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Tianrun Rongtong は、2022 年 6 月 30 日に香港証券取引所のメインボードに上場して以来、AI 研究開発への投資を継続的に増やし、顧客接点システムとプロセスを「AI ネイティブ」で再構築するという製品開発目標を設定しました。考え。過去 1 年間、Tianrun Rongtong は数多くの革新的な AI 製品を発売しました。これらの革新的な製品は、顧客数と収益規模の点で当社の急速な成長を促進しました。
今年の初め以来、ChatGPT に代表される大規模言語モデルの急速な開発により、さまざまなアプリケーション シナリオでの人工知能の実装に強い推進力が注入されました。同時に、ビッグランゲージモデルは顧客の想像力を活性化し、顧客がAIアプリケーションのイノベーションに積極的に参加することを促し、この重要な革新力が顧客コンタクトインテリジェンスの「質的変化の瞬間」を加速します。
天潤栄通創業者兼CEO、呉強氏
セルフサービスからインテリジェンスへ: 顧客との接触における AI の進化
AIテクノロジーの急速な発展により、従来の「セルフサービス」による顧客接点は変革を迎えています。これまで、顧客は企業とやり取りするためにテンプレート化されたセルフサービス システムを扱う必要がありました。そのため、顧客のニーズに応えることが難しくなり、企業と顧客の間には常にギャップが存在します。しかし、AI テクノロジーにおける大規模な言語モデルなどの革新的なテクノロジーは、顧客との接触に革命的な変化をもたらし、顧客の意図、感情、ニーズを特定し、パーソナライズされた的を絞った応答を提供できるようになりました。
Tianrun Rongtong 氏の見解では、セルフサービスからインテリジェンスまでの顧客コンタクトの発展プロセスは 4 つの段階に分けられます。
時代 1.0: 基本的なセルフサービス
業務ジャンプはボタン設定で実現しており、プロンプトトーンに従って必要な業務を選択することができ、設定がカバーされていない場合は手動サービスに移行するしかありません。
2.0時代：リッチキーワードマッチング技術をベースに
この段階では、システムのプリセット キーワードが音声またはテキストによってトリガーされるときにビジネス ジャンプが実行され、ボタン モードよりも多くのサービスがサポートされますが、メンテナンス コストが高く、キーワードが変更されると照合が困難になることがわかります。成功できません。
時代 3.0: 深層学習に基づく意味理解
畳み込みニューラルネットワークやサイクリックニューラルネットワークなどの深層学習技術を用いて大量のデータを分析することで、AI接客はユーザーの意図を正確に理解し、顧客に臨場感を感じてもらうことができます。人間の知性。さらに、この段階では、マルチモーダル学習などの技術的手段を適用して、自然言語理解、対話管理などの機能を実現し、ユーザーに多次元の体験サービスを提供することもできます。
4.0 時代: 大規模言語モデルの垂直産業応用
パラメータのスケールはより大きく (数千億または兆)、業界のデータと知識を使用して、より正確で効率的なソリューションを提供し、特定の分野またはシナリオにおけるユーザーのニーズと期待をより適切に満たすことができます。より完璧な AI ソリューションを提供します。
「量的変化」から「質的変化」へ
AI技術の継続的なアップグレードは「量的変化」のプロセスであり、初期のモデルは規模が小さく複雑性が低く、一部の単純で特殊な、対象に特化したタスクしか処理できず、大きな制限がありました。コンピューティング能力の継続的な向上に伴い、AI モデルの規模はますます大きくなり、構造はますます複雑になり、AI テクノロジーは持続可能な学習、詳細な分析、生成の能力を備えています。アプリケーションレベルでの「質的変化」をダイレクトに促進する技術の「量的変化」により、顧客接点領域に「質的変化の瞬間」が到来しており、これを以下の特徴として定義します。
1. すぐに使える
初期段階: AI モデルの適用には、データの準備、モデルの評価、モデルの調整などのプロセスを経る必要がありますが、通常は時間がかかり、総合的なコストが高く、価値の提示に時間がかかります。
