本文介绍了 2024 年中国大模型在智能客服领域的十大最佳实践案例，涵盖医疗、通信、政务、IT、教育、能源等多个行业。文章分析了大模型相比传统规则系统的优势，包括语义理解增强、情绪识别、自然对话体验等，并对比了 RAG 检索增强生成与 Fine-tuning 微调两种技术实现路径。评选基于价值性、实用性、创新性、示范性四个维度，精选出拜耳虚拟医药代表、中国电信谛听、黑龙江数字政府等十个典型案例。此外，文章还探讨了企业在落地过程中面临的陷阱，如盲目追求技术、忽视流程准备及低估模型偏见，并对未来多模态交互、智能体应用及垂直领域模型发展趋势进行了展望。
随着人工智能技术的迅猛发展，智能客服已经成为各行各业中不可或缺的一部分。在这个数字化时代，客户期待获得即时、个性化、高效的服务体验，而大模型技术的崛起为实现这一目标提供了全新的可能性。
大模型已经在多个领域展现出强大的语言理解和生成能力。在智能客服场景中，这种能力被广泛应用于理解用户提出的问题、生成与用户需求匹配的回复，甚至是预测用户行为和提供个性化推荐。这不仅极大地提高了客户服务的效率和质量，还为企业节省了大量的人力和时间成本。
《2024 中国'大模型 + 智能客服'最佳实践案例 TOP10》旨在探究大模型在智能客服领域的应用价值，并展示来自不同行业的实践案例。通过对这些案例的梳理和分析，我们将为大家展示大模型技术在改善客户体验、提升服务效率、降低成本等方面所发挥的关键作用。
本榜单还将为行业内的决策者、从业者和科技爱好者提供宝贵的参考和启发。无论您是希望了解最新技术趋势、寻找优化客户服务的解决方案，还是探索大模型在商业应用中的潜力，都将在本榜单中找到所需的信息和灵感。
大模型的能力进步将对很多领域产生颠覆式影响，客服场景同样也不例外。作为人工智能技术早已渗透多年的场景之一，无论是面向内部员工的自助服务还是面向外部客户的自助服务，智能客服在企业都有着普遍的应用需求。
在大模型出现以前，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，但也存在显著问题：
第一，有限的理解能力。 基于规则的智能客服通常只能理解预设的问题和关键词。这意味着它们很难处理用户以非标准方式表达的问题，如使用方言、行业术语或者含糊其辞的表述。用户提问如果未命中正确的关键词或短语，系统可能无法提供正确的答案。
第二，缺乏上下文感知。 传统的智能客服系统通常无法处理涉及多轮对话的上下文信息。这导致在一次会话中，即便是连续的问题，也需要用户重复提供信息，因为系统无法'记住'前一条查询的内容。
第三，交互性和灵活性不足。 传统智能客服系统通常按照固定的模式回应用户，缺乏灵活性和自然流畅的交互体验。它们很难根据对话的发展自然地调整回应，使得对话显得机械和僵硬。
第四，知识运维成本高。 当出现新的产品特性、政策更新或者市场变化时，基于规则的系统需要人工更新知识库和规则，这种依赖大量手动维护的方式不仅成本高、效率低下，而且容易出错。
第五，个性化服务不足。 传统智能客服系统主要基于一般性解答，它们往往无法提供针对个别用户特定需求的个性化服务。对所有用户的回答往往是标准化的，缺乏针对性和个性化的深度。
这些正是大模型可以带来变革的方向。大模型加持下，智能客服可以实现：
第一，语义理解能力增强。 大模型基于超大规模数据训练，能够理解并处理复杂的语义结构，使得智能客服能够更准确地解析和理解用户的自然语言输入。这些模型利用上下文信息和深层次的语言模式，能够精确识别用户意图，改进意图识别流程。
第二，情绪识别与应对。 现代大模型通常集成了情绪识别技术，能够根据用户的语言和表达推断其情绪状态，从而调整回应策略。这种能力使得智能客服在处理客户的问题时更具同理心和人性化，能更有效地管理用户的情绪和满足他们的需求。
第三，更自然的对话体验。 大模型能够生成流畅、自然的语言，使得用户与智能客服之间的对话更类似于人与人之间的交流。这种改进不仅增强了用户体验，提升了用户满意度，还有助于构建用户的长期信任和依赖。
第四，知识自动更新。 大模型具备持续学习能力，可以通过不断的数据训练来迅速适应新的市场动态、产品变更或政策更新。这使得智能客服系统始终能提供最新、最准确的信息和服务。
第五，个性化服务体验。 通过分析用户的历史交互、偏好和上下文对话信息，大模型能够提供定制化的建议和解决方案。个性化服务不仅限于内容的相关性，还包括回应的语气和风格，使得每位用户都能获得定制化的服务。
从底层核心 NLP 技术的历史演进来看，基于规则的聊天机器人代表了智能客服演进的起点，随着机器学习技术的发展，基于规则的聊天机器人正在被基于模式匹配的聊天机器人所取代，相较于基于规则的聊天机器人，机器学习技术驱动的聊天机器人具有了一定程度的智能，可以处理一些复杂的对话场景；深度学习技术的兴起使得聊天机器人进入了一个新阶段，深度学习技术驱动的聊天机器人采用了 RNN（循环神经网络）、GAN（生成对抗网络）等混合 AI 技术，使聊天机器人能够进行更加自然和人性化的交互。
