作者：郝俊慧 來(lái)源：IT時(shí)報(bào)

“全面擁抱大模型”的騰訊，9月7日正式發(fā)布通用大模型混元。騰訊集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生在當(dāng)日舉行的騰訊數(shù)字生態(tài)大會(huì)上透露，作為騰訊云MaaS服務(wù)的底座，超過(guò)50個(gè)騰訊業(yè)務(wù)和產(chǎn)品，都已接入混元測(cè)試，其中首批服務(wù)已對(duì)外開放內(nèi)測(cè)。

騰訊企點(diǎn)在首批之列。早在今年6月19日，騰訊企點(diǎn)便在騰訊云行業(yè)大模型及智能應(yīng)用技術(shù)峰會(huì)上公布，正在研發(fā)騰訊企點(diǎn)智能客服、騰訊企點(diǎn)分析·AI助手兩款智能產(chǎn)品。如今，兩個(gè)多月過(guò)去，騰訊企點(diǎn)再度迭代，智能客服管理端效率及用戶端體驗(yàn)大幅提升，復(fù)雜問(wèn)題解決率提升30%，“企點(diǎn)營(yíng)銷與分析產(chǎn)品方案”升級(jí)至6.0版本，并開放企點(diǎn)分析·AI助手內(nèi)測(cè)申請(qǐng)。

消除智能客服“幻覺(jué)”

這波由大規(guī)模語(yǔ)言模型引起的AI浪潮，從一開始便被作為生產(chǎn)工具投入產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，智能客服將成為第一批被改變的行業(yè)，幾乎成為業(yè)內(nèi)共識(shí)。

然而，當(dāng)大模型真正投入客服場(chǎng)景時(shí)，一個(gè)新的悖論出現(xiàn)：如何讓大模型訓(xùn)練出的客服實(shí)現(xiàn)“零幻覺(jué)”？

究其原因，傳統(tǒng)智能客服只能依賴知識(shí)庫(kù)提供解答服務(wù)，對(duì)于非知識(shí)庫(kù)中的問(wèn)題，便無(wú)法提供擬人化的交互體驗(yàn)，而且龐大的知識(shí)維護(hù)量也為企業(yè)客服運(yùn)營(yíng)帶來(lái)負(fù)擔(dān)。

盡管大規(guī)模語(yǔ)言模型（LLM）可以順暢地完成多輪對(duì)話，但作為企業(yè)與用戶的第一觸點(diǎn)，“客戶要求仍然是，寧愿不回答不要亂回答?！彬v訊云副總裁、騰訊云智能研發(fā)負(fù)責(zé)人、騰訊企點(diǎn)研發(fā)負(fù)責(zé)人吳永堅(jiān)告訴《IT時(shí)報(bào)》記者，為了減少甚至杜絕幻覺(jué)，企點(diǎn)新一代智能客服在為客戶提供服務(wù)時(shí)，采用循序漸進(jìn)的策略，“一開始，訓(xùn)練數(shù)據(jù)完全來(lái)自知識(shí)庫(kù)，非知識(shí)庫(kù)內(nèi)容可以直接拒絕回答，隨著更多相關(guān)知識(shí)文檔被‘投喂’，再根據(jù)反饋機(jī)制對(duì)大模型逐步調(diào)優(yōu)后，幻覺(jué)出現(xiàn)的概率會(huì)越來(lái)越低?！?/p>

據(jù)了解，在知識(shí)構(gòu)建層面，新一代智能客服通過(guò)企業(yè)專屬知識(shí)“導(dǎo)入-校驗(yàn)-調(diào)優(yōu)”閉環(huán)，提升復(fù)雜文檔讀取、理解效果，增加了對(duì)圖文混排、多列排版等復(fù)雜文檔接入，通過(guò)語(yǔ)義切塊，生成向量，以高可用、可擴(kuò)展向量數(shù)據(jù)庫(kù)方案豐富問(wèn)答組合及內(nèi)容。此外，通過(guò)快速生成問(wèn)答，以及對(duì)問(wèn)答原文的回溯，提高問(wèn)答校驗(yàn)的效率，借助對(duì)話測(cè)試和運(yùn)營(yíng)工具，可快速實(shí)現(xiàn)調(diào)優(yōu)，提升問(wèn)答準(zhǔn)確率。

