借助生成式AI的力量，客戶服務(wù)正迅速邁上企業(yè)發(fā)展的更高階梯，成為高管團隊的重點關(guān)注領(lǐng)域。數(shù)據(jù)顯示，85%的高管預測，生成式AI將直接與客戶互動。

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

如果您希望深入了解AI如何徹底改變客戶服務(wù)，并為企業(yè)帶來高層期望的投資回報率（ROI），那您找對地方了。在正式展開討論之前，讓我們先從基礎(chǔ)開始。

什么是生成式AI？

生成式AI是人工智能的一個分支，其核心功能是“生成”全新的內(nèi)容、數(shù)據(jù)或輸出。這類系統(tǒng)通過學習和分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的模式，基于這些模式生成類似于人類創(chuàng)作的內(nèi)容，涵蓋圖像生成、文本創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強、音樂作曲等多種應(yīng)用場景。

盡管過去一年生成式AI受到了廣泛關(guān)注，似乎成為了一項炫目的新技術(shù)，但它的歷史實際上可以追溯到上世紀50年代和60年代。不過，直到2014年，一種名為生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的特定機器學習技術(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，開啟了實際應(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算法類別，也有人將生成式AI描述為深度學習模型，并歸類到機器學習的更大框架內(nèi)。而 Dictionary則定義生成式AI為：一種處理用戶提示并基于訓練數(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，指代各種先進計算系統(tǒng)。盡管 AI 和生成式AI有關(guān)系，但它們在人工智能領(lǐng)域的涵蓋范圍和具體實現(xiàn)上有所不同。甚至有些人會將 AI、生成式AI、機器學習和大型語言模型（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。

人工智能是計算機科學的廣義分支，其目標是創(chuàng)建能夠執(zhí)行通常需要人類完成的任務(wù)的智能機器。這些任務(wù)包括語音識別、問題解決、感知分析以及語言理解。AI 還能專注于具體領(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)，包括但不限于機器學習、自然語言處理（NLP）以及專家系統(tǒng)。

雖然AI能夠智能地分析數(shù)據(jù)并對其結(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程序能夠完成復雜計算或精確分析，但并不會“生成”全新的、創(chuàng)新的內(nèi)容。

生成式 AI 則更進一步，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器學習模型，生成式AI通過從已有數(shù)據(jù)中識別模式，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這兩個領(lǐng)域都在持續(xù)演進與發(fā)展，為技術(shù)的廣泛應(yīng)用開辟了更多可能性。

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

• 機器學習（Machine Learning）： 這是AI研究的一個子領(lǐng)域或方法，旨在開發(fā)算法和模型，使計算機系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學習并進行預測或決策。機器學習系統(tǒng)依賴大量的訓練數(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。
• 大型語言模型（LLMs）： 大型語言模型是機器學習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)訓練的語言模型，擅長于文本生成和理解，能夠生成自然的對話式回復。
• 深度學習（Deep Learning）： 深度學習是機器學習的一個子領(lǐng)域，重點是訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以處理比傳統(tǒng)機器學習更復雜的模式。
• 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)，能夠通過大量示例學習，并被用于模式識別、分類、回歸等任務(wù)。它們通過處理輸入數(shù)據(jù)生成有意義的輸出，并隨著信息的積累不斷改進學習能力。

生成式AI如何工作？

生成式 AI 通過機器學習技術(shù)，分析海量數(shù)據(jù)中的常見模式與結(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 的輸出會變得更加精細和智能。

以下是生成式 AI 的運作流程概覽：

數(shù)據(jù)收集與預處理：收集與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)樣本，如文本、圖像或其他類型的內(nèi)容，并對數(shù)據(jù)進行預處理。這一步確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量與一致性，為模型的訓練奠定了堅實的基礎(chǔ)。

模型訓練：根據(jù)任務(wù)和數(shù)據(jù)的特點，選擇合適的生成模型進行訓練，常見模型包括：

• 生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）： 通過兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對抗訓練，一個負責生成內(nèi)容，另一個負責評估其真實性，雙方在競爭中提升預測準確性。
• 變分自編碼器（VAEs）： 通過將大規(guī)模數(shù)據(jù)壓縮到“潛在空間”（latent space）中的小型表示，再從中解碼，重構(gòu)出如圖像等復雜信息。這種編碼和解碼過程使得模型更擅長生成相似的高質(zhì)量內(nèi)容。
• 自回歸模型（Autoregressive Models）： 通過基于歷史數(shù)據(jù)預測未來行為，用于生成序列性數(shù)據(jù)，如語言模型或時間序列預測。

模型采樣：模型訓練完成后，可通過提供隨機輸入（也稱為種子數(shù)據(jù)）生成新的內(nèi)容。模型依據(jù)學到的模式，生成與訓練數(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)量或風格。同時，可以通過調(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)容評估：對生成的內(nèi)容進行多維度評估，包括真實性、連貫性、相關(guān)性和美觀性等?；诜答亙?yōu)化模型，從而實現(xiàn)不斷迭代和改進。

道德與偏見考量：生成式 AI 的使用需注重道德規(guī)范，例如避免訓練數(shù)據(jù)中的偏見、錯誤信息的傳播及內(nèi)容濫用等問題。通過制定嚴格的規(guī)章和技術(shù)手段，減少潛在風險，確保生成式 AI 的負責任使用。

為什么生成式AI很重要？

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

“預計在未來一年，AI的投資將增長超過300%?！?

