中關村科金智能外呼方案，大模型提升服務水平和運營效率

在信息化浪潮的推動下，智能科技正不斷滲透至各個商業領域，其中，自動化外呼系統正逐步取代傳統的人工撥打方式。隨着先進的大模型技術與特定行業的語料庫的結合，外呼系統的智能化水平得到了顯著提升。

在追求業務增長的過程中，結合大模型技術的智能外呼解決方案成爲了企業關注的焦點。相較於傳統外呼，基於生成式AI的智能外呼展現出了哪些獨特的優勢？企業如何在保障合法合規和數據保護的基礎上，提供定製化服務和產品？如何將人工智能技術有效融合進現有的業務操作中，以此提高工作效率？以及如何迅速實施並優化業務流程？

這些問題已經成爲行業內討論的熱點，迫切需要行業內的專家和實踐者共同探討和解決。

關鍵服務場景六大難題，限制企業服務效率表現

在當今多元化和全球化的商業環境中，客戶期望企業能夠提供全天候、不間斷的客戶支持服務，確保服務的時效性和質量。此外，企業面臨着提供多語言支持的挑戰，以滿足不同語言背景客戶的溝通需求。

然而，現有的系統架構往往存在隔閡，未能實現端到端的自動化服務流程，導致服務效率受限。人力資源的緊張和系統自動化水平的不足，也使得大量工單處理仍依賴於人工操作，這在客戶服務領域尤爲突出。

針對服務型企業在產品諮詢、故障報修、客戶回訪等關鍵服務場景中，普遍存在的問題可以概括爲：

1、技術更新滯後：企業未能及時升級其技術基礎設施，以適應AI大模型等新興技術的發展。比如很多公司仍在使用過時的CRM系統，無法集成最新的AI客服機器人，導致無法提供智能化的客戶諮詢服務。

2、系統集成難度高：現有業務系統與新興技術集成存在技術難題，需要跨系統的協同和兼容性，儘管很多企業已經在嘗試將AI大模型集成到客戶關係管理系統中，但由於數據格式和接口不兼容，導致集成過程複雜且耗時。

3、客戶需求多樣化：客戶對服務的期望不斷增長，要求更加個性化和多樣化的服務，不同客戶可能需要不同語言的支持，而公司現有的服務系統只能提供有限的語言選項，無法滿足所有客戶的需求。

4、業務流程設計不足：企業業務流程設計未能跟上服務需求的複雜性，導致服務效率低下，如在設備報修流程中，需要跨部門協調和多個步驟審批，AI模型難以適應這種複雜性，導致自動化程度低。

5、數據共享障礙：數據孤島現象導致信息共享不暢，影響服務的連貫性和效率。現在很多企業客戶服務部門和技術支持部門之間的數據不互通，導致AI模型無法獲取完整的客戶信息，影響服務質量。

6、多實體信息採集編排成本高、效果差：傳統智能化方案在多實體信息採集和編排上成本高昂，效果不佳。企業在處理來自不同渠道（如電話、郵件、社交媒體）的客戶諮詢時，難以有效整合信息，導致客戶體驗不一致和資源浪費。

爲了提升服務質量和效率，企業需要採取綜合性的策略，包括但不限於技術升級、系統整合、流程優化、自動化工具部署以及人力資源的合理配置。通過這些措施，企業能夠更好地滿足客戶的服務期望，提高客戶滿意度和忠誠度。

AI大模型智能外呼解決方案，攻克業務難點助力服務提升

中關村科金服務的某全球化電子製造企業，專注於半導體和平板顯示生產設備的設計、研發和生產，在行業內享有盛譽。然而，隨着業務的擴展和客戶需求的多樣化，公司面臨服務熱線高效率和高準確性的雙重挑戰。

一是由於電子製造企業的業務特性，客戶對設備的安全性和數據保密性有嚴格要求，也間接的限制了智能設備的使用；二是電子製造企業的知識體量很大，且很多知識涉及大量專業知識和技術細節，需要精準的知識管理，最後電子製造企業對技術支持的應答準確率要求極高，不允許有任何誤差。

中關村科金具備深厚的行業與領域產品基礎，是大模型技術和應用落地領先者和開拓者，針對客戶的業務特點和痛點，中關村科金產品運營專家設計了一套全面的AI大模型解決方案，應用AI大模型提升服務，具體解決了以下幾個關鍵的業務難點：