質的変化の瞬間: 膨大なパラメータとコンテンツのリザーブに基づいて、企業のインテリジェント ビジネスのコールド スタート機能が向上し、導入後のビジネス シナリオに組み込むことができ、総合コストが低く、迅速な立ち上げと迅速なビジネス プレゼンテーションが可能になります。価値。
2. マルチモードの統合
初期段階: 独立した AI モデルを、多言語翻訳、テキストから音声への変換、品質検査、ロボットなどのさまざまなビジネス シナリオに導入する必要があります。統合コストは高く、メンテナンスの複雑さは高く、アイランド効果が発生する可能性があります。情報の断片化によりビジネス価値を最大化できなくなります。
質的変化の瞬間: 一連の大規模な言語モデル テクノロジーにより、複数のタスクの処理、低導入コスト、データ共有の包括的な意思決定を実現し、ビジネス価値を最大化できます。
3. 感情的な相互作用
初期段階: ルールや戦略は手動で策定する必要があり、さまざまな顧客のニーズに個別に対応することはできず、冷淡で無愛想なロボットのサービス機能では、人間のエージェントの価値出力を完全に解放することはできません。
質的変化の瞬間：会話プロセスのリアルタイム分析により、顧客の感情状態やコミュニケーション意図などを効果的にモニタリングし、応答言葉に慰め、導き、承認などの感情を重ね合わせ、感情的共鳴を維持することができます。顧客との対話を強化し、意味的および感情的な理解を向上させ、相談応答の精度と顧客満足度を向上させ、顧客からの苦情率を削減します。
4. 自己進化
初期段階：さまざまな文書、写真、ビデオ、その他の情報を手動で抽出、作成、分類、スクリーニングするため、総合的なメンテナンスコストが高く、更新速度が遅く、現場に適用される知識が大幅に遅れており、それを行うことができませんサービス、ヒント、ビジネスチャンス変換プロセスを効果的にサポートします。
質的変化の瞬間：あらゆる種類のナレッジ文書/写真/ビデオ、その他のナレッジベース情報を統合することで、非常に低いメンテナンスコストで自動的に抽出、分析、集計、推論、検索、生成などが可能になり、機械によって自動的に完成するナレッジベース常に最新の状態に保つことで現場を強力にサポートし、顧客満足度やビジネス目標の達成率を向上させることができます。
大規模言語モデルに対する深い洞察に基づいて、Tianrun Rongtong は自らをアップグレードし、AI 製品と大規模言語モデル技術の包括的な統合を完了し、Tianrun Rongtong の「質的変化」の瞬間を切り開きました。
AI ネイティブをエンジンとして、大きな言語モデルは企業にどのような新しいエクスペリエンスをもたらすのでしょうか?
過去数か月の間に、ChatGPT から Wenxin Yiyan、Tongyi Qianwen、Xinghuo Cognitive Model、360 Smart Brain などに至るまで、大手メーカーが独自の汎用大規模言語モデル製品を発売しました。顧客との接触シナリオにおける大規模な言語モデルの実際の実装を実現し、企業により多くの価値をもたらします。
Wu Qiang 氏は、Tianrun Rongtong は AI テクノロジーによって推進され、「人間と機械の統合」という新しい顧客コンタクト エクスペリエンスを構築し、顧客が効率的な支援、緊密なコラボレーション、深い洞察という目標を達成できるよう支援すると述べました。
Tianrun Rongtong 人間と機械の融合能力マトリックス
自社開発の AI 製品と大規模言語モデル テクノロジーの統合により、顧客コンタクトの分野は企業に 3 つの主要な価値強化をもたらします。
1. 人と機械の融合による新たな顧客体験の創出を効率的に支援
これまで企業が顧客サービスを提供する際には、手作業による受付係を多数雇用していましたが、ロボットの出現により、肉体労働を価値の低い作業から効果的に解放できるようになります。人間が複雑な問題の解決にもっと集中できるようにしましょう。
