原創(chuàng)
2023/06/08 19:10:45
來源：天潤融通
19740
本文摘要
今年4月份，我們將客戶應用場景、AI技術、大語言模型技術充分融合，并率先推出了大語言模型垂直行業(yè)解決方案。今天，我們繼續(xù)對這一解決方案進行全視角解讀，與大家分享如何通過對企業(yè)知識的高效維護，實現(xiàn)員工效率、MQL&SQL轉化率及服務滿意度的全面提升。
今年4月份，我們將客戶應用場景、AI技術、大語言模型技術充分融合，并率先推出了大語言模型垂直行業(yè)解決方案。
今天，我們繼續(xù)對這一解決方案進行全視角解讀，與大家分享如何通過對企業(yè)知識的高效維護，實現(xiàn)員工效率、MQL&SQL轉化率及服務滿意度的全面提升。
MQL - Marketing-Qualified Leads，營銷合格線索
SQL - Sales-Qualified Leads，銷售合格商機
企業(yè)在高速發(fā)展的過程中，每時每刻都在產生大量文字、語音、圖片、視頻等各種極為復雜的新知識內容，并散布在企業(yè)的不同“角落”(文檔系統(tǒng)、會議記錄、合同文書、業(yè)務流程等)。
如此高頻且復雜的知識更新，直接導致企業(yè)內部知識學習成本上升、對外信息傳達產生信息差、信息管理效率低等問題，極大影響人效提升、成本控制、簽單率、客戶滿意度等。
健康的企業(yè)應運行在有序、高效、低成本的企業(yè)知識管理體系下，誰管理得好，誰的效率就更高、客戶服務和體驗就更好、就更有競爭優(yōu)勢。
常見的對外知識包括但不限于：
營銷類 - 優(yōu)惠政策說明、活動細則介紹
產品類 - 產品介紹、產品價格體系、產品功能說明書
技術類 - 產品參數(shù)、配置細節(jié)、接入指南
用戶類 - 隱私聲明、用戶協(xié)議、售后服務說明
伙伴類 - 平臺守則、商家規(guī)范、合作說明
通用類 - 客戶常見問題標準回復、企業(yè)介紹、服務等級協(xié)議、服務保障說明
1、你以為“傳統(tǒng)知識庫”可以解決?NO!
作為集中存儲和管理企業(yè)知識的系統(tǒng)，知識庫包含了豐富的信息和答案，旨在幫助客服為客戶解決問題、提供準確的信息和支持，也是智能客服系統(tǒng)的核心組成部分。
知識庫的重要價值點
1、快速解決問題：人工客服通過搜索關鍵詞或根據上下文智能推薦，快速獲取問題答案;機器人座席通過知識庫可以精準匹配問題答案，以減少客戶等待的時間，提高問題解決的效率。
2、持續(xù)學習和優(yōu)化：通過數(shù)據分析和客戶反饋，企業(yè)可以不斷優(yōu)化和更新知識庫內容，填補知識空白、改進服務不足的領域。
3、數(shù)據分析和反饋：知識庫可以記錄人工座席與機器人座席的會話內容，幫助企業(yè)了解用戶需求和痛點。通過數(shù)據分析，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)知識庫中的熱點問題、改進的空間和新的知識需求，從而不斷優(yōu)化和更新知識庫內容。
這樣來看，傳統(tǒng)的知識庫似乎就能解決企業(yè)的痛點了?
其實不然。在解決知識的存儲和查詢問題以外，如何通過高效的辦法來對知識庫進行持續(xù)的運營和更新，保證使用者能快速獲取到新的、準確的知識，往往更加重要。
下面我們通過3個真實的客戶案例來說明這一點：
案例一、工業(yè)制造500強上市企業(yè)
我們內部對于知識的管理是非常重視的，如何通過高效的工具把知識分享給每一名員工，對組織生產力的提升很重要。
為了把知識準確高效地分享給員工，知識運營人員需要從大量的產品說明PPT、對客交付PDF、官網產品介紹圖片、零配件介紹Word文檔中手工提煉內容，人工核對去重，審核校驗入庫。
但是這個過程消耗了我們太多的精力，還往往存在維護不及時、內容存在錯漏、知識版本重復等問題。
目前，我們的客服、售前、銷售、技術支持、實施工程師、項目經理、產品經理以及職能型崗位都會通過SSC(Share Service Center，共享服務中心)獲取企業(yè)最新知識信息，并轉化到對客戶服務和本職工作提效過程中。
從多個方面來看，大量的內部知識通過SSC，可以提升員工效率、賦能渠道商。但是在知識庫的管理上，鑒于涉及內容過于復雜，每次維護起來依然是很頭疼的問題。
—— 首席信息執(zhí)行官
案例二、大型企業(yè)服務上市企業(yè)
作為一家云SaaS企業(yè)，我們始終保持以創(chuàng)新技術為客戶帶來優(yōu)質的產品體驗，為了做到這一點，我們平均每兩周就會進行一次產品迭代。雖然每次更新我們都有產品更新說明，但很多企業(yè)的使用者依然會對新舊產品功能細節(jié)向售后客服發(fā)起詢問。
