简介：本文探讨了七鱼客服机器人在业务指标波动分析中的应用，通过引入大模型技术，实现了对客服机器人解决率等关键指标的深度分析和优化，显著提升了售后服务效率和客户满意度。
在当今数字化时代，智能客服机器人已成为企业提升服务效率和客户满意度的重要工具。其中，七鱼客服机器人凭借其强大的功能和灵活性，在众多企业中得到了广泛应用。然而，随着业务量的不断增长，客服机器人的业务指标波动问题也日益凸显。为了深入了解并解决这一问题，我们引入了AIGC（人工智能生成内容）实践，特别是大模型技术，对七鱼客服机器人的业务指标进行了深度分析。
智能客服机器人的业务指标，最常见的就是解决率。解决率的高低直接关系到客户采购机器人的价值。高解决率意味着客户可以节省大量成本开销，而低解决率则可能导致客户对机器人失去信心，进而影响企业的客户留存和新业务拓展。因此，对业务指标进行波动分析，找出影响解决率的关键因素，并给出解决方案，是企业提升智能客服机器人效能的关键。
在过去，对智能客服机器人业务指标的波动分析主要依赖人工介入，这种方法耗时费力，成本巨大，且难以做到全自动化和精细化。人工分析往往只能针对少量对话进行抽样分析，难以全面反映问题的真实情况。此外，人工分析还容易受到主观性和片面性的影响，导致分析结果不准确。
为了克服传统分析方法的局限性，我们引入了大模型技术。大模型具有强大的自然语言处理能力和深度学习能力，可以对海量的对话数据进行快速、准确的分析。通过将大模型引入到七鱼客服机器人的业务指标波动分析中，我们可以实现对机器人解决率等关键指标的实时监控和深度分析。
转人工原因分析：大模型可以分析转人工前和转人工后的会话信息，总结转人工的原因，并对这些原因进行语义聚类，找出可能的分类。这有助于企业了解客户转人工的真实需求，从而优化机器人的回答和匹配策略。
问题一致性判断：大模型可以判断转人工前和转人工后，访客咨询的问题是否前后一致。这有助于企业区分是由于机器人回答不满意导致的转人工，还是客户主动寻求人工服务。对于前者，企业需要优化机器人的知识库和匹配算法；对于后者，企业可以通过引导客户使用机器人的自助服务来解决。
知识库优化：大模型可以分析转人工后访客询问的核心问题以及客服的回答，同时确定这个核心问题在当前知识库中是否已经存在。如果不存在，需要优化知识库；如果已经存在，需要对比人工坐席回答和当前知识库中的答案是否一致，并参考人工坐席回答来润色知识库中的答案。
以某车企为例，我们使用大模型对2023年9月和10月的8731通关联对话进行了分析。分析结果显示，在所有转人工会话中，有近20%是由于客户主动寻求人工服务导致的，而近56%是由于机器人未能很好回答客户问题导致的。针对这一问题，我们优化了机器人的知识库和匹配算法，并加强了对客户的引导和教育。经过优化后，该车企的客服机器人解决率显著提升，客户满意度也得到了大幅提升。
通过引入大模型技术，我们成功实现了对七鱼客服机器人业务指标的深度分析和优化。这不仅提升了售后服务效率，还显著提高了客户满意度。未来，我们将继续探索AIGC实践在智能客服领域的应用，为更多企业提供高效、智能的客服解决方案。
在探索和实践的过程中，我们也发现了一些潜在的产品关联点。例如，千帆大模型开发与服务平台可以为我们提供强大的大模型技术支持，帮助我们构建更加智能、高效的客服机器人。同时，曦灵数字人也可以作为客服机器人的有力补充，为客户提供更加生动、自然的交互体验。而客悦智能客服则可以通过其强大的数据分析能力，帮助我们更深入地了解客户需求和行为习惯，从而进一步优化客服机器人的性能和策略。这些产品和技术将为我们的AIGC实践提供更加强大的支持和保障。