借助生成式AI的力量，客戶(hù)服務(wù)正迅速邁上企業(yè)發(fā)展的更高階梯，成為高管團(tuán)隊(duì)的重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域。數(shù)據(jù)顯示，85%的高管預(yù)測(cè)，生成式AI將直接與客戶(hù)互動(dòng)。

如果您正在從事客戶(hù)服務(wù)，可能會(huì)有以下疑問(wèn)：AI究竟是什么？它如何應(yīng)用于客戶(hù)服務(wù)？AI會(huì)取代我的工作嗎？別擔(dān)心，我們將幫助您厘清這些疑問(wèn)，揭開(kāi)生成式AI的真相。

如果您希望深入了解AI如何徹底改變客戶(hù)服務(wù)，并為企業(yè)帶來(lái)高層期望的投資回報(bào)率（ROI），那您找對(duì)地方了。在正式展開(kāi)討論之前，讓我們先從基礎(chǔ)開(kāi)始。

什么是生成式AI？

生成式AI是人工智能的一個(gè)分支，其核心功能是“生成”全新的內(nèi)容、數(shù)據(jù)或輸出。這類(lèi)系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)和分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的模式，基于這些模式生成類(lèi)似于人類(lèi)創(chuàng)作的內(nèi)容，涵蓋圖像生成、文本創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、音樂(lè)作曲等多種應(yīng)用場(chǎng)景。

盡管過(guò)去一年生成式AI受到了廣泛關(guān)注，似乎成為了一項(xiàng)炫目的新技術(shù)，但它的歷史實(shí)際上可以追溯到上世紀(jì)50年代和60年代。不過(guò)，直到2014年，一種名為生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的特定機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，生成式AI才真正具備了生成全新內(nèi)容輸出的能力，開(kāi)啟了實(shí)際應(yīng)用的新篇章。

生成式人工智能與人工智能區(qū)別

常用但易混淆的術(shù)語(yǔ)解析

“生成式AI”的定義因網(wǎng)站和詞典而異。有些將其視為一種AI算法類(lèi)別，也有人將生成式AI描述為深度學(xué)習(xí)模型，并歸類(lèi)到機(jī)器學(xué)習(xí)的更大框架內(nèi)。而 Dictionary則定義生成式AI為：一種處理用戶(hù)提示并基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集生成響應(yīng)輸出的AI技術(shù)。

AI 通常被用作籠統(tǒng)的術(shù)語(yǔ)，指代各種先進(jìn)計(jì)算系統(tǒng)。盡管 AI 和生成式AI有關(guān)系，但它們?cè)谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域的涵蓋范圍和具體實(shí)現(xiàn)上有所不同。甚至有些人會(huì)將 AI、生成式AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和大型語(yǔ)言模型（LLM）等同使用，因此了解這些差異至關(guān)重要。首先，我們需要區(qū)分 AI 和生成式AI。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的廣義分支，其目標(biāo)是創(chuàng)建能夠執(zhí)行通常需要人類(lèi)完成的任務(wù)的智能機(jī)器。這些任務(wù)包括語(yǔ)音識(shí)別、問(wèn)題解決、感知分析以及語(yǔ)言理解。AI 還能專(zhuān)注于具體領(lǐng)域的任務(wù)，如診斷醫(yī)療狀況或下棋。AI技術(shù)包含了廣泛的方法和技術(shù)，包括但不限于機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理（NLP）以及專(zhuān)家系統(tǒng)。

雖然AI能夠智能地分析數(shù)據(jù)并對(duì)其結(jié)果做出回應(yīng)，但其功能通常僅限于這些應(yīng)用范疇。例如，傳統(tǒng)的AI程序能夠完成復(fù)雜計(jì)算或精確分析，但并不會(huì)“生成”全新的、創(chuàng)新的內(nèi)容。

生成式 AI 則更進(jìn)一步，利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建全新的內(nèi)容，并支持多種形式?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)模型，生成式AI通過(guò)從已有數(shù)據(jù)中識(shí)別模式，生成原創(chuàng)內(nèi)容，例如文本、圖片、音頻或視頻等。

