　　“机器人最常见的问题是冷启动。因为机器人在刚开始掌握的知识不够，需要不断添加语料，这个过程有些长。而且在冷启动阶段，机器人的服务能力通常比较弱。”田凤占在天润融通的直播中介绍。
　　通过AIGC模型，客户或训练师只要写两三条语料，就可以用大模型生成几十条或几百条语料。扩出来的语料经过剔除、检测等健康检查，就可以上线。
　　图片来源：天润融通官网
　　田凤占介绍，有一个客户有6000多条问答对，重复性很高，机器人回答的准确率只有43。天润融通在一小时内将6000多条问答扩写至30万条，准确率提升到75。“如果用手工写30万条，那至少要写一年。”
　　同时，大模型还可以自动抽取文档信息，提炼“问答对”。在天润融通的大语言模型垂直行业解决方案中，Word文档、PDF文件中的内容，都可以直接被生成为答案，运营人员只需要审核答案和进行调优。内测结果显示，大模型可以节省高达约54。5的知识管理成本。
　　图片来源：天润融通官网
　　2提高直接回答率
　　客服行业常见的另一个问题是“答非所问”。一些客户会因为机器人三番五次没有提供答案而转接人工客服。
　　“过去客服‘智障’的原因是不够智能，理解访客提问上需要大量的语料泛化，而且对上下文理解不够好，容易出现答非所问。”刘倩指出，“大模型恰恰相反，不需要太多数据量，不需要对模型参数进行改动，就能提供非常优秀的语言理解能力，并且它的强项是生成，不但能懂你问什么，而且还能给出相当流畅、富有逻辑性的答案。如果AIGC能应用在企业服务中，那在服务的能力、满意度、问题解决上无疑又是一个巨大的突破，而且人力成本还更低了。”
　　“不管在联络上还是电销上，大模型可以和客户更好互动，这就有望提高客户的兴趣度和互动时长。提高客户的互动时长，相当于提高了电销的转化率。只要客户不挂机，就有成单的可能。”田凤占介绍。
　　而在智齿科技的实测中，有了大模型之后，客服的直接回答率普遍提升20左右，最夸张的企业直接回答率提升从30提升至80。
　　3提升企业运营效率
　　大模型还在改变程序员们的工作效率。
　　今年年初，智齿研发中心多条技术线的负责人将大模型引入研发的IPD流程，目前超过一半的程序员通过大模型自动生成代码。
　　ToB公司看人效，吴立楠强调，AIGC实际上将之前一些伪装成脑力劳动的体力劳动，又变回了体力劳动。“有很多重复性工作，比如有些客服工作只需要调用知识库就能回答，有一些程序员只写增删改查，这些都是伪装成脑力劳动的体力劳动，现在它们又回归体力劳动本身。”
　　同时程序员的工作重心会转移，研发部门的组织结构也将随之调整。“以前是少部分人设计程序结构，大部分人写代码实现。以后可能大部分程序员都会去设计程序结构，具体的代码实现由大模型来做。”吴立楠补充。
　　值得注意的是，大模型落地除了需要相应的梳理产品逻辑和客户测试，还需要配套产业的成熟。
　　刘杰指出，作为一种商业化产品，智能客服有明确的业务目标和业务逻辑，大模型的通用能力不足以支撑B端应用，需要结合场景精调。
　　客服系统对回答的准确性有很高的要求，错误答案会误导客户，换句话说，大模型一本正经胡说八道的能力，在C端场景中会充满乐趣，在B端场景则会酿成大祸。
　　“它会说一些正确的但不属于这个企业的内容，比如把竞品信息推荐给你的客户。这本来是通用大模型的优势，但也会因为过于通用而产生哭笑不得的后果。这是我们必须解决的。”吴立楠介绍。
　　同时，大模型在语音客服中的应用还要受制于ASR（语音识别）、TTS（文字转语音）的成熟度。
　　当下的大模型应用都集中在文字客服领域，在语音客服场景下，除了话术内容生成，声音的拟人程度、语音识别率等因素都在影响大模型在语音客服中的效果。
　　在ASR（语音转文字）方面，实验室里的语音识别率已经达到99。5或者99。8，但现实场景中，大部分的载体都有音质上折损，导致ASR识别率参差不齐。
　　在TTS（文字转语音）方面，有商家测试发现，效果好的外呼都是人工录音，经测试，电子合成音和真人录音的转化率最多能差到10，大模型就算对答如流，但没有真人录音或者高度拟人化的声音，效果仍不理想。
　　此外，客服行业在使用大模型的过程中，还受到国内大模型成熟度的制约。
　　国内目前唯一可以合规调用GPT的渠道只有Azure（微软云），但Azure对传输字段有限制。“如果没有办法解决数据传输的安全问题，那就只能等待国内大模型的成熟。”该商家解释。