當(dāng)然，作為騰訊云MaaS服務(wù)底座的混元，本身亦在花大力氣“消除幻覺(jué)”。據(jù)騰訊集團(tuán)副總裁蔣杰介紹，混元的“探真”技術(shù)，可以在預(yù)訓(xùn)練階段便優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。與目前市場(chǎng)上常見(jiàn)的開源大模型相比，能有效降低幻覺(jué)30%～50%。

有效降低“轉(zhuǎn)人工率”

傳統(tǒng)人工智能客服發(fā)展多年，用戶滿意度指標(biāo)并不令人滿意。

一份iiMedia Research（艾媒咨詢）調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，在2022年中國(guó)用戶對(duì)智能客服不同維度滿意度評(píng)價(jià)中，16.9%消費(fèi)者對(duì)反饋內(nèi)容合理性感到不滿意，12.1%消費(fèi)者對(duì)服務(wù)效率感到不滿意，整體滿意率在60%～70%之間。中國(guó)青年報(bào)的一份調(diào)查也顯示，近6成受訪者對(duì)市場(chǎng)現(xiàn)有的智能客服不滿意。

“轉(zhuǎn)人工率”是人工智能客服有效性的重要指標(biāo)之一，但在傳統(tǒng)人工智能客服服務(wù)場(chǎng)景中，機(jī)械式的回答往往很難解決客戶實(shí)際問(wèn)題，而一旦“轉(zhuǎn)人工率”上升，便失去了AI客服降本增效的目的。

吳永堅(jiān)認(rèn)為，大模型加持后的新一代智能客服，恰恰是希望使智能客服體驗(yàn)更接近“真人客服”，“當(dāng)你感覺(jué)不出對(duì)面是一個(gè)真人還是機(jī)器人時(shí)，自然不會(huì)提出轉(zhuǎn)人工。”

比如，新一代智能客服可以更準(zhǔn)確地識(shí)別用戶情緒，及時(shí)給出安撫；當(dāng)用戶提出需求時(shí)，可以分辨任務(wù)型、知識(shí)型，還是閑聊型話題，用聊天的語(yǔ)氣、方式解決任務(wù)需求，即使在業(yè)務(wù)辦理過(guò)程中，用戶插入了“閑聊”話題，也不會(huì)導(dǎo)致任務(wù)中斷。傳統(tǒng)客服無(wú)法支持“操作步驟講解”的復(fù)雜需求，大模型智能客服可以通過(guò)上下文信息補(bǔ)全，基于企業(yè)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行問(wèn)答推理，從而將復(fù)雜問(wèn)題解決率提高30%。

吳永堅(jiān)透露，目前，大模型智能客服的成本的確高于傳統(tǒng)智能客服，但經(jīng)過(guò)優(yōu)化，成本差距已經(jīng)控制在十倍以內(nèi)，今后，隨著技術(shù)的演進(jìn)，人機(jī)交互體驗(yàn)的增強(qiáng)，成本和效率之間的比例會(huì)越來(lái)越合理，“從騰訊內(nèi)部測(cè)試結(jié)果來(lái)看，用戶對(duì)新一代智能客服給出答案的采納率提升了好幾倍?！?/p>

人人都有“數(shù)據(jù)分析助手”

相較于希望在“第一觸點(diǎn)”百分百滿足用戶需求的智能客服，騰訊企點(diǎn)分析·AI助手更像是在完成一項(xiàng)填空任務(wù)，填補(bǔ)整個(gè)業(yè)務(wù)流程中空缺的專業(yè)分析判斷角色。

