智能客服有什么特别好的产品形态？

后来的发展也证实了这一结论，NLP工程师都在往LLM工程师或LLM应用框架的方向上转，传统的NLP被LLM后浪打死在沙滩上。而依托传统NLP的智能客服企业，并没有迎来新的发展，而是纷纷倒在了NLP新时代的到来时。1、传统智能客服倒了明星智能客服企业xxx欠薪，xxx智能客服企业解散团队，xxx企业转向出海客服方向，智能客服企业貌似在LLM到来之际都过得一般，为什么会这样。按照正常的逻辑，智能客服这种强文本处理的任务，应该是在LLM的加持下更加发光发亮，但是他们反而一个个倒下。这里面有其必然性和偶然性，并且与智能客服这个相对畸形的行业关联很大。2、必然性-智能客服的行业属性首先我们从产品的角度去看智能客服，该产品可以分为两部分：智能部分和客服部分。其中智能部分主要是基于NLP技术进行基于业务逻辑的AI对话管理；客服部分主要包括传统的客服坐席、内部数据查询台、AI与IM的对接、用户交流界面、接线调度与工单分配、以及一部分与运营商对接的外呼服务。智能客服大部分解决的是什么问题呢？一个是提供智能部分的服务，一个是提供客服部分的类OA工具。而麻烦的点就在于后半部分。首先对于一个企业而言，客服做的到底是什么事呢？售前访客咨询、售中方案建议、售后问题解答。售前售中售后，这是一个企业对客户服务的全流程。因此，客服的事情对于企业来说非常重要，客服的效果也是企业非常看重的，可以说是能达到鸡蛋里挑骨头的程度。其次，要做好客户服务，是需要企业产品的详细数据与用户数据两方关键信息的，而这两方信息都非常的重要且机密，因此在智能客服企业进行赋能时，无法获取这两方数据的关键信息，巧妇难为无米之炊。因此很多智能客服服务采取了本地部署的方式，而这又是吃力不讨好且难有积累的事情。

作品简介：帮助企业快速建立产品智能客服体系，提升用户体验和客服人效。通过用户意图识别、知识库检索答案、AI大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库FAQ以及客服效果分析，提供全面的AI客服解决方案，提高AI客服回答的准确率，降低企业商用AI客服的门槛。作品链接：https://www.coze.cn/store/agent/7435703161304252450?bid=6ehlp53p81g14&bot_id=truehttps://www.coze.cn/store/agent/7437176474702463016?bid=6ehlohji09g0q&bot_id=trueERP高智版：扣子销售订单管理大师开发者：黄铄宁一句话介绍：智能识别和提取销售订单信息，存储至飞书多维表格作品简介：为中小型消费品企业提供销售订单管理，通过智能化整理销售订单信息，包括订单号码、产品名称、订单金额、收货信息、开票信息、赠品信息等，并将这些信息自动存储至飞书多维表格。有助于降低企业销售订单管理的时间和人力成本，同时省去了昂贵的ERP系统购买费用。作品链接：https://www.coze.cn/s/iAEuTYLc/亚马逊商品评论智析开发者：王贝一句话介绍：自动化处理和分析商品负面评论。作品简介：面向亚马逊卖家，提供自动化处理和分析商品负面评论的服务。生成深度洞察报告，帮助卖家快速识别产品问题并作出改进，从而提高客户满意度，减少退货率，增加复购率，提升品牌形象。作品链接：https://www.coze.cn/s/iD8PB8H3/AI电商设计师开发者：陈宇明

作者：邬嘉文源地址：[GPT智能客服部署](https://m8wevyydob.feishu.cn/docx/YnP8d452voyXRxxqzgicS7L7nfx)[heading2]GPTs介绍[content]1.GPTs是GPT的一种ID账号形态，类似微信公众号，用户可开发自己垂类应用。2.开放门槛低，基本是0代码，开发方式包括自然语言(prompt)知识库（knowledge)第三方API对接（Action）3.GPTs实现目前最强的智能客服，具有对话流畅，多观点融合，答案准确等特点，不太擅长推理计算。[heading2]实现原理[content]将FAQ上传到知识库，让GPTs具有客服应答能力。OpenAI is ClosedAI，没发过paper。猜测类似检索增强生成技术（RAG），将知识库（knowledge）和问题（prompt）一起做embedding，扔给LLM作答。