Guía: Un ingeniero que no entiende de IA no es un buen servicio al cliente
El modelo grande de IA ha mostrado una creatividad sin precedentes en el campo de AIGC. Se considera que es un camino efectivo para que la inteligencia artificial avance a través de la "inteligencia cognitiva". El desarrollo del "cerebro inteligente".
Ahora, Inspur Information está tratando de aplicar la "fuente" del modelo grande a la plataforma de servicio al cliente de Inspur Information para crear un "cerebro inteligente de servicio al cliente".
Deje que la IA se convierta en un experto en TI
En la era del rápido desarrollo de la computación en la nube y la tecnología de inteligencia artificial, Inspur Information logró un rápido aumento en la participación de mercado de servidores en virtud del modelo JDM (Fabricación de diseño conjunto) y el diseño con visión de futuro en el campo de la inteligencia artificial, seguido de " dulces problemas" ——La cantidad de clientes y la demanda del servicio están aumentando rápidamente, y la demanda no estandarizada que trae el modelo JDM hace que el servicio funcione más difícil.
En respuesta a esta situación, Inspur Information trata de lograr un desarrollo sostenible y de alta calidad de las capacidades del servicio a través de la transformación digital e inteligente. Entre ellos, como la primera ventana de servicio, la transformación inteligente de "servicio al cliente" se ha convertido en el primer obstáculo.
A diferencia de otras industrias, el servicio de atención al cliente de línea directa de Inspur Information no es solo un "operador" en el sentido tradicional, sino también un "experto en TI". Son el "centro" de todo el equipo de servicio, aceptando solicitudes de servicio al cliente y comprendiendo clientes Se proporcionan problemas, juicios de fallas y soluciones; internamente, se comunican las necesidades del cliente y el servicio de circuito cerrado se completa en colaboración con la programación, las piezas de repuesto y los ingenieros de primera línea. Si la IA puede tener la capacidad técnica profesional y el nivel de comunicación de diálogo de un ingeniero de servicio al cliente se ha convertido en un avance clave en la "inteligencia".
Según Zhang Yichuan, gerente del Departamento de Servicio Inteligente de Información de Inspur, para el desarrollo del servicio inteligente al cliente, Inspur Information adoptó inicialmente las preguntas y respuestas de preguntas frecuentes comunes de la industria, el diálogo basado en tareas y otros modelos, e invitó a los expertos ingenieros de servicio al cliente de la call center para construir y mejorar la biblioteca estándar de preguntas y respuestas. "Con los esfuerzos conjuntos de todos, alrededor de 2021 nuestro servicio de atención al cliente inteligente ya puede responder alrededor del 60 % de las preguntas de los clientes, y la tasa de resolución de problemas alcanzará el 50 %", dijo Zhang Yichuan.
Después de lograr este logro, Inspur Information continuó invirtiendo en el equipo de IA y en más de 40 ingenieros expertos para continuar construyendo múltiples modelos y múltiples bases de conocimiento, pero la tasa de resolución del servicio de atención al cliente inteligente aún rondaba el 50 %, y el La utilidad marginal de la mano de obra y el tiempo invertido fue aumentando gradualmente, disminuye y la mejora del efecto encuentra un cuello de botella.
Las capacidades de los "robots de servicio al cliente" con los que el público entra en contacto en la vida son a menudo relativamente simples, generalmente haciendo coincidir respuestas fijas con preguntas fijas, lo cual es suficiente para satisfacer la gran cantidad de necesidades de preguntas y respuestas de procedimiento de la mayoría de C- termina Sin embargo, la industria de TI en el extremo B es más servicios basados en el conocimiento, mostrando las características de alta profesionalidad y alta complejidad. En Inspur Information, las necesidades de servicio de los clientes a menudo cubren varios temas, como las especificaciones del producto, el uso del producto, los parámetros técnicos y las reparaciones de fallas, e involucran situaciones complejas donde se cruzan múltiples software, hardware y diferentes escenarios comerciales y procesos comerciales.
Imagen: el campo de TI tiene grandes barreras y una baja tasa de tolerancia a fallas, y requiere mayor profesionalismo y habilidades de comunicación del servicio al cliente
Por lo tanto, el servicio de atención al cliente inteligente de Inspur Information debe ser un "experto en conocimientos de TI" que realmente pueda comprender las preguntas de los clientes y dar respuestas profesionales y efectivas.
Por ejemplo, puede haber cinco situaciones detrás de la falla del cliente para instalar el sistema.El servicio de atención al cliente inteligente debe guiar gradualmente al cliente para aclarar el escenario del problema específico y brindar una solución específica. No es fácil para la IA convertirse en un "servicio al cliente inteligente" calificado: en Inspur Information, un empleado real con conocimientos básicos de TI necesita al menos 6 meses a 1 año de capacitación en el trabajo para convertirse en un ingeniero de servicio al cliente calificado. y mucho menos la IA.
Para superar el cuello de botella, el equipo del servicio de información de Inspur decidió probar un nuevo camino: "fuente" de modelo grande.
