赋能企业数智化,容联云把AI做成基础设施

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想象一下没有数字化能力的中国市场。

纪录片《数字中国》中有这样一段描述——2020年,中国全国网上零售额是11.7万亿元人民币。如此庞大的消费市场,用人力解决消费者服务问题,已经远远不够。

如果用传统的人工接单、跟单方式消化这些订单,整个行业的客服人员规模还需要扩大几十倍,背后是天文数字的额外用工成本。

生产端同样要受影响。

以女装市场为例,工厂推出一款新版式服装,从设计到交付,整个周期需要四到九个月。

但在智能设备和数据能力的加持下,工厂可以在一瞬间完成裁剪、匹配工作,服装的生产周期大幅缩减。

有没有数字化能力,决定了厂家是否有能力响应流行消费趋势,抓住最前沿的市场机遇。

过去,中国企业的数字化进程停留在线上化阶段,营销获客、品牌传播、产品发布等场景从线下转移到了线上;而未来,企业增长离不开全面“数智化”。

谁能掌握效率更高、成本更低的数智化能力,谁就将在未来的市场竞争中占得先机。

数字化是下一个“热兵器”500

去年年底问世的AI聊天机器人ChatGPT,震撼了整个世界。

人们发现,这款AI产品几乎无所不能,具备深度学习能力的AI技术正在颠覆大量传统行业的思维方式。微软联合创始人比尔·盖茨认为,ChatGPT人工智能技术的诞生,其历史意义不亚于互联网或个人电脑的诞生。

从行业规律看,一家企业的数字化能力将会越来越起到决定性作用。企业的数据分析能力就像汽车的后视镜,没有后视镜,开车就没有安全感。

在我国,2018年以后,中国的数字化转型进入快车道,智能化成为越来越多传统行业的转型增长引擎。根据我国《“十四五”数字经济发展规划》,到2025年,数字经济核心产业增加值应占国内生产总值比重的10%,同时产业数字化转型迈上新台阶。

以客服行业为例,《数字化客服设计》一书将客服行业概括为初探阶段。深耕阶段、分化阶段和智能化阶段。在早期阶段中,客服中心的定位仅仅是给“投诉无门”的客户提供了沟通渠道,并为客户问题提供解决处理,在此基础上逐步探索销售职能。

而随着客服行业持续发展,智能化阶段的客服不仅在过去客服中心功能的基础上效率更快、准确度更高,而且能提升用户全生命周期的满意度。

以金融行业为例,无论是保险、银行、证券等行业,都离不开营销、回访等繁琐工作,其中包括大量的高频基础工作,如客户信息的录入,客户价值的整理分析、销售话术的输出、客户顾虑的解答等等。

在这些领域,数字化客服已经能提供远高于人工的工作效率和准确度,同时能大幅降低人力工作的成本。在同样的金融服务战场上,拥有数字化能力的企业对其他企业有冷热兵器般的代差优势。

但对海量中小企业来说,数智化转型仍然是一件门槛极高、成本极高的事。

容联云COO熊谢刚曾在接受采访时指出,中小企业的数字化转型有两大问题,一是门槛高,二是转型效果难用好。毕竟,数字化是一项需要庞大资金、强势研发团队的长期战略,而每个企业的应用场景不同,很难在市面上找到一套全面无死角的解决方案。

而作为中国最大的智能云通讯服务商,容联云正在以“通讯+数据+智能”这三大底层能力,为各行各业提供全面的数字化解决方案,让企业以更低成本享受数字化的红利。

企业数字化,需要“送水人”500

兴业证券,一家总部位于福州的全国性创新类证券公司,在全国拥有200多家营业部,一年的回访数据高达几十万。

兴业证券面临的烦恼是,遍及全国的客户回访量需求过大,回访难度高,同时客服人员相对不足。在反复调研后,兴业证券选择与容联云合作,使用智能外呼机器人从事回访工作。

而数字化方案的解决效率立竿见影。

与人工外呼回访相比,使用智能外呼的兴业证券每天回访数量提升至此前的350%,而完成时间只有原来的22%,同样的数据下,智能外呼比人工外呼回访效率提升了400%。

而在智能外呼机器人背后,是容联云利用AIGC技术打造的智能客服联络中心。

其中一项重要技术就是NLP,对自然语言的处理能力,负责处理并理解客户语音,配合AI的深度学习模型训练能力,智能外呼可以实现与现有联络中心架构的无缝连接,并根据客户需求进行灵活的流程管理。更重要的是,AI模型本身可以持续迭代,不断打造更成熟的外呼系统。

