2022-2027 年中国智能客服市场持续增长，各行业面临挑战与机遇

在现今的商业环境中，各行各业都在追求以低成本、高效率的方式构建智能客服系统。他们不仅要考虑行业的特殊性，还要兼顾企业自身的投资回报需求。这一挑战让众多企业感到头疼，也成为他们迫切想要解决的难题。

了解AI在客服领域的应用好处

AI技术在客服领域的应用带来了不少便利。以电信运营商为例，他们通过在运营中心使用AI工具，可以分析大量数据，自主排除网络故障，并执行多项任务。这样的应用使得网络管理员、IT团队和客服人员能够更高效地处理网络问题。在金融服务领域，超过一半（44%）的中国受访者正在利用AI来提升客户体验，而42%的人正在尝试使用生成式AI和LLM来改善客户体验和互动。这些数据表明，AI可以从多个角度提高服务质量。

从企业内部来看，利用能够处理大量数据的AI虚拟助手，客服专员能针对各类客户群体的多样化需求提供个性化答复。这样做有助于企业获得客户的好评，进一步提高客户的满意度。

低成本搭建AI客服体系

在低成本搭建领域，开源技术显得尤为合适。比如，大语言模型（LLM）这类可定制的开源AI生成技术，融合了自然语言处理（NLP）和检索增强生成（RAG），能有效加速特定用途客服AI的研发。以构建AI聊天机器人为例，若将开源模型与传统的呼叫中心在处理客户咨询时的费用进行对比，便会明显看出开源模型在成本上的优势。

RAG框架将基础或通用的LLM与特定知识库和数据源相连接，诸如库存管理、客户关系管理系统及客户服务协议等。此举有助于降低构建专用知识体系的成本。

注重行业特殊性

各行各业各有其特色，构建智能客服系统时，需充分考虑到这些差异。以电商领域为例，智能客服需迅速回应有关商品咨询和订单查询等事宜。而在医疗领域，客服人员则需具备丰富的医学知识，以便解答各类疑问。

在时间维度上，电商旺季期间，智能客服需承受大量订单咨询的压力；而在医疗行业面临紧急情况时，客服必须迅速提供准确建议，以免耽误病情治疗。至于地域方面，对于面向全国乃至全球的企业，客服系统必须考虑到不同地区在语言和文化上的差异。

结合投资回报需求

企业非常关注投入之后的收益表现。举例来说，企业可以在一个到两个季度内，将20%的呼叫中心流量转移到AI解决方案上。接着，企业需要密切跟踪监控这些结果。通过这种方式，企业能够获取到关于效率提升和成本节约的具体数据。

有些企业追求短期利益，期望迅速削减人力开销，因此需要集中精力在能够迅速取代人工客服的AI功能上；相反，若企业致力于打造品牌的长远良好声誉，则应重点考虑AI如何提升客户体验。

选择合适的开发和部署工具

选择合适的开发和部署工具极为关键。企业可以通过对AI模型进行微调，并部署RAG解决方案，以应对各类特定需求。NVIDIANIM微服务，作为NVIDIAAIEnterprise软件平台的一部分，能够加快生成式AI的部署进程，并支持多种专为无缝、可扩展推理而优化的AI模型。这样的支持使得企业能够高效构建出满足自身需求的智能客服系统。

众多类似的开发与部署工具存在，企业需综合考虑性能、成本以及与现有系统的兼容性等因素，从中挑选出最符合自身需求的工具。

监测和优化智能客服体系</>

建立智能客服系统并非一蹴而就。它需要持续的监控和调整。比如，要关注智能客服的回答准确度，如果发现准确度未达标，就要分析是知识库存在缺陷，还是算法模型出了问题。

从时间角度考量，我们建议每月对智能客服的服务质量进行一次深入的审查。对于服务型企业来说，他们更注重客户满意度；而制造业企业则更看重对产品相关咨询问题的处理效果。因此，我们需要针对这些关键点进行相应的优化工作。

读者们，我想问一下你们的看法：在构建智能客服系统时，你们认为最难以掌控的部分是哪个环节？不妨在评论区留言交流一下。同时，如果这篇文章对您有所帮助，请不要吝啬您的点赞和分享。

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