AI和生成式AI這兩個(gè)領(lǐng)域都在持續(xù)演進(jìn)與發(fā)展，為技術(shù)的廣泛應(yīng)用開(kāi)辟了更多可能性。

接下來(lái)，我們介紹一些與生成式AI相關(guān)的術(shù)語(yǔ)，以幫助加深理解：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）： 這是AI研究的一個(gè)子領(lǐng)域或方法，旨在開(kāi)發(fā)算法和模型，使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并進(jìn)行預(yù)測(cè)或決策。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)依賴(lài)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上調(diào)整性能，隨著暴露的數(shù)據(jù)量增加不斷改進(jìn)。
• 大型語(yǔ)言模型（LLMs）： 大型語(yǔ)言模型是機(jī)器學(xué)習(xí)模型中最新且界定不夠清晰的概念之一。例如，OpenAI的GPT-3是一種基于大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型，擅長(zhǎng)于文本生成和理解，能夠生成自然的對(duì)話(huà)式回復(fù)。
• 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）： 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域，重點(diǎn)是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以處理比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)更復(fù)雜的模式。
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)借鑒了人腦中神經(jīng)元的連接結(jié)構(gòu)，能夠通過(guò)大量示例學(xué)習(xí)，并被用于模式識(shí)別、分類(lèi)、回歸等任務(wù)。它們通過(guò)處理輸入數(shù)據(jù)生成有意義的輸出，并隨著信息的積累不斷改進(jìn)學(xué)習(xí)能力。

生成式AI如何工作？

生成式 AI 通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，分析海量數(shù)據(jù)中的常見(jiàn)模式與結(jié)構(gòu)，并利用這些信息生成全新的內(nèi)容。隨著數(shù)據(jù)樣本的增加，生成式 AI 的輸出會(huì)變得更加精細(xì)和智能。

以下是生成式 AI 的運(yùn)作流程概覽：

數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)樣本，如文本、圖像或其他類(lèi)型的內(nèi)容，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。這一步確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量與一致性，為模型的訓(xùn)練奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

模型訓(xùn)練：根據(jù)任務(wù)和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，選擇合適的生成模型進(jìn)行訓(xùn)練，常見(jiàn)模型包括：

• 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）： 通過(guò)兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)抗訓(xùn)練，一個(gè)負(fù)責(zé)生成內(nèi)容，另一個(gè)負(fù)責(zé)評(píng)估其真實(shí)性，雙方在競(jìng)爭(zhēng)中提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。
• 變分自編碼器（VAEs）： 通過(guò)將大規(guī)模數(shù)據(jù)壓縮到“潛在空間”（latent space）中的小型表示，再?gòu)闹薪獯a，重構(gòu)出如圖像等復(fù)雜信息。這種編碼和解碼過(guò)程使得模型更擅長(zhǎng)生成相似的高質(zhì)量?jī)?nèi)容。
• 自回歸模型（Autoregressive Models）： 通過(guò)基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)行為，用于生成序列性數(shù)據(jù)，如語(yǔ)言模型或時(shí)間序列預(yù)測(cè)。

模型采樣：模型訓(xùn)練完成后，可通過(guò)提供隨機(jī)輸入（也稱(chēng)為種子數(shù)據(jù)）生成新的內(nèi)容。模型依據(jù)學(xué)到的模式，生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)特征相似的內(nèi)容。

模型微調(diào)與探索：根據(jù)實(shí)際需求微調(diào)模型參數(shù)，以提升生成內(nèi)容的質(zhì)量或風(fēng)格。同時(shí)，可以通過(guò)調(diào)整輸入和參數(shù)，深入探索模型在不同情境下的表現(xiàn)與潛力。

內(nèi)容評(píng)估：對(duì)生成的內(nèi)容進(jìn)行多維度評(píng)估，包括真實(shí)性、連貫性、相關(guān)性和美觀(guān)性等?；诜答亙?yōu)化模型，從而實(shí)現(xiàn)不斷迭代和改進(jìn)。

道德與偏見(jiàn)考量：生成式 AI 的使用需注重道德規(guī)范，例如避免訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見(jiàn)、錯(cuò)誤信息的傳播及內(nèi)容濫用等問(wèn)題。通過(guò)制定嚴(yán)格的規(guī)章和技術(shù)手段，減少潛在風(fēng)險(xiǎn)，確保生成式 AI 的負(fù)責(zé)任使用。

為什么生成式AI很重要？

盡管許多人依然對(duì)生成式AI 保持著一定程度的懷疑，但毫無(wú)疑問(wèn)，它有潛力做出非凡的成就。

“預(yù)計(jì)在未來(lái)一年，AI的投資將增長(zhǎng)超過(guò)300%?！?

