AIGC+客服不成立？这6大挑战是关键！

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来源：TE产服

原标题《AIGC+客服｜智能客服上岗即失业？AI对话背后的学问大着呢》

谈及AIGC的落地场景，很多人会自然而然的想到客服。

客服已经是一个成熟的赛道了，在过去由规则主导的时代，客服工作几乎纯由人工完成机器仅能用来打辅助。基于手写规则的特性，这个时候客服的工作只能简单粗暴地处理非常少量的数据。

到了Chatbot诞生之时，机器开始在大量数据学习的基础下学着处理复杂内容，模仿人类的学习路径，实现实现“类人脑学习”。

时至今日，在经过训练大模型的能力加持之下，Chatbot已经开始变得能够解决真实世界中深度且复杂的任务。

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回归到商业落地场景上来看，表象上AIGC赋能的核心价值是通过把Chatbot打造地更加智能，从而带来更好的对话体验，但是除此之外还有两个方面很值得注意：

对话的规则设定与语料库的建立是支持Chatbot能够按需运转的核心

在对话开始之时、完成之后，如何发现与流转线索则是收益转化的核心

总结来看，AIGC的赋能能够更好的强化智能客服以下四个方面：

同时，这种AIGC对智能客服的强化，也给行业带来了如下变化：

从前端客户沟通到后端策略支持，AIGC还在不断挖掘自己的潜力；

接入智能/人工客服，AIGC就可以更好的服务客户；不仅如此，AIGC还能够在运营控制、工单处理、资料中心、数据分析等后端模块发力。

以下列举了一些AIGC在各个阶段的应用方式和体现效果，实际应用场景可能更为丰富和多样。

后端应用价值虽高，但是需要攻克的难关也很多；

除了相关的隐私和安全问题之外，AIGC在客服场景的应用中，还有很多问题需要解决：

从现实来看，AIGC能够显性的辅助企业提供数据驱动的客户洞察、自我学习与优化、预测性客户服务、无缝人机协同和全球化服务支持。

这些创新将有助于提高客户满意度、客服效率、客户黏性和转化率，同时优化企业的运营效率和客户服务质量。

在逐步解决痛点难点的过程之中，AIGC有望为客服行业塑造更加智能、高效和个性化的服务体验。

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编译者/作者：AIcore

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