El camino a la innovación: modelo a gran escala "Yuan" para crear un cerebro inteligente
El modelo grande "fuente" es uno de los modelos grandes de IA líderes en el mundo, con 245.700 millones de parámetros y capacidades de inteligencia general más sólidas. Con sus capacidades de aprendizaje de muestra súper pequeña y muestra cero, "fuente" se puede usar como una infraestructura de algoritmo para generalizar a una variedad de escenarios de aplicación, aliviando efectivamente el dilema del modelado repetido en el desarrollo fragmentado.
Con el fin de integrar mejor el modelo grande "Yuan" con la escena de servicio del centro de datos extremadamente profesional y vertical, el equipo "Yuan" se unió al equipo de servicio experto en información de Inspur para recopilar sucesivamente más de 20 000 documentos de productos, manuales de usuario y más. más de un millón de piezas de información experta. El diálogo de servicio del ingeniero, cientos de miles de registros de servicio al cliente y datos de órdenes de trabajo se utilizan como base de conocimiento para alimentar la "fuente" para el aprendizaje, y lleva 6 meses analizar profundamente el complejo proceso de negocio de servicio, combinado con la destilación del conocimiento, la compresión y otras tecnologías, sobre la base de "Yuan" ha construido el "cerebro de servicio al cliente inteligente" de Inspur Información.
Wu Shaohua, director de I+D de software de IA en Inspur Information, comparó a "Yuan" con un "estudiante de doctorado" con una gran capacidad de aprendizaje, y dijo que tiene un mayor nivel de inteligencia y puede completar tareas de aprendizaje de forma independiente y rápida. Esto no solo significa que su capacitación ya no requiere mucha mano de obra, sino que también significa que el cerebro inteligente de servicio al cliente que construye ya no completa mecánicamente la coincidencia de control de calidad, sino que es capaz de "pensamiento profundo" y conocimiento basado en su propio lenguaje fuerte. capacidad de comprensión Aprender y refactorizar.
Tome el escenario en el que un cliente consulta sobre la configuración de memoria de un servidor como ejemplo. En el modo de capacitación tradicional, los ingenieros ingresan bases de datos de preguntas y respuestas de diferentes modelos de productos uno por uno, y capacitan a los robots para que apunten a la mejor combinación. responder en la base de datos de preguntas y respuestas en función de las palabras clave de las preguntas de los usuarios. El modelo grande de "fuente" se basa en el texto completo de los documentos del producto en el proceso de aprendizaje. Combinado con poderosas capacidades de análisis y comprensión semántica contextual, puede comprender con mayor precisión los problemas del cliente, encontrar contenido de conocimiento relacionado y luego generar de acuerdo con el poderoso semántica Extraer información clave y generar respuestas concisas y profesionales.
En la actualidad, con el apoyo de "Source", el cerebro inteligente de servicio al cliente de Inspur Information no solo mejora la capacidad de servicio interactivo en lenguaje natural, sino que también administra y distribuye de manera inteligente recursos tales como operación y mantenimiento inteligente y diagnóstico de equipos de TI autorizados, ingenieros expertos, y repuestos En términos de capacidades, se ha convertido en el "cerebro" central que soporta la transformación inteligente de todo el proceso de los servicios de información de Inspur. En la actualidad, este "servicio al cliente inteligente del centro de datos experto" se ha denominado "Yuanxiaofu" y se ha puesto en uso.
Figura: El servicio de atención al cliente inteligente de información de Inspur aclara gradualmente el problema y da una solución precisa
"Yuanxiaofu" actualmente cubre el 92 % de los problemas relacionados con las 8 principales líneas de productos de Inspur Information y resuelve el 80 % de los problemas técnicos comunes en el centro de datos, lo que puede reducir el tiempo de procesamiento comercial de problemas complejos de consultoría técnica en un 65 %. la eficiencia general del servicio de Inspur Information en un 160%.
Además, la función de autoaprendizaje no supervisado de "Yuanxiaofu" también libera a los ingenieros de atención al cliente del centro de atención telefónica del trabajo adicional original de completar las preguntas frecuentes y los gráficos de conocimiento, y mejora la eficiencia humana del equipo de servicio en un 30 %, lo que ayuda a Inspur Information The El equipo de servicio dio un salto en la eficiencia del trabajo.
Aterrizó un modelo a gran escala, rompiendo el área de aguas profundas de la transformación de la inteligencia digital
El éxito del "cerebro de servicio al cliente inteligente" de Inspur Information ha abierto un nuevo camino para el "cambio inteligente" del servicio al cliente. No solo demuestra que con la bendición de los modelos grandes, el servicio al cliente inteligente ya no es el "retraso mental artificial " ridiculizado por el público. También proporciona un camino ejemplar para que los modelos grandes crucen la brecha entre la tecnología de IA y los escenarios industriales complejos.
Hoy, con el vigoroso desarrollo de modelos grandes, se cree que habrá más escenarios de la industria que utilicen modelos grandes como motores inteligentes para abrirse camino en el área de aguas profundas de la transformación digital e inteligente.
FIN