作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
在大模型出现以前，传统智能客服主要是基于预设的规则和知识库进行问题解答，这种方式虽然在处理常见和标准问题时效率较高，但存在理解能力有限、灵活性差、知识运维成本高等显著问题，大模型的出现使得更加自然、类似人类互动的智能客服成为可能。
基于对企业“大模型+智能客服”落地实践的调研与研究，沙丘智库发布《2024年“大模型+智能客服”最佳实践报告》，为企业提供一份全面的应用指南，包括“大模型+智能客服”的实现路径、企业采纳现状与27个典型实践案例（涉及金融、通信、IT/互联网、政务、能源等行业）等。
完整报告：《2024年“大模型+智能客服”最佳实践报告》（55页PPT）
01
“大模型+智能客服”应用指南
大模型为实现更优质、更高效、更智能的客户服务提供技术支持，企业需要了解大模型赋能智能客服的能力，并将这些能力转化为潜在的应用场景，从而为企业带来业务价值。
· 内容生成：利用大模型生成新的内容，例如知识材料、短信、坐席培训材料、客户教育材料等；
· 内容优化：大模型对现有内容进行编辑或提出建议，包括重写、重排、更正、自动补全标签或摘要；
· 文本分析：利用大模型分析客户聊天记录等文本数据，理解客户意图、情感、实体识别并生成报告/仪表板；
· 通话摘要：无论是在通话中还是通话后，大模型都能总结语音通话的内容，自动识别和标记通话位置；
· 即时翻译：对实时对话或静态文本（如通话记录、短信和知识材料等）提供即时翻译服务；
· 坐席辅助助手：面向客服人员的聊天机器人，用于实时协助座席完成知识库检索和建议解决方案等任务；
· 虚拟客服：面向客户的聊天机器人，用于回答常见问题、引导客户至正确的服务渠道、执行交易和其他任务；
· 虚拟渠道助手：在后台工作的大模型机器人，用于监控客户行为，并在自助服务渠道上动态地个性化服务或主动为客户提供帮助。
由于大模型存在幻觉，直接面向客户使用存在较大风险，因此，企业应首先将大模型应用于内部活动。建议企业从与内容生成、内容优化、文本分析、通话摘要功能相关的应用场景入手，这些应用场景具有一定的业务价值以及较高的可行性，是企业在客户服务过程中必不可少的活动，有助于提高坐席人员的工作效率和服务质量。
与即时翻译、坐席辅助助手、虚拟客服、虚拟渠道助手功能相关的应用场景实施起来复杂度更高，通常需要与企业其他应用或平台集成才能实现；同时，虚拟客服、虚拟渠道助手等对客使用场景的风险较高，需要企业保持高度谨慎，尤其是对处于强监管行业的企业来说。
02
“大模型+智能客服”典型案例
完整报告：沙丘智库《2024年“大模型+智能客服”最佳实践报告》（55页PPT）
报告目录
第一部分：“大模型+智能客服”应用指南
1. 基于大模型的智能客服发展历程
第二部分：“大模型+RAG典型案例”
1.金融
案例1：中国工商银行坐席智能辅助系统实践
案例2：光大银行智能知识辅助助手全流程赋能坐席
案例3：江苏银行基于大模型的智能客服
案例4：苏商银行大模型客服助手
案例5：微众银行客服Agent实践
案例6：阳光保险基于大模型的客服机器人
案例7：水滴AI保险坐席
案例8：申万宏源客服智能问答系统
案例9：民生证券大模型赋能客户咨询受理
2.通信
案例10：中国电信客服大模型项目部署
案例11：浙江电信客服大模型试点（审单定责、在线机器人等）
案例12：安徽电信客服大模型试点（客户原声解析、客户行为洞察等）
案例13：中国移动九天客服大模型
案例14：浙江移动客户服务数字员工“智晓”
案例15：中国联通元景客服大模型
3.IT/互联网
案例16：华为云客服AI助手
案例17：哔哩哔哩利用RAG减弱大模型客服幻觉
案例18：去哪儿机票业务售前客服助手
案例19：哈啰出行大模型加持客服链路
案例20：携程旅行利用大模型构建智能客服知识库
案例21：滴滴利用大模型增强Chatbot
案例22：易车虚拟销售AI智能机器人
4.政务
案例23：北京海淀大模型赋能接诉即办场景
案例24：杭州“医保小智”优化线上医保服务
案例25：“我的南京”政务APP实现“问答即服务”
5.能源
案例26：广东电网“五位一体”智能客服体系
案例27：华宝新能售后客服智能辅助工具
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