腾讯云物业大模型智能客服_大模型智能在线客服

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腾讯云物业大模型智能客服

腾讯云物业大模型智能客服建立统一的客户服务体系，实现一客一档，全面覆盖物业管理业务场景，实现全流程跟进及管控，提高企业运转效率。沉淀客户画像、智能洞察客户偏好，高效服务客户。处理重复性客户接待问题，辅助人工接待提高服务质量。

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企业经营各部门在线客服需求 icon

客服管理
业主需求在线客服入口难沟通，微信客服数据沟通割裂。业主客服通路缺乏有效的沟通渠道，以往管家通过微信群，400、APP、小程序整体的沟通效率低、响应慢。

管家
企微已经触达业主，大部分业务已实现企微统一出口，今年将会作为面向客户运营的工具方向发展；企业微信作为对外服务窗口，以形成统一的用户服务体验为目标。

IT 管理
业务系统互为烟囱，各自独立；系统功能需求跟不上迭代，存在系统重构的可能；业务发展缺少有效的数据支撑，传统调研方式不够精准。

在线客服接待总结痛点 icon

缺失高效客户沟通工具

客户多渠道咨询维修记录不便追溯

多渠道用户标签体系不统一

客服业务运作缺少准确的数据支撑

各条多经业务线较割裂，没有拉通

集团统一客服运营体系没搭建

客服投诉/报事报修督导流程 icon

智能客服的应用价值

企业微信作为超级触点
建立统一的客户服务体系，实现一客一档

建立数字化客户服务能力
沉淀客户画像、智能洞察客户偏好，高效服务客户

智能客服机器人解放人力
处理重复性客户接待问题，辅助人工接待提高服务质量

数字化赋能传统业务
全面覆盖物业管理业务场景，实现全流程跟进及管控，提高企业运转效率

加强基础业务管控
物业全周期管理，严格落实物业工作，线上化工作记录

数据驱动物业管理决策与动作
智能分析物业服务全链路数字化，形成管理决策引擎

发展演变：从传统到智慧的演变 icon

资源集约管理
异构基础设施管理

统一数据资源管理

业务能力提升
连接公共服务生态资源共享

运营模式升级
管理运营

服务运营

大模型赋能

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 icon

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。

呼叫中心
互联网尚未普及，主要以电话沟通为主

在线客服
传统客服软件+PC端在线客服，多渠道客服并存

智能客服1.0
SaaS化发展，云呼叫中心和云客服软件的出现，智能客服商业化应用阶段。企业知识转成一堆标准问，列出可能的相似问法，收集客户的问题，基于NLP 进行客户意图识别匹配

智能客服2.0
基于行业大模型的新客服，智能化机器人开箱即用成为可能知识生产效率跨越式提升上下文思维链的理解问答生成数智化辅助和摘要总结

基于大模型意图训练的智能对话能力提升 icon

产品能力

行业模型

对话：意图理解准确

对话：多轮对话(上下文)

对话：知识库匹配

知识库：问题/相似问生成

知识库：基于数据/资料, 生成知识和答案

对话生成：客户未维护的问题/多意图，自动生成答案;

对话生成：通用知识和答案生成，用于兜底

场景价值

智能对话：7*24小时服务保障，提升服务质量，辅助用户完成业务流程

会话洞察：基于会话存档数据,实现智能化分析、精准了解客户问题,反哺业务能力提升

会话质检：全面性、客观性、自动化实时质检

保障

用户优质服务体验

7x 24小时服务,快速响应,为用户展示最好形象。

提升

服务管理效率提升60%以上

规避运营风险,随时在线管理”数字员工”。

系统产品架构

智能客服机器人应用

智能客服应用全流程

Demo体验

重点建设场景1：坐席辅助与智能接待，推进服务提效与用户体验提升 icon

关键场景2 ：管家1v1沟通，提升工单聚合效率 icon

关键场景3：智慧客服，从对话分析到工单下发无缝完成，提高效率 icon

关键场景2 ：工单结构化业务流程智能化改造 icon

引入机器训练模型，结合专家经验，培养一体化运营管理平台的自主学习能力，匹配自动化处理手段，构建一个“智能、敏捷、高效”的问题处理平台。原有知识库引入智能推荐系统进行知识匹配和推荐，提升知识使用效率，并通过在线学习管控，提升业务知识的传递，有效降低员工培训成本，提升业务能力。

