在社会各行各业都抢占存量市场的情况下，客户体验已成为企业竞争的核心要素之一。微信作为国内客户群体最大的社交媒体，有非常多的商家与用户联系的场景，企业微信因此也推出微信客服这类产品更便捷地解决B端和C端长期联系的需求。在这之前，服务商需要同时去适配公众号、小程序、网页会话等消息通道，有了微信客服这个通道实现起来方便了不少。
不过目前微信客服本身作为一个平台型产品提供的只是一些基础的问答能力，无法满足个性化及定制的客户诉求，为了解决长尾的需求，官方开放了机器人对话的能力，很多第三方服务商基于这个提供了各式各样的解决方案。
我们借助大语言模型从辅助自动问答Chatbot、客服助手Copilot两个方向与企微系统实现集成。围绕微信生态提供更智能的客服解决方案。
相较微信客服的FAQ知识库，结合大模型及意图识别可以实现更复杂的问答。用户对话可能需要整合上下文来理解。通过大小模型结合的方式，实现用户多层意图的识别及处理。
实际效果如下:
1、微信侧用户截图
微信官方提供的更像是关键词匹配的方式，如今有了大模型的加持，用户能够明显感受到客服的智能程度有比较明显的提升，同时能实现智能助手与人工服务的无缝切换。
- 上下文多轮对话的意图理解
- 问答配置简化为知识管理
2、企微侧客服助手
copilot工具也整合商家的知识库，提供后端的知识查询。对于满意的答案可以点击拉起发送框快速发给对应微信用户，对于不满意的答案可以点击重新生成。
基于chatbot和copilot的组合，能够满足绝大部分的客服接待场景。助手工具与聊天窗口也能通过企微的开放API实现互通。此外通过全域用户画像的建立，可以实现与电商平台的用户标签打通，实现私域、公域的一站式接待；通过集成会话存档，理论上可以实现copilot的自助辅助，但目前平台的会话存档定价策略偏高，B端商家普及度不高，希望未来企微能够对商家及第三方服务商更加开放。
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