• Forrester

其能夠快速創(chuàng)作新穎且令人印象深刻的內(nèi)容，進(jìn)一步推動(dòng)了創(chuàng)意和創(chuàng)新的發(fā)展——推動(dòng)了人類(lèi)想象力在藝術(shù)、音樂(lè)、文學(xué)等領(lǐng)域的邊界。正因?yàn)樗軌蛉绱丝焖俚禺a(chǎn)生大量?jī)?nèi)容，并且具備個(gè)性化的特色，使其在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、電商和娛樂(lè)等多個(gè)行業(yè)中都能大展拳腳。

生成式AI能夠模擬真實(shí)世界的場(chǎng)景，這使它成為科學(xué)研究、工程和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中非常有價(jià)值的工具。它還能夠建議新的分子結(jié)構(gòu)、模擬蛋白質(zhì)折疊和其他復(fù)雜的生物過(guò)程，從而推動(dòng)醫(yī)學(xué)和科學(xué)的進(jìn)步。

“到2024年，美國(guó)將有超過(guò)1億人使用生成式AI。到2025年，這一數(shù)字預(yù)計(jì)將達(dá)到1.169億?！?

• Hootsuite

生成式AI在數(shù)據(jù)增強(qiáng)、AI研究、數(shù)據(jù)插補(bǔ)和去噪方面也具有重要作用。

生成式AI如何影響客戶(hù)服務(wù)？

人們猜測(cè)，AI即將從根本上改變我們做生意的方式。而在客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域，AI的影響已經(jīng)顯現(xiàn)。到2024年，全球聊天機(jī)器人市場(chǎng)將達(dá)到9.94億美元。

作為客戶(hù)服務(wù)的領(lǐng)導(dǎo)者和員工，你們可能仍在困惑生成式AI如何影響你們的客戶(hù)服務(wù)組織或你們?cè)趫F(tuán)隊(duì)中的角色，完全可以理解。我們?cè)谶@里幫助你理清這些疑問(wèn)，并打破AI會(huì)取代你工作這種誤解。

盡管生成式AI會(huì)像以前的AI版本一樣接管一些客戶(hù)支持任務(wù)，但它也為新的機(jī)會(huì)鋪平了道路。生成式AI并非削弱客戶(hù)服務(wù)專(zhuān)業(yè)人士的作用，反而將提升人工投入的重要性。

“68%的員工表示，生成式AI將幫助他們更好地服務(wù)客戶(hù)?！?

• Salesforce

當(dāng)生成式AI與客戶(hù)服務(wù)團(tuán)隊(duì)和諧合作時(shí)，奇妙的事情就會(huì)發(fā)生：你能夠以最少的人力成本自動(dòng)解決客戶(hù)服務(wù)問(wèn)題。

這不僅為客戶(hù)支持團(tuán)隊(duì)提供了機(jī)會(huì)，實(shí)際上還能推動(dòng)他們的職業(yè)發(fā)展，從傳統(tǒng)的客服代表轉(zhuǎn)型為機(jī)器人管理員，或從客戶(hù)支持倡導(dǎo)者轉(zhuǎn)型為會(huì)話(huà)AI專(zhuān)家。

客戶(hù)服務(wù)生成式AI的行業(yè)示例

考慮到生成式AI在客戶(hù)服務(wù)中的諸多優(yōu)勢(shì)，您可能會(huì)好奇哪些公司正在實(shí)際應(yīng)用這些技術(shù)，以及它們?nèi)绾螌?shí)施。以下是一些已經(jīng)成功將生成式AI聊天機(jī)器人融入其客戶(hù)服務(wù)戰(zhàn)略的關(guān)鍵行業(yè)：

旅游和酒店業(yè)

