AI席卷营销行业 /b>
AI大模型的热潮正在兴起，其中营销领域的智能客服成为了AI技术实际应用的关键。过去，智能客服的表现并不理想，常常出现回答错误的情况。然而，AI大模型具备“智能涌现”的特性，能够自主生成内容，这为改善智能客服的现状带来了希望。一旦进行升级和改造，智能客服有望变得更加实用。
腾讯布局智能客服 /b>
昨日，腾讯云高层透露，公司正在开发两款新项目：腾讯企点智能客服以及腾讯企点分析·AI助手。他们计划运用大型模型来弥补传统智能客服的缺陷，并增强企业在客户服务和数据分析方面的能力。即便是腾讯这样的行业巨头也涉足此领域，这充分表明，基于大模型的智能客服升级拥有巨大的市场潜力。
新旧客服回复差异 /b>
在实验中，我们对两种智能客服系统——一种是传统的，另一种是依托大模型的——提出了关于“如何制作短视频并推荐一款数字人”的问题。传统客服只是列举了数字人的几种类型。但新一代智能客服不仅提供了具体的推荐，还详细阐述了数字人的分辨率等参数，甚至还附上了表格进行详细说明。两者之间的区别相当显著。
知识构建效率提升 /b>
企业利用行业大型模型便捷的安装特性，显著提升了智能客服系统的知识库构建效率。过去需要两三周时间积累的知识，现在只需几小时甚至几分钟就能完成。这表明企业能够更迅速地调整客服系统以适应业务变动，对客户咨询的回应也更加迅速。
突破数据分析难题 /b>
智能客服在对话之外，数据管理方面遭遇了不少难题。运营团队在数据搜集、工具运用和策略实施上面临了不少挑战。比如，不同部门的数据搜集较为困难，使用的工具也相对复杂，策略的执行很难形成一个完整的闭环。不过，令人欣慰的是，随着大型模型的运用，新一代智能客服有望解决数据分散的问题。这样，客服与产品研发的配合将更加紧密，同时也能使商品推荐更加精准。
智能客服价值蜕变 /b>
智能客服是AI技术的关键应用，为科技互联网领域带来了经济效益。尤其是，它可以将成本中心转化为价值中心，构建起商业闭环。随着智能化水平的提升，客服处理的数据和场景日益增多，其价值也在持续增长。目前，众多企业争相以较低成本将模型能力融入业务，但对于专业行业大模型的应用及商业创新潜力，仍需进行深入探讨。
咱们来讨论一下，智能客服若要实现向价值核心的转变，需要克服哪些挑战？您可以在评论区分享您的观点。觉得这篇文章很有用的，请不要忘记点赞和分享。
