电子商务客户关系管理（AIGC版） 课件 第8章 电子商务智能客服系统应用

电子商务智能客服系统应用第8章电子商务客户关系管理（AIGC版）目录8.1认识智能客服系统8.2智能客服系统的应用与优化8.3案例分析学习目标（1）了解智能客服系统的技术基础、主要功能以及一般工作流程。（2）了解智能客服系统相较于传统客服的优势，知晓智能客服系统面临

的挑战与优化思路。（3）掌握智能客服系统的应用流程，掌握智能客服系统的调适改进方法。案例导入晓多科技：依托智能客服解决电商客服痛点成都晓多科技有限公司（以下简称“晓多科技”）成立于2014年，专注电子商务科技业务。在电子商务崛起之初，晓多科技就切入人工客服领域，致力于解决网购过程中人工客服接待能力有限、响应时间长、效率低下等问题。1．智能客服模型2023年5月，晓多科技发布电子商务垂直领域智能客服模型——晓模型XPT，实现从传统的配置式问答转变为大模型生成式问答。晓模型XPT依托国家超级计算成都中心算力资源，接受了大量电子商务行业的领域知识训练，积累了数亿Token的电子商务行业知识，涵盖产品特性、功能、品质、用途、使用场景，以及行业政策、上下游产业等多个方面，具备产品特性分析、智能客服响应、个性化推荐、信息安全管理及行业政策洞察等核心能力。晓模型XPT当前已应用于电子商务应答接待、AI话术大师产品等使用客服机器人的业务场景，所覆盖的电子商务平台有天猫、京东、拼案例导入2．大模型智能客服机器人2024年5月，晓模型XPT成功通过国家生成式人工智能服务备案，成为在电子商务智能客服领域完成“国家级备案”的典型企业。同年，晓多科技以晓模型XPT为核心进行训练和优化，自研新一代的大模型智能客服机器人“毕昇AI客服机器人”。毕昇AI客服机器人具备上下文识别理解能力、不同场景精准识别能力以及不同订单阶段的精准识别能力。2024年“双十一”，毕昇AI客服机器人高效处理超过6537万笔订单，促成交易额高达478亿元。多多等。在服务环节，该模型可借助智能客服系统，对客户实现快速响应与主动引导，为用户提供售前、售后服务支持，服务过程高效、便捷。此外，依托自身积累的专业知识，晓模型XPT还能够为电子商务企业提供营销策略与推广方案，协助电子商务企业开展广告投放优化、目标客户群体精准定位工作，并提供个性化营销推送服务，促进销售转化率的提升。8.1认识智能客服系统8.1.1AIGC技术与智能客服系统智能客服系统能够智能地与客户交互，这背后离不开自然语言处理、多模态生成算法、深度学习等AIGC技术的支持。实际上，AIGC技术是智能客服系统的技术根基与能力源泉。

自然语言处理技术能解析客户文本中的歧义、隐喻甚至情感色彩，将口语化表达转化为机器可理解的逻辑指令，从而解决“机器不懂人言”这一关键问题。AIGC技术通过深度学习模型提升语义理解准确率，使客服系统能够处理复杂多变的用户查询，实现更自然的人机对话体验。AIGC技术提供交互能力

基于AIGC技术的智能客服系统能通过“数据闭环”实现自我更新迭代。系统持续收集交互数据，利用强化学习和用户反馈优化模型，逐步提升响应精度和效率，适应新场景和需求变化，形成良性进化循环。AIGC技术推进系统迭代

在与客户沟通的过程中，如何有逻辑地回答客户，涉及“决策”这一重要问题。AIGC技术基于生成式模型和知识图谱，动态生成上下文连贯的回复，确保应答符合业务规范且满足用户需求，同时支持多轮对话管理和意图识别。AIGC技术构建服务逻辑

8.1.2智能客服系统的主要功能智能客服系统是综合大量电商客服日常工作所需功能的软件平台，但各开发者提供的智能客服系统在功能上各有差异。总体而言，常见的智能客服系统通常具备以下主要功能。

智能对话是智能客服系统的核心功能，智能客服系统能够根据客户的提问，快速准确地回答，并且能够实现连续对话。智能客服系统支持多种通信渠道，如网站聊天窗口、App对话请求、社交媒体交互等，