大模型技术出现后，聊天机器人的核心技术进一步升级，新技术的出现并不是要完全淘汰之前的技术实现方式，而是在某些模块上进行优化，以实现更好的效果，在人工智能技术组合基础上实现整体迭代。例如，大模型虽然提升了聊天机器人的自然语言理解模块，但对于特定任务仍然可以使用正则表达式等基于规则的逻辑实现。
从智能客服的完整流程来看，大模型在核心环节均有渗透：
根据沙丘社区的调研，当前基于大模型的智能客服解决方案在以下环节渗透率最高且发挥出明显价值：
从实现路径上看，企业利用大模型建设智能客服的思路主要分成两种：
第一种：RAG 思路（检索增强生成）。 将领域知识构建到向量数据库中，当用户和问题系统进行交互时前置检索到领域知识然后提供给大模型使用。这种方法的优势在于数据更新成本低，只需更新向量库即可，无需重新训练模型，且能有效减少模型幻觉，保证回答的可追溯性。常见的向量数据库包括 Milvus、Elasticsearch 等，配合 Embedding 模型将文本转化为向量存储。
第二种：Fine-Tuning 思路（微调）。 通过对大模型本体的更新，将知识更新进去，需要对模型调优、重新部署，甚至需要大量 GPU 重新训练模型。这种方法的优势在于除了加入更新后的知识外，还可以影响模型生成内容的风格，使其更符合企业的品牌调性。适用于对回复风格要求极高或私有数据极其敏感的场景。
在企业实际应用时，应选择两种思路的融合，从而提供更优的解决方案，根据使用场景，充分发挥两种实现路径的优势。例如，通用知识使用 RAG，核心业务逻辑和风格控制使用微调。
很多企业现已将客服场景作为大模型落地探索的重要场景之一，通过沙丘社区对企业用户的调研，为企业用户总结出三个容易掉入的'陷阱'以及应对方案：
陷阱 1：将大模型作为答案，寻找可以解决哪些问题 很多企业一开始将大模型作为'答案'，倒推可以解决哪些'业务问题'，这样做不仅会浪费资源，还可能将精力耗费在不符合组织战略目标的行动上。对此，企业必须从已知的业务挑战入手，寻找正确的解决方案。对大多数企业而言，最好的切入点是参考智能客服厂商推出的带有大模型功能的产品/解决方案。
陷阱 2：人员和流程还没有准备好，就开发产品工具 即使对于技术公司来说，在现阶段尝试内部开发大模型解决方案也会面临巨大风险。当前大模型技术正在快速发展，企业选择自建而非直接购买可能会导致产品工具开发出来后过时、开发成本过高或者无法达到满足投资合理性的最低标准。企业将技术作为首要考虑因素而忽视人员技能提升和流程升级，会推迟价值实现的时间。
陷阱 3：低估了大模型偏见对应用的负面影响 大模型的偏见问题会显著增加智能客服在面向用户使用时的风险，尤其是对准确率要求较高的直接对客场景，限制场景的使用。企业需要确定大模型偏见在组织环境中的含义，采用严格的方法监测、衡量并减轻其影响。
通过面向社会各界的广泛征集和深度市场研究，本次'大模型 + 智能客服'最佳实践案例榜单评选共收集、调研了 34 个'大模型 + 智能客服'实践案例。
从价值性、实用性、创新性、示范性四个维度出发，沙丘社区对这 34 个'大模型 + 智能客服'实践案例进行评选，精选出其中 10 个最佳实践案例，为企业大模型应用提供参考。
《2024 中国'大模型 + 智能客服'最佳实践案例 TOP10》评选结果如下（排名不分先后，按拼音排序）：
本次评选从价值性、实用性、创新性、示范性四个维度对案例进行定性与定量评价：
尽管大模型在智能客服领域展现了巨大的潜力，但在实际落地过程中仍面临诸多挑战。首先是数据隐私与安全。企业在使用公有云大模型时，需确保客户数据不泄露，特别是在金融、政务等敏感行业，私有化部署或混合云架构成为主流选择。其次是成本控制。大模型的推理成本较高，如何平衡响应速度与算力投入是企业关注的重点，通过模型量化、蒸馏等技术降低推理成本是未来的方向。最后是幻觉问题。虽然 RAG 技术缓解了这一问题，但在复杂推理场景下，模型仍可能生成看似合理但事实错误的内容，需要建立完善的审核机制和人机协作流程。
展望未来，智能客服将向多模态交互方向发展，支持语音、图像、视频等多种输入输出方式，提供更沉浸式的体验。同时，Agent（智能体） 概念将深入应用，智能客服不再仅仅是回答问题，而是能够自主调用 API、执行任务，如直接帮用户下单、修改订单状态等。此外，垂直领域模型将更加普及，针对医疗、法律、教育等特定行业的专用模型将提供更高精度的服务。随着边缘计算的发展，部分轻量级模型将部署在终端设备，实现更低延迟的本地化处理，保护用户隐私的同时提升响应速度。
综上所述，大模型技术正在重塑智能客服的行业格局，从简单的问答机器进化为具备理解、决策和执行能力的智能助手。企业应结合自身业务特点，选择合适的技术路径，规避实施陷阱，充分利用大模型带来的红利，实现服务质量的飞跃。
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