高速變化的市場(chǎng)營(yíng)銷環(huán)境，正在向企業(yè)不斷提出新課題，如實(shí)現(xiàn)覆蓋全渠道、全旅程的“全域營(yíng)銷”，落地精細(xì)化、定制化的“個(gè)性營(yíng)銷”，提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能化的“數(shù)智營(yíng)銷”，打通新零售線上線下的“融合營(yíng)銷”等。營(yíng)銷方式多元化的出現(xiàn)，使能夠快速應(yīng)對(duì)市場(chǎng)市場(chǎng)變化、實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷目標(biāo)的人才，出現(xiàn)大量短缺。

騰訊企點(diǎn)營(yíng)銷與分析負(fù)責(zé)人曾煒告訴《IT時(shí)報(bào)》記者，一些基層業(yè)務(wù)決策者可能沒(méi)有很高的職級(jí)，不可能配備專業(yè)的營(yíng)銷分析助手，而市場(chǎng)環(huán)境又要求他們快速?zèng)Q策，此時(shí)，就可以由大模型來(lái)?yè)?dān)任“助手”角色，給出專業(yè)的Know-how（訣竅），“在整個(gè)業(yè)務(wù)流中銜接和填補(bǔ)專業(yè)分析的空缺位置?！?/p>

大模型的加持，讓“人人擁有數(shù)據(jù)分析助手”成為現(xiàn)實(shí)。

一個(gè)關(guān)于“最近銷量情況”的提問(wèn)，可能并不僅僅是單純的數(shù)據(jù)需求，甚至包括對(duì)數(shù)據(jù)背后原因的分析以及下一步營(yíng)銷對(duì)策的建議。為了回答這個(gè)問(wèn)題，騰訊分析大模型將深入解析過(guò)程分為三層。

據(jù)曾煒介紹，首先大模型會(huì)先分解問(wèn)題，將問(wèn)題拆解為對(duì)應(yīng)的指標(biāo)，比如“最近銷量情況”中銷量這個(gè)詞匯會(huì)被關(guān)聯(lián)為“銷售額”、“訂單數(shù)”，“最近”被關(guān)聯(lián)為“近7天”，訂單數(shù)可能包括門店、電商、小程序等各個(gè)渠道；拆解完成后，開始做量化分析，大模型會(huì)將這些數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)框架進(jìn)行關(guān)聯(lián)，比如銷量等于單筆訂單額*訂單數(shù)量，最終形成指標(biāo)和業(yè)務(wù)維度一一對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)框架；第三步，也是最重要的一步，結(jié)合業(yè)務(wù)特征、行業(yè)特點(diǎn)，進(jìn)行業(yè)務(wù)診斷推理。

“以往這些結(jié)論往往通過(guò)分析員大腦思考后得出，而有了分析大模型，AI在對(duì)郵件、PPT、分析指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)分析知識(shí)等等內(nèi)容分析學(xué)習(xí)后，進(jìn)行意圖理解、思路拆解、數(shù)據(jù)推理，進(jìn)而從分析師視角生成結(jié)論?！痹鵁樛嘎?，目前騰訊分析大模型針對(duì)模糊問(wèn)題的準(zhǔn)確性已經(jīng)達(dá)到80%，此前業(yè)界的測(cè)試數(shù)值大多在50%～60%數(shù)據(jù)之間。

基于分析大模型，騰訊升級(jí)推出騰訊企點(diǎn)分析AI助手，已經(jīng)在零售等行業(yè)的多個(gè)頭部客戶中進(jìn)行落地驗(yàn)證，并正式開啟面向全客戶開放內(nèi)測(cè)申請(qǐng)。

“今后，我們將AI大模型能力應(yīng)用到更廣泛的PaaS、SaaS產(chǎn)品。一方面，驗(yàn)證我們MaaS服務(wù)的可用性、易用性。另一方面，也將更多開箱即用的產(chǎn)品、服務(wù)，向客戶開放，推動(dòng)大模型在實(shí)際生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景發(fā)揮效用?！眳怯缊?jiān)表示。