腾讯云大模型智能客服
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数智技术的不断升级，加速客服应用演进，帮助企业提升客户价值管理行业需求：企业已经从原来的追求效率和分流，更重要的往智能客服的运营价值和智能客服的交互体验上发力。趋势：通过数据来驱动智能客服的业务升级，平衡降本增效与用户体验。行业里将智能客服领域，视作大模型应用空间最大的方向之一，拓宽原有服务的深度和广度。通过AI的自主学习能力，让智能客服加速自我进化，并通过轻量化方式实现自主运营。
传统客服机器人三大痛点：智能客服“不智能”
基于行业大模型，专注智能客服场景全面升级
智能精准：对接海量知识，帮助模型精准生成答案智能：摆脱传统客服机器人基于FAQ规则、任务训练的匹配模式，直接学习企业文档库、搜索引擎的现有资源；精准：面向智能客服精准合规的要求，从企业级知识库准确找到答案，帮助模型准确生成结果；进一步训练reward模型，对基础模型进行增强，提升模型对无关搜索结果的识别能力，解决由于噪声过多导致错误回答的问题。
智能精准：企业知识快速学习，增强垂直领域知识理解，提供精准答案。新一代客服系统，结合模型推理能力和向量数据库的存储和检索能力，让模型结合相关片段上下文理解，进行正确的推理得到结论。
智能精准：支持答案溯源，增加可靠感
智能精准：不断逼近真人的交互体验
智能精准：不断逼近真人化交互体验
智能精准：基于用户反馈快速学习进化深度结合客户、客服的反馈意见，实现智能客服系统更快的自我进化，提升模型在客服场景下对劣质内容、敏感内容的鉴别能力
降本增效：智能会话小结&话术推荐，提升坐席接待上限
降本增效：智能会话小结&话术推荐，沉淀会话线索促进服转销
化繁为简：对话构建&知识运营成本大幅下降
化繁为简：行业模型开箱即用，拓宽垂直领域知识边界
化繁为简：知识问答无需整理相似问，文档自动生成问答， 轻松搭建问答
化繁为简：企业知识快速学习，控制看似合理但不正确或荒谬的答案提供先进的融合知识库，帮助大模型更精准地调用知识库知识，将不准确的答案概率减少到最低；企业级知识快速导入：多形式知识文档（行研报告、操作指南、业务公告）、帮助中心网页快速对接、学习。
化繁为简：文档自动生成问答， 简单高效三步体验，轻松搭建问答
化繁为简：复杂业务办理场景，无需配置多轮对话树， 轻松搭建多轮对话通过大模型技术构建智能客服的交互大脑，无需配置对话流程，让智能客服自主实现对话流程控制、异常流程交互引导，并自动调用API，更好地完成多轮复杂业务。
化繁为简：轻松覆盖三大核心客服场景
整体架构设计
核心技术优势
核心技术优势
三重防护，解决敏感信息问题在问题侧、模型侧、答案侧三个层面进行敏感信息的过滤和规避，让最终的答案符合安全、规范的要求。
案例: 企业服务场景-智能辅助，结合企业知识库自动生成专业答案辅助坐席
案例: 头部文旅客户：无需配置对话流程，大模型端到端解决业务问题方案价值：任务完成率提升：在无多轮画布增加的前提下，突破效果天花板；一期聚焦的场景是酒店业务，包括酒店的查询，预定，修改和取消；后期会推广到机票、旅游等全栈场景。对话构建成本降低：自动判断意图和识别槽位，生成相应的API并自动调用，基于API的返回，自动生成拟人化的回复话术。
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