當然，在客服機器人的支撐下，能夠及時有效解決客戶側的問題，但因為產品更新細節(jié)較多，對我們內部而言每次更新機器人知識庫時必須有2名客服人員手動提取FAQ并通過與產品經理反復確認后再導入到知識庫，知識庫迭代效率得不到提升，對企業(yè)成本是額外的消耗。
作為一家科技型企業(yè)，我們期望在知識庫的維護上可以最大化減少人工介入，提升組織整體的工作效率。
——客戶成功部總經理
案例三、頭部B2B跨境電商企業(yè)
因為內外部市場環(huán)境與政策的變化，我們對商家的管理要求也在不斷更新，當然也包括商家后臺產品的使用指南。隨著平臺業(yè)務的高速發(fā)展，國內外商家大量相關咨詢直接拋向了客服團隊。
然而大量頻繁的知識庫更新，使得我們無法高效、準確地把新內容抽取為FAQ并導入到客服機器人，這也直接導致了人工客服壓力驟增，客服機器人知識更新嚴重滯后，商家入駐率增速緩慢、平臺市場占有率受到影響。
大量頻繁更新的知識，很難立刻應用到機器人座席，也進一步增加了人工客服座席的壓力。
——客服總監(jiān)
2、為企業(yè)知識而生，基于大語言模型的知識維護解決方案
基于企業(yè)在知識庫管理方面的種種訴求，我們將客戶應用場景、AI技術、大語言模型技術進行了深度融合，打造了企業(yè)知識庫高效維護與自循環(huán)解決方案，為企業(yè)知識管理提供了強有力的幫助!
多類型企業(yè)知識，單人快速維護到知識庫
基于大語言模型的文檔抽取功能，可以幫助企業(yè)從原有的一組“救火員”維護大量知識更新、抽取為FAQ與圖譜知識，到僅需要1個人操作即可完成大量資料的信息抽取與合并，全面提升“傳統(tǒng)知識庫”高效迭代的能力。讓知識庫維護難，不再成為企業(yè)高速發(fā)展的“短板”。
文檔抽取功能，里面到底有什么?
1、通過自研發(fā)的AI技術能力對信息進行抽取，包括圖片OCR文字提取、音視頻中音軌的ASR、文檔格式內容抽取等技術的融合使用，快速生成大語言模型可理解的文本信息。再通過ChatGPT提煉出FAQ與圖譜信息，在入庫時通過WSD相關技術，確保信息有效合并、增強、補充到現(xiàn)有知識庫中
OCR-Optical Character Recognition，文字識別
ASR-Automatic Speech Recognition，自動語音識別
WSD-Word Sense Disambiguation，歧義消解 (在知識庫中，可能會存在一些同義詞、多義詞、近義詞等語言現(xiàn)象，這些現(xiàn)象容易導致用戶查詢時得到的結果不準確或者不完整。通過歧義消除技術，可以對這些語言現(xiàn)象進行處理，使得知識庫中的內容更加準確、清晰、易于理解和使用)
2、支持：文本、Word、PPT、PDF、wma、MP3、視頻、圖片、網頁、對話記錄、自定義格式文件等知識的抽取
3、文檔抽取后，輸出為FAQ、也可以輸出為知識圖譜，既滿足對現(xiàn)有內容的快速增強、又滿足對信息結構化后的高級處理
4、一鍵導入到知識庫并自動匹配歷史信息做合并、替換、增強
知識實時抽取分析，自循環(huán)補充到知識庫
天潤融通AI與大語言模型技術，能夠幫助企業(yè)將客戶聯(lián)絡過程中產生的文本、語音對話記錄進行全量分析，提取高頻的、最新的客戶問題，通過問題抽取模型、問題聚類模型、問題排序模型、大語言模型的綜合處理，整理為人工可快速確認的新增知識內容，完成內容從前端沉淀到自動化分析處理，最后由人工快速確認入庫的閉環(huán)維護體系。
知識庫是支撐客戶聯(lián)絡場景的關鍵“底座”，不過大多數(shù)企業(yè)對于知識庫的維護缺少足夠重視，導致座席機器人只能完成較為通用的、常規(guī)的、陳舊的問題支撐，人工座席也無法通過座席助手得到最新的知識支撐，從而導致客戶聯(lián)絡平臺的價值發(fā)揮被限制，客戶也無法把降本增效做到極致。
早在1~2年前，天潤融通就已經為上述三家企業(yè)分別搭建了企業(yè)內部共享服務中心、全渠道智能客服、全球多語言商家服務系統(tǒng)，也實現(xiàn)了企業(yè)員工效率提升、客戶滿意度提高、商家滿意度提高的建設目的。
2023年隨著AI技術與大語言模型技術的深度應用，我們?yōu)槿移髽I(yè)升級了知識庫管理模塊，通過創(chuàng)新的AI技術能力幫助客戶進一步實現(xiàn)效率再升級!成本再降低!
未來天潤融通將繼續(xù)通過AI技術、云技術、通信技術的融合，踐行“讓客戶聯(lián)絡效率更高、體驗更美好為使命”，幫助企業(yè)提高運行效率、降低運營成本。
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