1、需求分析與業務理解

首先，公司深入分析了服務熱線的需求，明確了提升服務效率和高準確性的目標。同時，充分理解了自身業務特點，包括對安全性的高要求、知識體量大以及知識應答準確率的重要性。

2、AI大模型的選擇與定製

針對業務需求和特點，公司選擇了適合的AI大模型，並根據實際情況進行了定製。這一步驟確保了AI大模型能夠精準地適應公司的業務流程和場景，爲後續的應用打下堅實基礎。

3、業務流程的智能化改造及關鍵業務難點的重點攻克

1）高效信息採集與處理能力不足

面臨問題：在這家電子製造企業服務熱線中，信息採集和處理往往依賴人工，效率低下且易出錯。特別是在高負載時段，人工客服難以快速準確地處理大量信息。

解決方案：中關村科金產品運營專家融合運用AI大模型技術，不斷優化Prompt等生成的大模型智能外呼，實現了實時話術生成和信息採集。機器人能夠準確理解客戶問題，快速生成相應的話術進行回答，並對採集到的信息進行高效處理，如概要總結等，大大提高了服務效率和質量。

2）工單生成與填寫繁瑣

面臨問題：工單生成和填寫也是該電子製造企業服務熱線中的重要環節，但傳統方式往往繁瑣且容易出錯。人工客服需要手動記錄客戶問題，並填寫到工單系統中，這不僅耗時費力，還容易出現遺漏或錯誤。

解決方案：經過產品運營專家調整後的AI大模型外呼能夠自動記錄關鍵詞並填寫工單，大大減少了人工操作的繁瑣和錯誤。機器人能夠準確識別客戶問題中的關鍵信息，並自動將其填寫到工單中，提高了數據真實性和處理速度。

3）知識管理與應答準確率低

面臨問題：由於電子製造企業業務涉及大量專業知識和技術細節，知識管理和應答準確率要求極高。傳統方式下，人工客服難以全面掌握所有知識，且容易出現應答錯誤。

解決方案：大模型通過深度學習和知識圖譜等技術，實現了精準的知識管理。機器人能夠快速檢索和匹配相關知識，並準確回答客戶問題。同時，大模型外呼還能不斷學習和更新知識庫，確保應答準確率的持續提升。

4）系統間割裂與流程不暢

面臨問題：在傳統服務熱線中，不同系統之間往往存在割裂現象，導致信息流轉不暢。這影響了服務效率和客戶體驗。

解決方案：大模型作爲智能化的中樞，能夠整合各個系統，建立統一和自動化的流程鏈路。通過大模型外呼的協調和管理，不同系統之間的信息能夠順暢流轉，實現了服務流程的自動化和閉環管理。

4、話術優化與運營策略調整

中關村科金產品運營專家基於大模型對話術進行了優化，確保機器人回答更加準確、流暢和自然。同時，根據運營效果不斷調整優化策略，提升整體服務水平。

5、系統整合與自動化流程鏈路建設

針對系統間割裂的問題，中關村科金通過AI大模型對各個系統進行整合，建立了統一和自動化的流程鏈路。這有助於信息在不同系統間的順暢流轉，提升整體運營效率。

6、效果評估與持續改進

中關村科金還會定期對AI大模型的應用效果進行評估，包括服務效率、準確率、客戶滿意度等關鍵指標。根據評估結果不斷調整優化方案，確保AI大模型能夠持續爲公司帶來價值。

結語

通過上述案例，我們可以看到中關村科金運用AI大模型能力，通過精心設計的運營策略和智能化工具，有效幫助企業解決了業務難點，提升了服務水平和運營效率。這一解決方案不僅適用於該電子製造企業，還可以爲其他類似服務熱線提供參考，幫助企業提升服務質量，滿足企業多元化的服務需求。

在追求卓越服務的道路上，企業面臨着技術更新、系統集成、客戶需求多樣化等一系列挑戰，作爲領先的大模型技術與應用公司，中關村科金具有深厚的行業和領域產品基礎，提供先進的技術解決方案和全方位的服務支持，幫助企業構建起一個高效、智能、安全的服務系統，通過對業務流程的智能化改造，提升客戶體驗，增強市場競爭力，實現業務的持續增長和成功。

（來源：財商資訊）