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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-07-23 12:09:25
作者:lichenghong
阅读量:51
文章目录
人工智能技术正在以前所未有的速度改变着各行各业,人工智能客服作为其中的关键应用领域之一,像中关村科金得助智能客服、百度智能客服这样的平台,正在引领着客户服务行业的变革。本文就从人工智能客服应用经验分享出发为大家分析介绍!
(1)24小时服务:AI智能客服可以实现全天候服务,不受时间限制,大大提高了服务的可达性和便利性。
(2)自动化处理:能够自动处理常见问题,如订单查询、退换货办理等,提高效率,减轻人工客服的工作负担。
(3)个性化服务:通过学习用户数据和行为,AI智能客服能够提供更加个性化的服务体验,满足不同用户的需求。
(4)持续学习优化:随着技术的不断进步,AI智能客服能够通过机器学习不断优化自身的服务能力,提升问题解决的准确率。
(1)自然语言处理(NLP)引擎
意图识别与槽位填充:识别用户真实意图,提取关键信息(如订单号),支持多意图识别和模糊匹配。
情感分析:识别用户情绪倾向,为服务策略提供依据。
多轮对话管理:记住上下文,理解省略信息,支持连贯对话。
文本生成:结合大模型生成自然、个性化回复,需基于企业知识安全微调。
(2)知识图谱与智能问答
知识抽取与表示:将企业文档等转化为结构化知识网络(含概念、实体、关系)。
语义检索与推理:支持复杂语义匹配和多跳推理,准确回应非标准提问。
(3)语音识别(ASR)与语音合成(TTS)
ASR:将语音实时转为文本,需适应噪声和口音。
TTS:将文本转为自然语音,支持多种音色、语调及情感表达。
机器人流程自动化(RPA)与系统集成:
与企业内部系统(CRM、ERP 等)对接,实现自动化查询、数据录入等,形成服务闭环。
(4)数据分析与持续学习:
分析对话数据,识别问题与短板,优化模型、知识图谱及对话策略,推动系统持续进化。
(1)深入剖析业务痛点与技术需求:
企业需明确客服领域面临的核心挑战,并梳理其背后对应的技术诉求
明确对数据安全与隐私保护的要求,这将直接决定部署模式的选择。
(2)评估厂商的 AI 核心技术实力:
考察厂商在自然语言处理(NLP)、知识图谱、大模型应用等核心 AI 技术领域的自主研发能力与实际落地经验。可要求厂商提供关键技术指标(如意图识别准确率、语音识别率等),并通过概念验证(PoC)测试进行验证。
关注其在特定行业的语料积累与模型优化能力,这直接影响系统在目标行业的 “智能化” 适配程度。
(3)考察系统的集成与自动化能力
评估系统能否与企业现有客户关系管理(CRM)、企业资源计划(ERP)、工单系统等核心业务系统实现无缝集成,以及是否具备完善的 API 文档与机器人流程自动化(RPA)支持。
评估其自动化流程编排能力,能否通过机器人实现复杂业务流程的自动化处理。
(4)关注数据分析与持续优化机制
系统是否提供全面的数据分析报表,助力企业洞察客户行为特征、识别服务流程瓶颈。
厂商是否具备完善的模型迭代与优化机制,以确保系统可基于实际运行数据持续学习、不断进化。
(5)综合考量成本效益与总体拥有成本
除初始采购成本外,还需纳入部署、维护、升级、人员培训等隐性成本,综合评估系统的长期价值与投资回报率(ROI)。
用户痛点
咨询量激增:日均电话咨询超 8000 次,70% 集中在挂号流程、检查报告查询、科室位置指引等高频问题,人工坐席日均处理时长超 12 小时。
服务效率低:患者常反复咨询,人工解答需频繁查询 HIS 系统(医院信息系统),单次处理耗时平均 4-5 分钟。
信息分散:医院科室、医生出诊信息、检查流程等知识分散在不同部门,人工客服需记忆大量规则,易错漏;且信息更新后难以及时同步,导致解答不一致。
解决方案
构建高效人机协同,实现医疗服务运营智能化
该客户通过使用得助智能语音机器人、云呼叫中心等智能交互产品,实现了从公众号、海报展示及其他多个线上线下渠道接待患者来询,并通过语音机器人与云呼叫中心的协同作业,打造了人机协作的智能化外呼模式,确保实现对患者愈后效果的定期回访监控,提醒注意事项,帮助患者快速康复。
呼入机器人,智能接待来访咨询
通过呼入机器人实时接待患者来电咨询,解答常规医疗相关问题并对有进一步医疗需求的患者转接人工客服进行下一步服务。打破了企业内呼入接听业务主要由人工1对1操作的低效性与局限性,呼入机器人实时在线,保证电话不漏接,且可持续保持高品质的服务水准。呼入机器人拥有多轮对话能力,可独立解决常见普通问题,引导患者自助完成问题咨询、办理业务等,语音交互过程中支持打断、重复、沉默等多种形式。
1.人工智能客服能独立处理哪些类型的咨询?
人工智能客服擅长处理标准化、高频次的咨询,比如医疗机构中的挂号流程指引、检查报告查询、科室位置说明等。
2.特定行业(如医疗)的人工智能客服,如何适配行业专属需求?
需通过行业知识深度整合 + 技术定制化实现适配。例如医疗场景中,AI 客服会构建包含 “症状 - 科室 - 检查流程” 的专属知识图谱,支持 “发烧挂什么科” 等医疗专属意图识别。
3.人工智能客服与人工客服如何协同工作?
两者通过 “AI 承接基础咨询 + 人工处理复杂问题” 的模式协同:AI 先处理高频简单问题当遇到复杂场景或 AI 识别到用户情绪异常时,会触发转接机制,同时自动同步用户历史对话、已查询数据给人工客服,减少重复沟通,提升处理效率。
随着人工智能、大数据和云计算技术的飞速发展,人工智能客服将更贴近企业需求。中关村科金得助智能愿与您携手,共创科技未来!
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