重点建设场景2：工单创建与工单分类自动化，人机协同支持建单与管理提效 icon

业务诉求
人工建单成本高，信息聚合质量低

需要有人能根据业主问题，自动识别问题并创建工单；工单分类未标准化，服务优化缺乏管理抓手工单需要被统计和管理，作为经营策略优化数据源

解决方案
上下文识别自动建单

解决方案：自动创建工单后可与业主端确认工单信息；工单分类识别；管理端支持工单与分类关联，且支持手动修改

方案价值
提升人工客服人效和工单信息准确性

工单数据线上化管理能力提

关键场景3：智能客服不同流程特点优化人机交互体验，提升沟通效率会话体验 icon

咨询类

服务咨询、管理规范咨询

报事报修类

户内维修安装类、邻里纠纷类

办事类

缴纳物业费、暧气费等

腾讯大模型优势

腾讯大模型是集CV、NLP、多模态理解能力于一体、亿级参数规模、并支持低成本落地的大模型。大模型技术可以为客服服务中的自动化服务提供一定的保障。通过对海量数据的分析和学习，可以快速识别用户所提出的问题，并且给出对问题的解答，提高客服服务的效率。

NLP
任务类: -对话生成/搜索/多语种翻译 / NER /文本改写；领域类: -金融/游戏/电商/广告BERT；基础类: -T5 / BERT / Sandwich

CV
CV大模型

SAFormer大模型

NomMer大模型

游戏SwinTransformer

多模态
多模态内容理解大模型

跨模态检索大模型

视频多模态匹配 Video CLIP

基于大模型意图训练的优化升级 icon

智能精准
机器人(robot)接待拟人化大幅提升复杂问题解决率85%+问答边界局限于配置范围；知识库不足时机器人无法回复，客户体验差，拦截率低

降本增效
拓展智能化场景，沉淀会话价值；智能辅助(copilot）提升服务质量进线后对坐席知识储备、问题理解提出高要求，坐席接待上限低

化繁为简
知识生产效率提升；对话构建成本下降65%冷启动阶段依赖大量FAQ规则、多轮对话树配置，人力成本高，知识更新慢

案例：腾讯云官网客户服务持续优化，聚焦提升服务意识，服务专业度 icon

案例：结合AI大模型文本生成技术，建设智能化服务台全面升级售后服务能力 icon

智能客服自助服务
从基于FAQ匹配到基于LLMs 的ChatBot；提升客服的Self-Service

智能辅助⼀线支持
从基于搜索到基于LLMs的知识库；提升一线解决问题的速度

智能运维技术运营
从基于规则到基于LLMs的文本生成；提升客户运营的精细化程度

共性识别产品运营
从人工识别到基于LLMs自动识别；提升产品对客户问题的理解，加强产品竞争力

案例：典型AI应用场景举例 icon

一线客服“Copilot”，提效保质
从知识搜索到知识问答，AIGC能力集成到一线工作台，助力一线客服快速解决客户问题

智能提炼总结，提升人效
快速获取关键信息，输出大客户报告，和工单上下文服务摘要，提升信息处理效率

共性发现，量化改进
主动分析，快速定制共性标签（丢数据/计费类/文档类等等），量化改进

与腾讯合作共创流程

需求沟通&数据准备
客服场景明确；数据提供及评估 (1) 知识范围:知识文档(doc./md.)、帮助中心网页等；（2）提问示例:用户问题、问答对、接待记录等。 *知识范围用以训练模型的阅读理解能力；提问示例用以训练模型的对话能力。

训练环境搭建/模型选择
基于客户行业，确认基底行业模型；训练环境搭建TI-ONE/计算/储存；基于客户场景/数据评估，明确POC 目标与指标效果

大模型客服机器人POC验证
分配体验版测试账号；使用大模型客服机器人管理配置平台完成poc阶段企业级知识导入/接口配置；对话效果体验&POC指标量化评测

产品及专有模型正式接入
包含两种对接形式：(1)集成企业级大模型的企点客服Saas接入

(2)大模型客服机器人api接入

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快启AI智能获客机器人

快启AI智能获客机器人新建呼叫任务，批量导入号码，设定呼叫时间段，限制呼叫频率，无需值守，机器人开始像人一样自动拨打电话。基于用户的真实应答记录，并结合业务规则，灵活进行被叫用户的意向初步筛选。运用自研的自然语言理解算法，结合人工智能与阿里云和科大讯飞的语音识别技术，实现机器人的智能自动应答。

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筛选意向客户

智能自动应答

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全渠道接入整合管理

辅助座席提效

智能机器人赋能提效

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