当你兴致勃勃咨询商品优惠,却被智能客服的“答非所问”浇灭热情;
当你急需解决售后问题,却在“转人工”的层层关卡中耗尽耐心;
这或许是当下许多消费者的共同体验。
新华网今年3月曾报道,平台“智能客服”备受消费者诟病,相关投诉同比增长56.3%。消费者普遍反映“智能客服”答非所问、人工客服难联系,导致沟通效率低下,严重影响消费体验。本应提升效率的工具反而成了问题本身。
在这样的行业痛点下,网易云商AI技术负责人冯旻伟在8月22日AICon全球人工智能开发与应用大会上,以“让AI回归业务本质”为核心,分享了网易云商在服务营销AI Agent的落地实践。作为网易数智旗下专注服务营销一体化的平台,网易云商基于多年行业深耕与技术积淀,通过“技术重构+场景落地”双轮驱动,在AI Agent领域蹚出了一条不凡之路。
行业困局:从“技术崇拜”到“现实落差”
当前,AI客服落地并发挥应用价值这件事,正面临着双重困境。
从C端消费者视角看,用户的期待是将AI客服与人工完全画等号,需要100%解决问题。然而,“鸡同鸭讲”的沟通体验、转人工的“重重闯关”、排队等待的低效流程,让一部分智能客服逐渐沦为“人工智障”的代名词。
而从企业端来看,AI落地则陷入“三高困境”:“高试错成本”让企业在技术投入上望而却步;“高学习曲线”使得一线人员对复杂的提示工程、知识库运维望而生畏,“高期望落差”则让许多企业在“AI万能论”的幻想与实际效果之间感受到明显落差。
深入服务营销的业务场景,高业绩增长-高客户满意度-低人员成本则构成了一个“不可能三角”,AI技术的发展,也让企业对打破这个不可能三角抱有希望。然而,这个不可能三角的背后,其实是效率、体验和成本三者难以平衡兼得的困境。
网易云商深刻洞察到了这一本质。冯旻伟指出:“动态平衡的关键是接受三角约束的存在,通过工具创新与战略聚焦,在特定阶段优先突破两角,逐步逼近三者的可持续均衡。”
技术重构:打造“会思考、有温度、能进化”的Agent
网易云商的AI Agent采用“双脑协同中枢”架构,让大模型与小模型各司其职、优势互补:
小模型解决40%的常见问题问答,以及协助办理30%的业务问题;而大模型则专注处理剩余20%能给用户带来高体验感的问题解答,以及辅助办理10%的复杂问题。
这种“分工协作”模式,既发挥了大模型的灵活交互优势,又保留了小模型在固定流程中的稳定性,完美平衡了“体验”与“效率”。例如,在处理“查询余额”这类规则明确的业务时,小模型能快速调取数据完成操作;而面对“推荐适合送礼的腕表”这类开放式需求,大模型则能结合用户画像与场景语境,给出个性化建议。
另外,服务营销场景的复杂性,往往源于海量且动态更新的业务知识——某腕表品牌仅SKU就超过10000个,相邻型号的差异可能仅在细微参数之间。为此,网易云商打造了全链路知识引擎,实现从“知识接收”到“知识应用”的闭环管理:
技术攻坚:突破四大核心难点
在技术落地过程中,网易云商针对性破解了AI Agent的四大痛点:
1. 上下文与记忆:通过长期记忆压缩技术,存储用户历史行为(如浏览记录、咨询偏好),构建完整用户画像。例如,根据用户多次询问“蓝光危害等级”,推理出其重视视力保护,进而在推荐台灯时同步关联护眼保健品,实现精准营销。
2. 多模态信息处理:突破传统文本交互限制,支持图片等多模态信息检索。当用户发送“空调漏水”的照片时,Agent能结合图片内容与故障知识库,快速定位问题原因并给出解决方案。
3. 强化学习优化:采用“小模型强化学习”策略,在1B参数以下的模型上进行针对性训练,使其在特定技能上达到高水准,同时降低部署成本。
4. 实施效率提升:将复杂的业务逻辑拆解为简易流程,加强工具建设,如配置工具支持、排查工具支持等,提升实施效率。
未来展望:AI Agent将重构行业分工
冯旻伟在演讲中指出,服务营销Agent的演进将呈现三大趋势:
1. 技术为王:随着大模型逻辑推理能力的提升,Agent将在复杂决策场景中发挥更大价值;
2. 角色重构:未来社会将分化为“操控AI的人”与“被AI服务的人”,企业需主动拥抱这一变化,培养AI应用能力;
3. 行业转型:客服行业将彻底从“成本中心”转向“价值中心”,AI Agent不仅能解决问题,更能创造新的营收增长点。
作为行业先行者,网易云商正通过AI Agent技术,帮助企业在这场变革中抢占先机。无论是提升服务效率、优化消费体验,还是挖掘营销价值,网易云商的实践都证明:AI的终极价值不是替代人类,而是让人类从重复劳动中解放出来,聚焦更具创造性的工作。
未来,随着技术的持续迭代,网易云商将继续探索AI Agent的应用边界,让智能服务更懂业务、更有温度,为企业创造更大价值。
想亲自上手体验Agent的朋友,欢迎扫码免费试用,请点击下方链接,访问网易云商官网咨询及体验。
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