大模型时代，智能客服的跃迁之路｜对话 AI 原生《云智实验室》

智能客服行业正经历着快速的发展，其发展经历了从传统的呼叫中心到互联网电商，再到扩展至金融、零售、医疗、教育等多个垂直领域的服务场景。目前，智能客服行业正处于大模型+智能客服的阶段。百度智能云客悦是基于大模型重构的 AI 原生智能客服产品，通过引入大模型，智能客服能力发生了哪些变革？为企业客户带来了哪些新的价值？以及这些跃迁背后又经历了哪些技术迭代？带着这些问题，在《对话 AI 原生：云智实验室》栏目中，百度智能云智能客服产品总经理张红光与 InfoQ 编辑展开了一次深度探讨。



以下为本期栏目精华内容



InfoQ：您如何看待整个智能客服行业的变化？



张红光：智能客服经历了三个主要的发展阶段：

第一阶段：规则系统与专家系统：通过编写关键字匹配用户的意图并作出回应，主要应用于在线机器人。此阶段依赖于大量的人工设定规则来实现基本的功能。

第二阶段：深度学习时代：随着 ASR（自动语音识别）、TTS（文本转语音）和 NLP（自然语言处理）等技术的成熟，智能客服不仅能够服务于在线环境，还能扩展到电话场景的应答机器人，从规则驱动转变为数据驱动。

第三阶段：大模型时代：随着引入了具备更强泛化能力、理解力和拟人度的大规模预训练模型，智能客服变得更加智能化，并且面对复杂表达时也能提供更为准确和人性化的回复。



InfoQ：大模型引入后，给智能客服带来哪些变革？

张红光：进入大模型时代后，由于其具备更深层次的理解能力和生成能力，它可以更好地理解和回应用户的复杂表达，同时生成更加拟人的回复，提高了用户体验的质量。此外，大模型还可以快速启动，不再需要预先梳理大量的 FAQ 问答对，只需输入文档即可自动生成答案。



InfoQ：客悦在智能客服行业变革中做对了什么？

张红光：客悦凭借多年的技术积累和行业认知，在大模型出现之初便果断决定利用这项新技术重构其智能客服产品。这种快速反应和深刻理解成为了客悦的竞争优势之一。随着时间推移，这些优势逐渐放大，并且随着应用场景的增加和用户数量的增长，客悦构建的数据飞轮效应也不断强化各个场景下的客户服务效果。



InfoQ：客悦适用于哪些场景？可以解决哪些问题？

张红光：客悦专注于智能客服领域，主要用于解决三类问题：

首先，服务于重流程或严肃流程场景。例如信用卡挂失、银行卡挂失办理等，这类场景通常需要严格按照定义好的服务流程进行操作，确保用户信息的安全性和准确性。针对这种情况，客悦推出了 SOP 画布模式，结合大模型技术帮助企业严格定义客户服务流程，有效收集、澄清和验证用户问题。

其次，针对目标明确但流程灵活的场景。比如潜在客户的线索筛查，虽然最终目的是获取客户的联系方式，但对于具体的对话顺序并没有严格限制。对此，客悦提供了快捷场景功能，背后是 Agent 模式的支持，允许用户根据自身需求定制业务流程或者描述任务目标，从而轻松定义出高效的客服机器人。

最后，客悦还提供整体呼叫中心解决方案。涵盖了服务机器人、坐席工作台、质检系统等多个方面，帮助客户建立完整的客户服务生态系统。



InfoQ：客悦“更拟人、更聪明、更懂用户”背后的技术是如何实现的？

张红光：为了使智能客服更拟人、更聪明、更懂用户，客悦采用了多种先进技术：

多模态理解：当用户发送包含图片在内的咨询问题时，传统的智能客服可能无法理解。而客悦使用了多模态理解技术，使得机器人能够结合图片和文本内容做出恰当的回答。例如，用户上传了一张故障灯的照片并询问原因，机器人就可以基于图片和文字信息给出解答。

复杂意图识别：对于用户提出的复合型问题或隐含意图，客悦进行了专门的后训练(post-train)工作，除了构造数据用于 SFT 外，还进行了偏好对齐的研究，确保模型不仅能正确回答问题，而且能按照人类习惯调整回复方式，使之更符合用户预期。



InfoQ：客悦推出由大模型重构的智能外呼平台，在综合性能上有大幅提升，您能否分享一下是怎么做到的？

张红光：在外呼机器人的设计与实现中，若要达到优异的表现，依赖于三个核心要素：拟人度、对话流畅度以及目标一致性。

拟人度：客悦定义了多种适用于不同场景的专业音色，例如现实中的优秀销售人员，通过深度学习技术训练，确保模型能高度还原销售人员真实的工作状态，提升用户的信任感和交互体验的自然性。

对话流畅度：客悦开发了一款专为智能客服设计的大语言模型，有效降低了响应延迟，并且加入了大量的口语化改写规则及承接词策略，例如“好的”、“我明白了”等日常过渡语句，使得整个交谈过程更为自然连贯。这种策略不仅提高了对话的流畅性，同时也为大模型争取了更多的思考时间，从而保证了回复的质量和用户满意度。

目标一致性：在确保外呼机器人遵循既定目标方面，客悦结合销售的标准操作流程（SOP）与客户历史行为分析相结合，通过结构化的处理，根据客户的过往互动模式提供个性化建议。这一过程类似于经验丰富的销售人员在电话沟通前做了详尽准备，以更精准地满足客户需求，最终达成理想的销售效果。



InfoQ：未来智能客服行业的发展方向是什么？

张红光：我认为需求和技术的进步是驱动产品演进和行业发展的两个车轮。

在客服行业发展的过程中，从一开始只是解决客户投诉问题，到后来要实时解决客户的问答咨询，然后帮客户办理业务，再到后续服务于客户生命周期的全流程，以及做一些营销方向的价值探索，企业对于客服的要求是越来越高的。

所以未来智能客服的发展沿着两个方向，一个是从简单问题的回答到复杂问题的解决去纵深，进一步降低转人工率，为企业提效。另外就是从售后的咨询环节，向售中、售前等客户的全生命周期链条上去延展，给企业增收增效，创造更大的价值。



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