近期我们分享了很多 AI Agent 独立接待的优秀案例，依托硬核的复杂问题与任务处理能力，AI Agent 成功地帮助人工客服分摊了部分接待压力。但这并不意味着人工客服不再重要，相反，当AI Agent 承担了部分复杂问题的接待时，留给人工客服的将会是更高难度、更高复杂度的接待处理。简单来说，人工客服要面对的问题量可能少了，但难度更高了，挑战也更大了。更复杂的任务，意味着对客服员工职业能力更苛刻的要求，真正的客服精英又凤毛麟角，如何能让人数庞大的“中等能力客服群体”普遍提升接待能力，成为智齿科技所研究的重要课题。今天就让我们来盘点下，在智齿科技客服工作台中，大模型应用AI Copilot（智能辅助）是如何从问答辅助、归纳辅助、协作辅助3个方向上，帮助人工客服显著提效的。AI客服助手，是在真实接待场景中，大模型为人工客服辅助提效的王牌能力。它最大的作用，就是“为人工客服检索并生成答案”。对于一些品类较多（如3C家电类）、知识点较深入（如金融保险）、产品知识迭代较快（如游戏）的行业来说，人工客服往往承受着巨大的“知识学习”压力，也是在接待中最容易出现错误的“重灾区”。此时仅靠高频次、高压力的培训很难解决根源问题，真正应该做的是给“人工客服”找个得力助手。AI客服助手+人工客服的组合，让二者能够默契配合，相得益彰。AI客服助手基于大语言模型技术，背后有企业精心维护的知识中心做支撑。当访客提问时，人工客服可以对自己没把握的提问“开启AI辅助”，此时AI客服助手便会自动在知识中心检索相关知识，并组织语言提供给人工客服。人工客服把关、调优后，即可直接发给访客。这相当于，AI客服助手帮助人工客服完成“检索并生成知识”的工作，由此释放人工客服的精力，去同时接待更多进线访客的咨询，并增加情感维系，在准确率、回复效率大幅提升的同时，有效提升了客户满意度。仅此一项，就已帮助人工客服解决了大问题。除此之外，一线客服与管理者都可以通过详细报表，查看AI辅助的具体情况及趋势变化，便于分析AI客服助手的实际表现与知识中心的匮缺，及时做出有针对性的优化提升。在涉及到“换客服接待”的场景时，摘要和总结扮演着相当重要的作用。例如客户第一次与A客服交流了事件细节，再次进线被分配至B客服继续解决同一问题，如果没有摘要总结，新接手的B客服就需要回溯上一次会话的聊天记录，再通过自己的快速理解，或者现场向A客服再次询问，才能了解交流背景，这会极大拉长了响应时间。但摘要和总结，除了考验人工客服的概括能力和细致度外，同样也会占用人工客服大量的时间，进而影响接待效率。在智齿科技的客服工作台，人工客服可以要求AI大模型一键生成会话摘要，具体生成的时机和要点可自定义设置。这样，无论后续客户再流转到其他任何客服接待时，新的客服都可以通过会话摘要快速了解之前会话的具体情况，以便做好意图预判。此外，对于完整的会话，人工客服还可以让AI大模型一键生成服务总结，大模型将根据会话内容，自动判定咨询分类等信息，并填入特定字段中，便于管理者的统计分析，判断近期业务中较为集中的问题点，进而对业务层做出精准优化。对于如“寄修”这样需要一线客服与后端部门协作的场景中，“创建工单”会是一线客服非常重要的工作，它的完成度会影响后续的协作响应与问题处理速度，是影响客户满意度的重要因素。因此，创建工单既要“速度快”，又要“信息准确”。工单通常会设置较多的字段，用来帮助后端团队快速掌握关键信息，这使得人工客服不得不在长篇的会话内容中逐一挖掘字段内容，很容易出错。开启AI辅助后，人工客服可在会话结束后一键生成工单，AI将自动在完整会话中抓取工单所需要的信息，自动填入，最大程度节省了人工客服的建单时间。问答、归纳、协作，由大模型技术赋能的AI Copilot，在3个方面对人工客服的辅助，让普通客服人员也能够在短时间内快速提升自己的业务水平与工作效率，客服在接待中的“IQ”与“EQ”双拉满，让企业无需花费更多成本与实践，即可提升综合满意度。如今，我们越来越多的老客户都已开始在工作台中尝试使用大模型应用，如果您也想直观感受大模型智能客服的魅力，欢迎随时与我们沟通。
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