• Forrester

其能夠快速創(chuàng)作新穎且令人印象深刻的內(nèi)容，進一步推動了創(chuàng)意和創(chuàng)新的發(fā)展——推動了人類想象力在藝術(shù)、音樂、文學等領(lǐng)域的邊界。正因為它能夠如此快速地產(chǎn)生大量內(nèi)容，并且具備個性化的特色，使其在市場營銷、電商和娛樂等多個行業(yè)中都能大展拳腳。

生成式AI能夠模擬真實世界的場景，這使它成為科學研究、工程和風險評估中非常有價值的工具。它還能夠建議新的分子結(jié)構(gòu)、模擬蛋白質(zhì)折疊和其他復雜的生物過程，從而推動醫(yī)學和科學的進步。

“到2024年，美國將有超過1億人使用生成式AI。到2025年，這一數(shù)字預計將達到1.169億?！?

• Hootsuite

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

生成式AI如何影響客戶服務(wù)？

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

作為客戶服務(wù)的領(lǐng)導者和員工，你們可能仍在困惑生成式AI如何影響你們的客戶服務(wù)組織或你們在團隊中的角色，完全可以理解。我們在這里幫助你理清這些疑問，并打破AI會取代你工作這種誤解。

盡管生成式AI會像以前的AI版本一樣接管一些客戶支持任務(wù)，但它也為新的機會鋪平了道路。生成式AI并非削弱客戶服務(wù)專業(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?！?

• Salesforce

當生成式AI與客戶服務(wù)團隊和諧合作時，奇妙的事情就會發(fā)生：你能夠以最少的人力成本自動解決客戶服務(wù)問題。

這不僅為客戶支持團隊提供了機會，實際上還能推動他們的職業(yè)發(fā)展，從傳統(tǒng)的客服代表轉(zhuǎn)型為機器人管理員，或從客戶支持倡導者轉(zhuǎn)型為會話AI專家。

客戶服務(wù)生成式AI的行業(yè)示例

考慮到生成式AI在客戶服務(wù)中的諸多優(yōu)勢，您可能會好奇哪些公司正在實際應(yīng)用這些技術(shù)，以及它們?nèi)绾螌嵤Ｒ韵率且恍┮呀?jīng)成功將生成式AI聊天機器人融入其客戶服務(wù)戰(zhàn)略的關(guān)鍵行業(yè)：

旅游和酒店業(yè)

航空公司如達美航空（Delta）借助生成式AI聊天機器人，能夠迅速提供關(guān)于旅行、預訂和機上服務(wù)的詳細回答，同時還使客戶能夠快速完成值機、行李追蹤和航班查詢等操作。像希思羅國際機場（Heathrow International）這樣的機場也在使用生成式AI來回復服務(wù)查詢，并自動總結(jié)案件，節(jié)省了代理的時間和精力，從而提高了生產(chǎn)力。旅行網(wǎng)站如Expedia將生成式AI（例如ChatGPT）集成到移動應(yīng)用中，提供更具對話性的旅行規(guī)劃體驗，生成式AI機器人能夠提供旅行建議和幫助。

電子商務(wù)

生成式AI正在讓購物者更容易找到他們想要的商品。全球零售巨頭H&M通過生成式AI聊天機器人將響應(yīng)時間縮短了70%，并且購物者現(xiàn)在可以在移動應(yīng)用中使用由生成式AI驅(qū)動的語音助手。這不僅提升了客戶體驗，同時顯著減輕了客戶服務(wù)團隊的負擔。

谷歌的購物服務(wù)通常是尋找完美商品的起點，而現(xiàn)在他們推出了一個全新的生成式AI-powered“試穿”功能，允許購物者查看衣物在相似體型、膚色和尺碼模特上的效果。通過一種稱為“擴散”（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。

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來聆聽并總結(jié)客戶電話，節(jié)省代理時間并提升客戶體驗。生產(chǎn)力工具ClickUp利用其生成式AI聊天機器人為用戶提供即時產(chǎn)品信息，并在必要時順利地將問題交給相關(guān)專家。

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

事實上，我們還只是觸及了生成式AI能為客戶服務(wù)組織帶來變革的表面，且這項技術(shù)正在迅速進步。我們使用得越多，它就變得越聰明和高效。讓我們來深入了解一下當前生成式AI在客戶服務(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)化客戶服務(wù)與全球營銷

生成式AI正在快速改變客戶服務(wù)領(lǐng)域，而Mixdesk通過強大的AI驅(qū)動功能，助力企業(yè)優(yōu)化自動化進程，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)客戶需求，從FAQ自動應(yīng)答到跨系統(tǒng)整合，實現(xiàn)個性化服務(wù)和更復雜問題的處理，全面提升客戶滿意度與互動質(zhì)量。

隨著不斷優(yōu)化的AI數(shù)據(jù)洞察與自動化工作流，Mixdesk為客戶服務(wù)部門提供了更高效、更精準的操作空間，幫助企業(yè)建立持久的客戶關(guān)系并推動長期增長。通過智能化工具與強大的分析能力，Mixdesk確保了每一次客戶互動都充滿價值，助力企業(yè)在全球化營銷。

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