通过统一的后台管理，实现信息的集中处理和快速响应。智能客服系统能够自动研判问题，生成记录客户问题、处理进度、责任人等信息的工单，并提交给相

应的部门或人员处理。在处理过程中，工单可以在不同部门之间流转，确保问题得到解决。1．智能对话2．多渠道接入3．智能工单系统030102

智能客服系统对客户咨询所做出的回复都来源于其知识库。企业将产品信息、服务政策、常见问题等知识录入智能客服系统，构建起知识库。当客户提出问题时，智能客服系统通过分析问题关键词，在知识库中进行匹配，找到最合适的答案并反馈给客户。4．智能知识库

智能客服系统还具有营销方面的功能，如通过分析客户的购买历史、浏览行为等数据，智能客服系统能够为客户提供个性化的产品或服务推荐，提高转化率。5．智能营销

智能客服系统具备客户服务管理功能，包括客户信息更新，客户数据分析，对电商客服的服务态度、回答准确性、问题解决率等指标进行自动评分，对人工客服与客户的通话、聊天记录进行分析，等等。6．智能客服管理8.1.2智能客服系统的主要功能0405068.1.3智能客服系统的一般工作流程智能客服系统主要通过智能客服机器人与客户进行沟通，帮助客户解决问题，其一般工作流程如图所示。智能客服系统具有更高的客户服务自动化水平，能够即时响应并自动接待客户，自动回复客户的常见问题和处理初步咨询。这让客户能够在短时间内获得所需的信息，而不需要等待人工客服的回复。自动化程度高对客户而言，智能客服系统能在毫秒级接收并响应客户的请求，大幅优化客户的服务体验。响应速度快通过分析客户的浏览行为、购买历史等数据，智能客服系统可提供个性化服务方案，有效提高客户满意度与忠诚度。个性化服务精准智能客服系统能通过分析客户的行为模式与交易历史数据，提前预测客户需求变化，甚至在客户提出要求之前就提供相应的服务或解决方案。前瞻性服务突出智能客服系统具有高并发和多渠道的特点，能够同时对接各个渠道的海量客户，这解决了人工客服高峰期消息堆积导致响应迟缓，以及渠道分散导致难以统一处理的问题。处理能力强智能客服系统可以自动提供客户服务，这分担了人工客服的大量工作。增效降本显著8.1.4智能客服系统相较于传统客服的优势在电子商务中，传统客服指通过网络提供客户服务的人工客服。与传统客服相比，智能客服系统在多个方面具有突出优势。0102050603048.2智能客服系统的应用与优化8.2.1

智能客服系统的应用流程根据企业的实际需求和当前客户服务团队的实际情况，梳理业务流程，

明确需要使用的智能客服功能，然后选定供应商。选定供应商后，整理相关的语料，结合具体业务情况对智能客服系统进行初步设定。初始搭建智能客服系统正式上线运营并为客户提供服务。在这一阶段，客户服务团队应该密切关注智能客服系统的运行情况，在必要时及时介入。上线运营根据具体的应用场景，对智能客服系统的设置、算法、知识库、运行流程等进行优化，使其与实际应用场景贴合。效果优化持续地从业务流程、交互体验、人工智能算法等方面提高智能客服系统的服务质量。持续维护8.2.2

智能客服工具除了对话工具，很多智能客服系统还自带情感分析工具，其能够根据文本精准识别客户的情绪状态，如积极、消极或中立，帮助客服人员更好地理解客户的感受和需求。8.2.2

智能客服工具智能语音识别同样是智能客服系统的重要工具，其能够将客户的语音实时转换成文字，并支持多语种、方言的识别，为客服人员的工作提供重要支持。8.2.3智能客服系统应用效果评判企业一般通过相应的指标评判了解智能客服系统的应用效果。常见的评判指标如下所示。

