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大模型的能力进步将对很多领域产生颠覆式影响，客服场景同样也不例外。
作为人工智能技术早已渗透多年的场景之一，在大模型的浪潮下，很多企业都将客服作为探索大模型落地的首要场景。例如工商银行针对远程银行客服中心上千人的坐席团队，基于大模型能力赋能客户服务全流程，覆盖事前运营、事中辅助和事后质检全流程。
对于大型企业而言，可以考虑更加自主可控的大模型建设路径（自建大模型、微调等）。但对于大部分企业而言，为了更快的发挥大模型的价值，可以考虑购买传统智能客服厂商利用大模型能力升级的智能客服产品。
当前，智能客服厂商正在将大模型技术与其原有的解决方案做结合，大模型将为智能客服提供更加强大的自然语言理解和生成能力，实现更加智能化、个性化、高效化的客户服务，从根本上改变人机交互过程。
基于大模型的智能客服解决方案主要是在以下场景中落地并发挥价值：
• 总结对话内容：大模型可以为人工客服提供前情摘要、知识随行、工单预填等能力，提升坐席人员的工作效率，降低客户通话时长。在自助服务转接人工服务的切换过程中，大模型也可以根据对话内容生成摘要小结，方便人工坐席快速掌握已有对话的关键信息。
• 构建知识资产：基于大模型的内容创作、总结、分类等能力，可以从对话记录等非结构化文档数据进行智能的知识抽取，这些知识点将被用于知识管理流程和系统中，然后补充到企业知识库中。
• 机器人坐席：大模型提高了机器人客服的意图理解和内容分类能力，这是机器人客服更像“人”一样与用户对话的核心能力。此外，内容创作和增强、语气/说话风格、总结等能力的结合，使得机器人客服能够有效理解和分析自然语言，与用户进行更加自然、流畅的交互，提升用户体验。
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