　　值得注意的是，大模型擅长的多轮对话方式，目前主要应用于呼入场景，也就是消费者向企业客服咨询问题的场景。至于呼出环节，不管是短信提醒还是电话销售，尚且不在大模型的赋能范围内。从头部厂商的实践可以看到，大模型在客服行业的应用仍处于探索阶段，距离想象中的颠覆性变革尚有距离。
　　03：
　　卷起来，到海外去
　　相比于产品团队的亢奋劲儿，商业化团队始终显得冷静。
　　“任何客户无法明显感受到的差异化，都不算差异化。”这是一个头部客服企业商业化负责人的口头禅，“很多小的变化，在客户那里是不会买单的，至少无法构成一个ToB的的商业决策或付费决策。”
　　究其根源，甲方的付费心理始终在对标人力成本。当中国的人力成本还比较便宜时，甲方的心理账户必然不会太高。“智能客服AIGC的产品，不管按照license定价，或者按照调用量定价，大概不会特别便宜，除非大厂亏钱做。”该负责人补充。
　　在商业化团队看来，大模型的热闹，除了吸引部分客户的好奇心，距离大规模落地还有距离。
　　“在国内，新技术很难带来生态位上的颠覆式创新。短期内有优势的人，不是那些用上大模型的企业，而是那些能拿到电商平台接口的企业。”不少从业者表示。
　　有了电商平台接口，相当于有了源源不断的现金流和海量语料素材拿到淘宝详情页接口或京东商城接口的商家，避免了机器人冷启动时的窘境，可以有条不紊地迭代机器人服务能力，并保证商业化的畅通。可以说在立竿见影方面，接口的效果远超大模型。
　　“这波大模型的真正利好出现在国外。”一知智能市场总监陈厚志分析，“中国的消费行业是真的卷，我们看到海外同行，都是把标价挂在官网上，自己下载使用，没有解决方案。中国公司出海还提供贴身服务，国外同行都惊呆了。”
　　2022年，一知智能跟着中国品牌一起走向海外市场。在一年多时间里，把AI电话打向了日韩、东南亚、欧美、澳洲等海外市场的消费者，形成了老客户召回、物流签收提醒、催付挽单、活动通知等一系列服务。
　　Sobot智齿科技则计划在未来3年内，海外市场的收入占比要超过30。目前智齿科技已初和Meta、AWS等达成生态合作，在渠道上与Facebook、Instagram、Line、WhatsApp以及Telegram衔接，并集成了VKey、CyberArk、BeyondTrust等企业的能力。2022年出海业务营收占整体营收的比例已近10。
　　天润融通则将出海第一步选在了欧洲。2020年，天润融通的国际云联络中心落户法兰克福。
　　成立之初即面向海外市场的人工智能语音服务公司WIZ。AI，在4月初推出东南亚首个集成了ChatGPT能力的对话机器人TalkGPT，TalkGPT利用ChatGPT和WIZ。AI的本地化知识，可以自动生成多语言多版本的外呼话术，也可以像人工客服一样与客户交流，同时在1小时内可以和超过100万客户进行电话互动。
　　“过去中国SaaS出海会遇到很多产品能力、营销推广上的卡点，需要慢慢摸索和补课，才能拥有Local公司的能力。但当下不管是OpenAI、Google还是微软云的能力，都是全球通用，相当于中国SaaS企业史无前例地有了‘产品加速器’和‘营销放大器’。我觉得过去在当地靠着‘非完全竞争’市场环境里活得很舒服的、大概3000万到5000万美元的SaaS公司，应该担心中国‘以卷服务和迭代速度’著称的SaaS公司入侵。”陈厚志解释。
　　吴立楠也认为，大模型有助于客服厂商出海海外调用接口，响应速度是毫秒级，只要持续训练，给客户带来价值，中国厂商的运营效率和贴身服务具有明显优势，“这个时间点，在海外比的就是跑通的速度有多快，跑通之后抢占市场的速度有多快。”
　　除了给海外格局带来影响，几乎所有从业者都认可AIGC对客户行业的长期价值是颠覆性的。“内燃机发明的时候，不是给马车加上一个引擎，而是要造出一辆汽车。当下，我们想到的都是给马车上加什么，但是往后看，可能整个客服行业都要变。”吴立楠分析。
　　但具体行业是怎么一步一步走过去，目前还没有人知道。“我们知道的是，你的产品如果脱离时代，如果太早来到，可能大家也不会接受。”吴立楠补充。
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