01平均响应时间。并发处理能力。实体识别准确率。意图识别准确率。多轮对话完成率。0203040506历史信息调用准确率。对话连贯性评分。07知识库匹配准确率。08回答准确率。098.2.4人工智能训练师对智能客服系统的调适改进人工智能训练师及其素养根据人力资源社会保障部、工业和信息化部共同制定的《人工智能训练师国家职业技能标准》，人工智能训练师是指使用智能训练软件，在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。人工智能训练师需要具备以下素养。人工智能训练师要善于运用数据分析工具和技术，对海量的客户数据进行挖掘和分析，从数据中发现客户行为模式、需求趋势以及潜在问题等关键信息。数据分析与洞察力人工智能训练师要深入理解电子商务业务流程、产品知识以及客户群体的特点，只有这样，才能判断哪些对话是典型的，哪些回答是恰当的，才能更好地训练出符合业务场景的智能客服系统。行业知识人工智能训练师需要时刻关注AI技术的发展趋势、行业变革以及服务理念的更新，保持高度的求知欲和学习热情。持续学习与创新能力人工智能训练师需要与人工客服团队、技术研发团队以及业务部门等多方人员协同工作，因此具备良好的沟通能力尤为重要。沟通与理解能力8.2.4人工智能训练师对智能客服系统的调适改进人工智能训练师在智能客服系统优化中的作用具体而言，人工智能训练师在智能客服系统优化中的作用有如下几点。客服场景数据标注与处理是人工智能训练师最基础也最重要的工作之一。人工智能训练师需要从大量的客服记录、客户留言、咨询历史中，挑选出有代表性的对话，并进行分类标注。客服场景数据标注与处理人工智能训练师会使用标注与处理好的数据来调整模型的参数，就像调整教学方法的侧重点一样，让智能客服系统更好地理解不同类型的客户问题，并生成更合适的回答。模型训练与优化智能客服系统上线后，人工智能训练师需要持续监控其表现，如查看智能客服系统与客户的实际对话记录，评估智能客服系统回答的准确率、客户满意度等指标。效果评估与反馈8.2.5智能客服系统面临的挑战与优化思路当前智能客服系统虽能应对标准化问题，但在高度个性化、情绪化或专业领域场景中仍存在短板。对于这一问题，需要开发者针对复杂场景进行针对性开发，提供可视化标注工具，支持企业上传复杂场景案例，进而优化模型，以尽可能覆盖更多的场景。1．技术瓶颈：复杂场景中的处理能力有限部分客户，尤其是中老年客户，可能对智能客服系统存有偏见或片面认知，认为智能客服系统“机械冷漠”，缺乏人际沟通中的共情能力，同时认为企业使用智能客服系统是为了省事等。对此，开发者需要进一步提高智能客服系统的情感分析能力，使其准确识别客户情绪，并为智能客服系统设计多种语气风格，让其能够动态调整回应语气和内容，不再“机械冷漠”。3．客户接受度：情感连接与体验割裂智能客服系统需收集客户身份信息、交易记录、沟通内容等敏感数据，而数据传输、存储、分析环节可能存在过度采集数据、技术漏洞导致数据泄露等种种风险，从而可能引发客户信任危机和法律追责。

对此，开发者需要优化智能客服系统，在客户数据储存和传输环节进行加密，并研发数据脱敏和隐私计算等功能，确保隐私数据“可用不可见”；同时，还可研发数据泄露预警功能，当检测到风险行为时，系统自动告警，并提供溯源工具辅助企业快速处置。2．数据隐私：安全与合规风险突出8.3案例分析京东言犀：智能人机交互平台言犀大模型是京东在2023京东全球科技探索者大会暨京东云峰会上推出的AI大模型，该模型立足于产业研发，融合70%通用数据与30%数智供应链原生数据。依托言犀大模型，京东打造了新一代智能人机交互平台。京东言犀：智能人机交互平台京小智京小智是面向京东商家（POP商家和自营商家）的智能服务与营销平台，依托言犀大模型与客户进行智能交互，图所示为京小智功能宣传页面。京东言犀：智能人机交互平台京小智既有机器人独立接待模式，也有辅助人工接待模式，还有智能推荐、智能导购、产品属性应答、关联订单状态回复、智能尺码助手、智能诊断分析与建议等特色功能。其中，智能推荐是利用大数据实时分析客户行为后，挖掘客户潜在的购买意愿，并察言观色，从卖点、产品、优惠3个方面向客户进行推荐；智能导购是通过与客户进行对话，并通过产品比较等实现精准营销；产品属性应答支持同步开放通用知识库和商家自定义知识库中的产品信息，自动回答客户提出的产品属性相关问题；关联订单状态回复适用于售中、售后场景，可精准回答客户咨询的订单相关问题；智能尺码助手可根据客户提供的身高、体重等信息，自动关联产品，为客户提供合适的产品尺码；智能诊断分析与建议可智能诊断网店问题，提升网店应答的准确性。2025年3月，京小智引入DeepSeek。依托言犀大模型的数据沉淀和DeepSeek的高效逻辑推理与精准语义理解等特性，京小智进入全面升级模式，推出多种新功能和增值应用。同时，通过融合言犀大模型与多智能体协同