ロボットの能力はさまざまな面で目覚ましい進歩を遂げていますが、ビジネスシーンにおいては「人の支援」や「意思決定の支援」も重要です。これまでは、プロのカスタマー サービス担当者のトレーニング サイクルが長く、コストが高く、成功率が低いことも企業が直面する長期的な問題でした。エージェントアシスタントの助けを借りて、新人のプロ意識を大幅に向上させることができます。例えば、ビジネスルールに従った音声ナビゲーション、顧客相談内容と最適な音声推奨との自動マッチング、作業指示の自動入力などにより、手作業による顧客サービスの作業効率と専門性が大幅に変わり、顧客サービスの向上を図ることができます。企業のプロフェッショナルなブランドイメージと顧客体験。
企業は顧客サービスの過程で、大量の貴重な会話情報を蓄積します。ただし、この情報は効果的に使用されないことがよくあります。綿密な会話分析テクノロジーにより、顧客が対話プロセス中に生成した重要な情報を効果的に抽出して分析することができ、企業のサービス品質と製品プロモーション戦略の向上に役立ちます。
2. 企業の急速な発展のための知識ベースを構築するための緊密な連携
マーケティング、販売、サービスという 3 つの中核的なビジネス シナリオは、ビジネス開発の重要な保証として、多数のナレッジ ベースなしでは成り立ちません。もともと、企業が保有するナレッジは部門や担当者に分散していることが多く、事業展開を効果的に支援するナレッジベースを形成することが困難でした。従来のナレッジマネジメントでは多くの時間と人件費がかかり、顧客ニーズに迅速に対応することが困難でした。しかし、大規模な言語モデルの垂直適用を通じて、企業はワンクリック FAQ の作成、文書の知識の抽出、文書ベースの学習と回答、問い合わせプロセスでの知識の自動学習など、効率的な知識管理を簡単に実現できます。顧客との接触プロセスにおける知識の正確性と適時性を確保し、知識の成果を業績価値に変換します。
従来の複数部門のビジネス コラボレーション シナリオには、多くの場合、プロセスが煩雑で効率が低いという欠点があります。顧客サービス担当者は作業指示書を手動で作成して処理する必要があるため、処理速度が遅くなり、フィードバック サイクルが長くなり、顧客サービスの効率に重大な影響を及ぼします。AI 会話分析のコンテキスト理解機能と、作業指示の自動クラスタリングおよびコンテンツ分析テクノロジーを組み合わせることで、顧客のニーズをタイムリーに把握し、作業指示を自動的に生成し、処理要員を自動的に割り当て、進捗状況を自動的に更新し、顧客にリアルタイムで通知することができます。などにより、従来の複数部門のビジネス コラボレーション シナリオが最適化され、作業指示処理の効率とフルクローズド ループ サービスの効率が向上し、顧客サービスの品質と効果が向上します。
3. 深い洞察により、絶えず変化する市場を予測可能な機会に変える
現在、多くの企業が業務の過程で直面する共通の困難は、企業と顧客との接触プロセス中に生成されるデータを入手することが困難であること、大量の分析が困難であること、複数の部門にまたがる成果物が原因であることが主な原因です。複数の役割を持つビジネス分析レポートには長い時間がかかり、ビジネス価値の発掘が難しいなどの問題が発生し、データ リソースの膨大な浪費が発生しています。AI 製品とビッグ言語モデル テクノロジーの統合に依存して、顧客の声、着信回線の意図、高周波の問題、ゴールデン スピーチ スキル、サービス レベル、サービス効率を表示するなど、データをさらに集約、クリーニング、マイニング、視覚化できます。 、顧客満足度、顧客感情など。大量のデータを効果的に活用することで、企業のビジネス戦略に最適化の基盤を提供し、企業の市場競争力の向上に役立ちます。
それは始まり、それは未来です
さまざまな分野のサービスプロバイダーにとって、大規模な言語モデルに代表されるAI技術は、技術との競争であるだけでなく、時間との競争でもあります。これは、新しいシナリオや新しいニーズに対するサービス プロバイダーの理解をテストするだけでなく、テクノロジーの適用、データの蓄積、サービス機能の迅速な反復を通じて、誰が顧客にさらに予期せぬ驚きを生み出すことができるかをテストします。
大きな言語モデルは始まりにすぎず、AI と産業の統合により良い未来がもたらされると信じる理由があります。インテリジェントな顧客サービスのトップ企業として、Tianrun Rongtong は将来どのような傾向になるかを注視していきます。
