大模型如何落地智能客服机器人，提升电商客服效率？毕昇机器人给您全方位的解决方案

在电商领域，随着市场竞争的加剧和消费者需求的日益多样化，提升客服服务质量、优化买家购物体验、提高企业服务效率并降低成本的需求愈发迫切。智能客服机器人已成为提升服务质量和效率的关键AI工具。特别是随着大模型技术的引入，智能客服机器人变得更加智能，展现出前所未有的优势。然而，大模型技术在客服领域的全面落地和大规模商业化应用仍面临诸多挑战。

一、大模型客服机器人商业化的挑战

随着大模型时代的到来，企业在结合大模型与智能客服机器人以实现商业化落地时，可能会面临以下关键挑战：

安全可控性：确保大模型在应答场景中的安全和稳定，杜绝幻觉和错误的发生，即使是一次错误也不容忽视。
成本经济性：在不增加客户成本的前提下，确保所有客户和店铺都能全面使用大模型。
应答能力和服务效率提升：在保证安全性和成本经济性的同时，显著提升智能客服机器人的应答能力和服务效率。

二、毕昇机器人的解决方案

为了解决上述挑战，毕昇机器人提供了一套大模型如何落地智能客服机器人的解决方案，提升电商客服效率。

更强的上下文理解和精准意图识别能力

嵌入大模型的上下文理解能力：不再需要设置繁琐的关键词，消耗大量的时间。现在可通过大模型即可实现上下文理解，从而获得5%-10%的识别率提升。
嵌入大模型的精准意图识别能力：不再担心识别到比较粗的场景，导致没有找到合适答案而无法应答的情况出现。现在可通过大模型可实现识别场景的细化，能够直接触达买家的真实意图，从而获得3%-5%的应答率提升。

更自动化的知识库运营和管理

通过大模型对大量买家交互数据进行学习和内容生成，实现知识库更自动化的运营和管理，避免了繁琐的答案维护、过多的买家问题设置维护和思考如何进行优化才更加有效，减少了人力和时间的投入，提高了效率和服务质量。

三、效果展示

案例1：上下文识别理解能力

大模型可以结合买家上文内容，准确理解买家的具体意图和诉求，并针对性给出准确回复。

案例2：不同投诉场景准确理解能力

大模型可以准确识别不同投诉场景，区分本店铺投诉和投诉线下门店是不同的场景，并针对性给出准确回复。

案例3：售前售后退货场景准确理解能力

大模型可以准确识别不同退货场景，区分售前咨询退货政策和售后退货诉求是不同的场景，并针对性给出准确回复。

四、智能客服机器人有了大模型之后的效果提升

店铺应答率提升：店铺的应答率平均提高了5-10个百分点。基于上下文识别能力的提升，与美的、石头科技等品牌的合作中，“毕昇”上线后，店铺识别率在一周内提升了5个百分点，应答率提高了3个百分点。
有效应答率提升：店铺的有效应答率平均提高了15个百分点。有效应答率指的是能够直接解答消费者问题的比例，而“毕昇”显著提高了这一指标，从过去行业的20-30%提升至更高水平。
纯机转人工率降低：将纯机接待转人工率降低至行业最低水平，快消品类的转人工率可降至25-30%，数码家电3C类目可降至35-40%。在与立白、小度等品牌的合作中，转人工率分别降低了10个百分点和8个百分点。
操作简便性提升：大模型能力的加入使训练师和AI管理人员的维护效率提升了近一倍，操作体验更为简便，相当于从手动挡升级至半自动和自动驾驶。