航空公司如達(dá)美航空（Delta）借助生成式AI聊天機(jī)器人，能夠迅速提供關(guān)于旅行、預(yù)訂和機(jī)上服務(wù)的詳細(xì)回答，同時(shí)還使客戶(hù)能夠快速完成值機(jī)、行李追蹤和航班查詢(xún)等操作。像希思羅國(guó)際機(jī)場(chǎng)（Heathrow International）這樣的機(jī)場(chǎng)也在使用生成式AI來(lái)回復(fù)服務(wù)查詢(xún)，并自動(dòng)總結(jié)案件，節(jié)省了代理的時(shí)間和精力，從而提高了生產(chǎn)力。旅行網(wǎng)站如Expedia將生成式AI（例如ChatGPT）集成到移動(dòng)應(yīng)用中，提供更具對(duì)話(huà)性的旅行規(guī)劃體驗(yàn)，生成式AI機(jī)器人能夠提供旅行建議和幫助。

電子商務(wù)

生成式AI正在讓購(gòu)物者更容易找到他們想要的商品。全球零售巨頭H&M通過(guò)生成式AI聊天機(jī)器人將響應(yīng)時(shí)間縮短了70%，并且購(gòu)物者現(xiàn)在可以在移動(dòng)應(yīng)用中使用由生成式AI驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)音助手。這不僅提升了客戶(hù)體驗(yàn)，同時(shí)顯著減輕了客戶(hù)服務(wù)團(tuán)隊(duì)的負(fù)擔(dān)。

谷歌的購(gòu)物服務(wù)通常是尋找完美商品的起點(diǎn)，而現(xiàn)在他們推出了一個(gè)全新的生成式AI-powered“試穿”功能，允許購(gòu)物者查看衣物在相似體型、膚色和尺碼模特上的效果。通過(guò)一種稱(chēng)為“擴(kuò)散”（diffusion）的技術(shù)，谷歌的新生成式AI引擎能夠獲取一件衣服的單一圖像，并將其調(diào)整到各種體型上，展示衣服如何自然垂掛、褶皺或展開(kāi)。

醫(yī)療、金融服務(wù)等

像SmileDirectClub這樣的醫(yī)療公司使用生成式AI來(lái)聆聽(tīng)并總結(jié)客戶(hù)電話(huà)，節(jié)省代理時(shí)間并提升客戶(hù)體驗(yàn)。生產(chǎn)力工具ClickUp利用其生成式AI聊天機(jī)器人為用戶(hù)提供即時(shí)產(chǎn)品信息，并在必要時(shí)順利地將問(wèn)題交給相關(guān)專(zhuān)家。

其他生成式AI在客戶(hù)服務(wù)中的應(yīng)用案例包括快速草擬詳細(xì)的郵件回復(fù)，這使Octopus Energy的客戶(hù)滿(mǎn)意度得分提高了18%。

事實(shí)上，我們還只是觸及了生成式AI能為客戶(hù)服務(wù)組織帶來(lái)變革的表面，且這項(xiàng)技術(shù)正在迅速進(jìn)步。我們使用得越多，它就變得越聰明和高效。讓我們來(lái)深入了解一下當(dāng)前生成式AI在客戶(hù)服務(wù)中的應(yīng)用范圍及限制。

Mixdesk助力企業(yè)利用生成式AI優(yōu)化客戶(hù)服務(wù)與全球營(yíng)銷(xiāo)

生成式AI正在快速改變客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域，而Mixdesk通過(guò)強(qiáng)大的AI驅(qū)動(dòng)功能，助力企業(yè)優(yōu)化自動(dòng)化進(jìn)程，提升服務(wù)效率。借助Mixdesk的生成式AI技術(shù)，企業(yè)能夠快速響應(yīng)客戶(hù)需求，從FAQ自動(dòng)應(yīng)答到跨系統(tǒng)整合，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)和更復(fù)雜問(wèn)題的處理，全面提升客戶(hù)滿(mǎn)意度與互動(dòng)質(zhì)量。

隨著不斷優(yōu)化的AI數(shù)據(jù)洞察與自動(dòng)化工作流，Mixdesk為客戶(hù)服務(wù)部門(mén)提供了更高效、更精準(zhǔn)的操作空間，幫助企業(yè)建立持久的客戶(hù)關(guān)系并推動(dòng)長(zhǎng)期增長(zhǎng)。通過(guò)智能化工具與強(qiáng)大的分析能力，Mixdesk確保了每一次客戶(hù)互動(dòng)都充滿(mǎn)價(jià)值，助力企業(yè)在全球化營(yíng)銷(xiāo)。

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