01 专业问题增多

客服陷入知识焦虑？

如今，技术变革和社会发展都飞快进行。作为直接面向消费者的窗口，企业中的客服开始面临更大的挑战。

比如，无论是带着需求的新客户还是寻求服务支持的老客户，在联系客服的时候都期望得到迅速、专业、准确的信息反馈。

但随着社会进步带来的消费者专业水平增长，其问题也变得越来越专业，例如：

一级效能和三级效能在1.5匹空调的耗电量有什么区别？
氟利昂是什么，是否会对我的健康造成影响？
配料表中的谷氨酸钠是什么，是否适合学龄前儿童？
如何保障装维工程师不会收取额外的费用？
独立悬架和非独立悬架有什么区别？
市区代步选择1.5T还是1.8的，哪一个更加省油？

在过去，客服人员在解答这些专业问题时主要依赖三个方面：一是企业提供的专业知识培训；二是使用平台中的关键词搜索、FAQ；三是依靠自己日常的知识储备。

但问题在于，企业培训的专业知识记忆难度与应用难度极高，平台中搜索到的知识又缺少灵活性，自我的知识储备又难以覆盖纷繁复杂的问题，总体来说存在准确性较低、客户等待时间长、无法应对复杂的多意图咨询等情况。

02 基于大模型的

座席知识推荐

天润融通创新发布的座席知识推荐，依托大模型的自然语言理解和生成能力，外挂专业级企业知识库。无论是语音对话还是在线文本对话，在客服回答客户问题时都可以自动提供知识回答推荐。

新座席知识推荐，具有三大特性！

1、支持语音与文本对话

在语音对话中，座席知识推荐可以将客户的对话转写为文本并给出与客户问题匹配的知识推荐，座席仅需根据推荐进行回复即可。

在线客服为客户服务时，座席知识推荐可以针对客户问题生成专业回答，并直接推荐到客户会话信息下方，座席仅需判断内容是否可用。

如果可用，点击即可发送；如果有偏差，座席也可以主动编辑，然后使用。

2、支持理解复杂语法

系统给出知识推荐的前提，一方面是要理解客户问题，另一方面则要理解企业知识，然后才能依据自然语言理解，匹配知识并生成回答。

这就需要系统能够支持对复杂语法的理解，在对话中找到客户在会话中隐藏的一个或多个问题。

例如：“您好，我刚在你们店里买了一辆车，但感觉某些配置不带符合我的预期，想换一辆配置更高的，它还在你们的退换政策内吗？

这段话包含了“退换政策”与“更高配置”两个意图，并用“它”指代了“车”。知识推荐可以有效识别指代性语法+多意图问题，并给出回答推荐。

3、傻瓜式知识管理

一般来说，需要用到知识推荐的场景，通常涉及专业度较高的知识，或者复杂的活动信息。

在传统企业知识管理中，企业知识通常需要专人进行梳理，并整理成计算机能够读懂的文档，然后用客户可能触发的关键词进行关联。

但天润融通座席知识推荐，只需要系统管理员直接上传相应的知识文件到企业知识库，系统即可自动关联到座席知识推荐。

操作非常简单，新员工也能轻易上手。

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01

专业问题增多

客服陷入知识焦虑？

如今，技术变革和社会发展都飞快进行。作为直接面向消费者的窗口，企业中的客服开始面临更大的挑战。

02

基于大模型的

座席知识推荐

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