而智能客服联络中心的应用场景远不止外呼回访。

传统汽车品牌现代汽车,同样面临客服中心服务需求量猛增,人工效率低下的问题。现代汽车的选择是,与容联云合作打造智能呼叫中心。

例如,在客户打来电话咨询时,语音导航系统会自动引导客户选择服务并转接坐席,同时自动关联客户的会员信息等资料;智能机器人则为移动端、PC端等各类渠道的客户提供统一管理,通过深度推理模型、语义理解模型、深度学习模型对不同场景下的对话提供支持;坐席辅助则对接待客户的作息提供情绪、语速、话术推荐、违规提醒等全方位的辅助;智能知识库则为公司人员提供全面的知识检索功能。

使用下来,现代汽车的在线全渠道首次响应时长缩短至8.6秒,20秒响应率达到59.91%,知识库整理了3677条知识总量,为工作人员提供了14521次快速检索获取,现代汽车的运营费用、人力费用都有不同程度的缩减。

在背后提供支持的,则是容联云AI团队的AIGC技术,面对客户问题时,客服的标准开场语、介绍语、应对客户不满的说明阐释、客户的信息收集话术、结束话术,这些内容都由AIGC技术生成。

通过AI大模型,企业只需上传业务资料,容联云智能客服就可以根据不同行业需求自动生成用户问题语料、业务话术和流程方案,并整合成一个老练的“业务智能客服”。

对很多中小企业来说,客服数字化的痛点在于服务效率和服务质量低下,服务响应不及时。而容联七陌智能云客服可以将APP、PC端、微信公众号等多个咨询渠道统一接入云客服后台,并支持视频、文字、语音、图片、表情、远程协助等全媒体功能,也会像真人一样聊天、开开玩笑。容联七陌X-Bot智能会话机器人可以在AI处理阶段解决超八成的重复问题,降低客服人员压力。

而在服务质量上,X-Bot智能会话机器人则能提供千人千面、一问多答的个性化服务能力,并对人工客服的服务质量提供实时检测和问题提醒,方便企业洞悉客服人员的专业能力、解决效率、服务态度等等。

对企业来说,这样一整套全面无死角的智能化解决方案,对于提升客户留存,降低运营成本的优势十分明显。在容联云的AI能力辅助下,企业的销售、售后、运营、管理正在从人工操作走向自动化,过去很多习以为常的思维方式,将在新技术的革命面前发生转变。

合抱之木,生于毫末500

没有一个新技术的研发,是一帆风顺的。

2017年OpenAI首次推出GPT模型时,该模型仅仅停留在文本生成能力上,尚缺少成熟的盈利方向。在发展初期,OpenAI一度训练AI到虚拟空间去打游戏,大量的预算花费在“不务正业”的能力上,这一度引发与马斯克的商业化路线之争。随着微软入主OpenAI,第一款商业化产品GPT3才正式面世,到2022年底,基于GPT3.5的AI聊天机器人ChatGPT才一鸣惊人。

容联云的AI之路同样经历了漫长探索。

作为通讯领域奋战多年的老兵,容联云较早开启了AIGC技术的研发,这些工作包括怎样训练AI生成对话回复、问题和SQL语句等等,并将这些技术应用到复杂的金融、汽车、电商等具体行业场景中去。早在2016年,容联云就将AI深度学习技术与自然语言理解技术应用在客服与联络中心领域。

在2019年,容联智能语音机器人、容联智能安监机器人解决方案拿到了“2019人工智能新技术新产品”奖,容联语音机器人则入选了“2019金融AI大数据十大解决方案”。时至今日,容联云已经获得超过400个技术专利,典型技术如NLP语料平台、自学习平台、智能电话机器人平台等等,这些技术已经整合进入容联云的容犀产品线,不仅向终端客户提供服务,也向运营、AI训练等场景提供赋能。

而容联云的技术特点是,围绕“通讯+数据+AI”的三大底层技术展开。通讯是容联云成熟的基础能力,为客户提供短信、语音通话、IM即时通讯和音视频能力;在2021年收购的诸葛智能,则为容联云带来数据中台能力的提升,对于客户,容联云则可以输出对客户标签数据归一处理的能力。

在通讯和数据的基础上,容联云的AI技术则有了更大的施展空间,通过对后台数据的分析、建模,容联云能够进一步分析企业的深层业务逻辑,并通过NLP、知识库等技术为各行各业的客户提供定制化AI解决方案。

更重要的是,AI技术的特征是,数据量越大,训练效果越好,生成结果越精确。而容联云的强项是产品全面,服务客户广泛分布在各行各业,对具体的行业销售、服务场景有深刻理解,这让AI技术在容联云找到了更大的发展空间。

如某个全球光伏企业合作容联云打造的内部智能客服,将在持续训练后达到95%以上的问题匹配率,这意味着,只有5%的复杂问题才需要人工解决,集团的整体运营效率将上升到一个全新高度。

对当今时代的中国企业来说,数智化不仅是一个降本增效的手段,更是一个时代使命,意味着适应激烈的技术竞争,站在行业前沿。而这个时代更需要的,则是容联云一样的技术服务者,通过不断的技术革新,将更多中国企业引到AI时代的大路上。

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