“大模型时代了，智能客服就不能智能点？”

这个灵魂拷问，恐怕很多做客服的朋友都不陌生。

解答效率低、答非所问导致客户不满——智能客服经常被用户吐槽“不智能”。

简单总结一下，痛点无非这几个：

• 企业必须耗费大量人力和精力，整理成千上万条知识点并进行配置。机器人却还是难以自主解决客户的问题。
• 面对复杂问题时，机器人往往无法准确理解和推理。结果只能频繁转接给人工客服。
• 人工客服既要应对客户的不满，又要处理各种日常琐事。很难在工作中体现自己的价值。

那么，有没有办法改变这种局面？答案是肯定的。关键在于大小模型的融合应用。

以Quick Service智能客服为例，它在大小模型的融合上做了不少工作。尤其是在文档理解与推理方面，效果相当显著。

大小模型结合

以前，企业得花大量人力和精力，配置至少几千个问答知识点。结果机器人仍无法独立解决问题。

现在呢？企业只需要提供几份核心文档。通过Quick Service的大小模型融合能力，再加上对中文语境的理解，就能快速洞悉客户真实诉求。

整个知识库整理到工具部署的周期，从原来的7天直接压缩到了5分钟。从数据来看，效率提升非常直观。

举个例子：艺术馆的智能机器人接待客户时，经常遇到单词拼写错误或口语化问题。以前这类情况基本只能转人工，现在机器人自己能处理了。

大语言模型推理

过去，智能机器人在应对客户的个性化需求时，经常答非所问，导致客户又得找人工客服。

现在，借助大语言模型的深度推理能力，机器人可以准确把握客户的真实需求。再加上自然语言处理技术和机器学习算法，机器人不仅能识别意图，还能理解上下文、抽象概念、语义关系，甚至推断出客户的隐含意图。

这样一来，智能客服变得更贴心，人工客服的负担也明显减轻了。

同样是以艺术馆为例：观众咨询停车相关的个性化需求，机器人现在能结合上下文给出准确建议，而不是机械地回复固定模板。

智能辅助提升客服效能

以前，人工客服面对客户问题时，得从知识库检索答案、手动填写工单。而且问题追溯机制不完善，客户往往需要多次复述问题。

现在，通过大小模型的融合能力，实时辅助功能可以帮人工客服自动记录问题、智能推荐解决方案、自动生成内容摘要。

原本耗时10分钟才能解决的问题，现在只要3秒就能搞定。这不仅节省了大量时间，也释放了客服人员，让他们可以从事更有价值的工作。

从行业现状来看，这种从“配置型”到“理解型”的跨越，是智能客服真正“智能”起来的关键所在。

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