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ZENAVA 如何越用越聰明？

原創(chuàng)

2025/09/25 15:50:38

來源：天潤融通

作者：Tian

圖標(biāo) 1287

本文摘要

ZENAVA 作為天潤融通推出的對話式 AI 智能體，其核心優(yōu)勢在于突破傳統(tǒng) AI 系統(tǒng)的能力上限，通過帶教機(jī)制、業(yè)務(wù)記憶模型與場景化垂直算法的協(xié)同作用，實(shí)現(xiàn)持續(xù)自主進(jìn)化

引言：從靜態(tài)工具到動(dòng)態(tài)智體的能力躍遷

ZENAVA 作為天潤融通推出的對話式 AI 智能體，其核心優(yōu)勢在于突破傳統(tǒng) AI 系統(tǒng)的能力上限，通過帶教機(jī)制、業(yè)務(wù)記憶模型與場景化垂直算法的協(xié)同作用，實(shí)現(xiàn)持續(xù)自主進(jìn)化。根據(jù)國務(wù)院《關(guān)于深入實(shí)施 "人工智能 +" 行動(dòng)的意見》要求，到 2027 年智能體需具備規(guī)?；詫W(xué)習(xí)能力，ZENAVA 的演進(jìn)路徑正是對這一戰(zhàn)略目標(biāo)的技術(shù)實(shí)踐。

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一、三層學(xué)習(xí)架構(gòu)：構(gòu)建智能進(jìn)化基礎(chǔ)

ZENAVA 如何越用越聰明依賴于其獨(dú)特的三層學(xué)習(xí)架構(gòu)：

交互層實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)

通過每日處理數(shù)萬次對話，自動(dòng)沉淀2 萬 + 通用問法和10 萬 + 相似問法

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，在語音交互中實(shí)現(xiàn)200ms 內(nèi)的意圖識(shí)別優(yōu)化

業(yè)務(wù)層閉環(huán)學(xué)習(xí)

運(yùn)用雙維度記憶機(jī)制(業(yè)務(wù)狀態(tài) + 用戶畫像)，構(gòu)建可追溯的決策鏈條

在智能鎖排障場景中，通過 300 次實(shí)踐迭代將故障定位準(zhǔn)確率從 78% 提升至 95%

知識(shí)層增量學(xué)習(xí)

依托動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜技術(shù)，每月自動(dòng)更新60 個(gè)細(xì)分場景的 SOP 流程

支持非破壞性模型更新，確保學(xué)習(xí)過程不影響線上服務(wù)穩(wěn)定性

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二、帶教機(jī)制：人類專家與 AI 的協(xié)同進(jìn)化

ZENAVA 如何越用越聰明的關(guān)鍵在于其人機(jī)協(xié)同的帶教體系：

專家干預(yù)機(jī)制

AI 訓(xùn)練師可通過可視化平臺(tái)標(biāo)注疑難案例，單次標(biāo)注可使類似場景處理準(zhǔn)確率提升 23%

在鞋服定損場景中，專家對 "爭議性瑕疵" 的判定標(biāo)準(zhǔn)輸入，使 AI 判斷與企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)吻合度達(dá) 98%

反饋閉環(huán)設(shè)計(jì)

采用 "實(shí)踐 - 沉淀 - 驗(yàn)證 - 優(yōu)化" 四步法，每個(gè)業(yè)務(wù)閉環(huán)平均產(chǎn)生 4.7 條有效學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)

在汽車試駕場景中，通過 137 次對話優(yōu)化將用戶預(yù)約完成率提升 34%

三、場景化演進(jìn)：垂直領(lǐng)域的深度適配

ZENAVA 如何越用越聰明在具體場景中表現(xiàn)為：

多語言場景進(jìn)化

通過日語酒店預(yù)訂場景的持續(xù)學(xué)習(xí)，業(yè)務(wù)術(shù)語庫從初期的 800 條擴(kuò)展至 3500 條

粵語語音識(shí)別模型經(jīng) 6 個(gè)月優(yōu)化，方言理解準(zhǔn)確率從 71% 提升至 92%

復(fù)雜決策能力提升

在家電報(bào)裝場景中，通過分析歷史工單數(shù)據(jù)，自動(dòng)優(yōu)化上門時(shí)間推薦算法，使首次安裝成功率提升 27%

在售后談判場景，基于成功率數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)惠策略，使企業(yè)損失率降低 15%

四、技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑：核心算法突破

ZENAVA 如何越用越聰明的技術(shù)支撐包括：

增量學(xué)習(xí)算法

采用彈性權(quán)重固化技術(shù)(EWC)，避免新知識(shí)覆蓋舊記憶

實(shí)現(xiàn)模型更新耗時(shí)從傳統(tǒng)方案的 4 小時(shí)縮短至 12 分鐘

遷移學(xué)習(xí)框架

構(gòu)建跨場景知識(shí)遷移機(jī)制，新場景適配效率提升 60%

在從智能鎖到家電維修的場景擴(kuò)展中，復(fù)用率達(dá) 73%

自適應(yīng)優(yōu)化引擎

實(shí)時(shí)監(jiān)控 140 + 業(yè)務(wù)指標(biāo)，自動(dòng)觸發(fā)模型優(yōu)化流程

通過 A/B 測試框架，確保每次更新帶來正向收益

構(gòu)建永續(xù)進(jìn)化的數(shù)字生產(chǎn)力

ZENAVA 如何越用越聰明的實(shí)踐表明，其通過三層學(xué)習(xí)架構(gòu)、人機(jī)帶教機(jī)制與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化的組合創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了從 "部署即定型" 到 "越用越智能" 的范式轉(zhuǎn)變。根據(jù) Gartner 預(yù)測，到 2026 年具備持續(xù)學(xué)習(xí)能力的 AI 系統(tǒng)將產(chǎn)生 3 倍于傳統(tǒng)方案的經(jīng)濟(jì)效益。ZENAVA 的進(jìn)化機(jī)制不僅驗(yàn)證了這一趨勢，更為企業(yè)提供了將 AI 轉(zhuǎn)化為可持續(xù)競爭壁壘的實(shí)施路徑。隨著其處理業(yè)務(wù)量從初期的 70% 向 85% 的目標(biāo)邁進(jìn)，ZENAVA 正重新定義人機(jī)協(xié)作的生產(chǎn)力邊界。