基于大模型技术的智能客服

基于自研大数据引擎+行业需求融合的智慧管理平台

助力企业智能监管，提高企业运行服务效率

数字化中国建设取得阶段性成果：现有对话过程可用大模型训练并使用

应用行业：智能客服、旅游定制、购物需求挖掘等。

产品功能：大模型能够处理长序列，理解和记住前面的上下文，因此可以用于处理需要上下文信息的问题。

产品效益： 作为智能客服、旅游定制、购物需求挖掘智能化建设的系统，基于大模型。 可提升对话处理效率，降低人员的出错率，削减大量人力、物力、时间成本。

传统服务痛点：

1. 在于客户的交流中，通常挖掘一个需求会很费时间。

2. 大量客户在交流中存在回复的不及时性，有可能早上提了问题晚上回复。

3. 在对接交流过程中，可能一个客服同时对接多个客户，造成需求错乱。

4. 客服在长时间的工作下，容易造成身体和精神疲倦，交流过程中带有主观情绪。

传统解决方案弊端：

1. 对于大量知识库无法覆盖的新问题，用简单匹 配方法难以识别的问题。以及同时涉及多个知识点的复杂问题，没有办法给出正确或合理的回复。

2. 无法进行自然流程、通俗易懂（有人味儿）的对话，无法开展多媒体的交互。

3. 新政策和新流程层出不穷，人工参与较深的维护方式成本极高。

新产品技术流程：

新产品实现流程：

大模型产品的优势：

1.强大的理解和生成能力：大模型能够理解和生成各种各样的文本，无论是问答系统、对话系统，还是文本摘要、生成故事、诗歌，甚至是代码，大模型都可以处理得很好。

2.广泛的知识覆盖面：这些模型经过大量的数据训练，所以能够处理和回答涉及许多不同主题和领域的问题。

3.自然语言处理的能力：大模型非常擅长处理各种语言，不仅包括英语，也包括其他许多语言，因此可以用于构建跨语言的应用程序

4.灵活性和自定义能力：大模型可以根据需求进行微调和自定义，以满足特定的应用或用户需求

大模型产品未来趋势：

1. 持续改进：AI大模型将继续进行不断的改进和优化。通过不断的研究和技术进步，我们可以期待模型的性能、准确性和自然语言理解能力的不断提升。

2. 多模态融合：未来的发展趋势之一是将文本、图像、语音和其他形式的数据进行融合。这将使得AI大模型能够更好地理解和处理多种类型的信息，并提供更全面的解决方案。

3. 领域特定的定制化：AI大模型将越来越多地关注特定领域的需求。通过对特定行业或领域的数据进行训练和优化，我们可以期待大模型在医疗、金融、法律等领域提供更加精确和有针对性的解决方案。

4. 实时和增量学习：未来的大模型将具备实时学习和增量学习的能力。这意味着模型可以根据新的数据和反馈不断更新和改进，以适应不断变化的环境和需求。

5. 隐私和安全性：大模型的发展将更加注重用户隐私和数据安全。我们将致力于保护用户数据，并采取严格的安全措施，确保数据的机密性和完整性。

6. 可解释性：AI大模型的可解释性将是未来的重要方向。我们将努力提供更多的解释和理由，使用户能够理解模型的决策过程，并增强用户对模型结果的信任和可信度。