对话 Sobot 智齿科技：客服系统的 AIGC 机会在哪里

AIGC 对数字化具有积极意义，一些公司已经在 “活学活用”。

@数科星球原创

作者丨苑晶

(相关资料图)

编辑丨大兔

在过去半年中，一款名为 ChatGPT 的产品火热出圈。这款产品一经推出，受到无数人热捧，原因是，人们可以利用其简单的对话框查询几乎所有可标准化的问题。

“ChatGPT 们” 的对话框简单直接，让不少人联想到其和客服类产品的区别。这些天，一些 SaaS 赛道中从事智能客服的公司表示，“太多人咨询了”、“回复地快要麻木了”。更有一些企业抱怨：“客户对 AIGC 期待过高了”。

客观地说，在 AIGC 行业向 To B 进军的大背景下，这类好奇能够理解。不过，我们并不想搁置好奇。所以，为了搞清这个问题的实质，数科星球作了一次 “刨根问底” 式研究。

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重新评判 AIGC 的价值

“我们内部去年 12 月左右，看到了 AIGC 的机会，”智齿科技副总裁、售前与交付中心总经理荀鹏俊对数科星球这样说。在当时，该公司对 ChatGPT 的判断是：文生文的聊天机器人可以赋能营销和客服产品、大模型类产品可以降低客户企业的运营成本。

在荀鹏俊看来，若用一句话总结，AIGC 和客服系统的关系是：“赋能逻辑大于颠覆逻辑，是价值增量但不是釜底抽薪”。

根本而言，To B 公司的立身之本在于向企业客户持续输出整体化解决方案，而目前的 AIGC 类产品，更多地在文字、图片、音视频和代码等领域的个体重复性生产场景中产生影响。换句话说，To C 的中低端生产力提升并没有直接触及以集体决策为主导的 To B 市场的基础，相反地，二者非但不是竞争关系，反倒是存在相互进化、互为融合的空间。

高端电器品牌 Tineco 添可是智齿科技的零售类客户。据数科星球所掌握的数据，“使用智齿客服系统后，Tineco 添可海外客户满意度提升了近 30 个百分点”。但就结果而言，提供工具类产品和帮助客户做业绩增长、做客户体验完全不是一回事：后者在落地过程中，需要软件供应商在前、中、后期三个阶段入场助力；在具体环节中，甲方的需求又包含了营销、运营和交付等多个环节，并且每步之间环环相扣、缺一不可。

“实际上，企业服务领域中，客户不是太看中你具体能提供什么技术，他们的诉求是你的产品是否能帮助他们完成业绩增长。”荀鹏俊这样说，在他看来，Tineco 添可看中的是客服系统对客户满意度的拉动作用，而客户满意度直接关系到业绩增长，如果软件厂商能够一直证明自己，并产生长效价值，那么甲方客户便能够加大投入，反之则不然。

还有，在帮助客户企业进行运营转化时，软件供应商往往深入加入其中，并对产品的使用、工具的结合甚至策略的制定谋划一二。换句话说，在对业绩负责、服务输出的条件下，纯工具的价值感远远比不上整体解决方案提供商。

正如我们以往的文章，数科星球看好 AGI 的未来，但这不代表认为该技术是万能的。据目前情况来看，虽然 AIGC 原生企业的 To B 趋势极其明显，但客观地说，大多数企业所提供的产品还难以满足企业的量化指标，也欠缺必要的配套服务能力。

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一种智能客服 +AIGC 的形式

AIGC 虽难在智能客服中 “大包大揽”，却也有价值。

据了解，智齿科技融合了「AIGC 技术」的智能客服解决方案已完成产品化，在官方介绍中，此方案可进一步识别客户意图，并生成自然、流畅的回答，帮助智能客服提高对话质量和流畅度。

“目前我们选择了 10 家左右客户和我们一起测试此方案，”荀鹏俊补充。

智齿科技有很多零售电商类客户，在用户与客服系统对话的场景中，前者往往寻求在价格、使用说明、注意事项等方面的回答。在这个领域，和市面上所提供的 Chat 类产品不同的是，智能客服类 ChatBot 的核心痛点是：要求自动化回复的准确度更高——人们在期待确切性答案的时候，通常不接受模棱两可的回复。

总体而言，该公司是围绕客户体验和用户需求两个维度来深化 AIGC 技术在智能客服场景中的应用的。归功于生成式 AI 技术的进步，目前，先进的大模型已淘汰了以往按照格式标注数据的数据处理方式，取而代之的，是只在最后 Fine Tuning 阶段给模型一些范例数据，然后就可以直接提问模型并得出答案（数科星球：2023.4.28《出门问问把 AIGC 看得很透彻》）。

这种技术进步对于客服系统来说好处多多。

以往，甲方企业在搭建客服系统时，需要将知识库进行梳理，然后录入到系统之中，再由用户的问题输出标准答案。传统的搭建方式费时费力、成本较高，而目前，搭载 AIGC 引擎后，知识库问题会被自动梳理、自动抽取。从知识运营的角度，AIGC 极大降低了成本、提高了效率。

其次，新的思路可让市面上不同的大模型可以为其所用。“有的模型在文娱更强一些，我们就接入，而有的在其他领域比较强，我们就结合别的使用场景，”一位内部人员这样说。在模型搭建环节，智齿科技也会进行主动的语料投喂，依据不同模型的反馈结果进行调优。

第三，智齿科技用“客服独立接单率”以及用户最终反馈评价应用 AIGC 技术后的效果。无疑，这是一种甲方更容易接受的反馈模式。而随着评判标准的明确也带来了另一个好处，在内部，它可以让产品、技术和售前/后团队有统一的 KPI，以避免管理空转和内耗。

在甲方企业的客服团队中，AIGC 同样大有发挥空间。

在 “客服质检” 环节中，以往客服主管通过录音回放等方式考核客服人员的工作质量。而现在，AIGC 工具可以感受到被叫方的满意度和情绪变化。虽在技术上，AIGC 还无法完全取代人工，不过，已可以提升部分工作效率，对提升甲方企业的工效有着积极意义。

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客服系统和 AIGC 的进化飞轮

在过去，智齿科技被认为是一家具有鲜明科技标签和进化意识的数字化企业。在已有的产品中，其已和大数据、云计算和 AI 进行了整合。在生成式 AI 浪潮来临后，该公司的产品有了更多迭代。

“客户联络助力企业营销，根本上是帮助用户完成线上下单和售后工作”，一位资深投资人对数科星球这样说。如果说，线下销售考验的是营业员的个人素养，那么对于线上下单来说，则考验系统的综合实力——即系统有多大的概率能将投喂的画像和行为等 “埋点” 数据转为订单。

这一点，AIGC 优化了传统的客服系统，使之数据运用效率提高：

其一，ChatBot 能依据不同用户推荐生成千人千面的问答文本；

其二，不同企业的 ChatBot 可更快实现定制化，商家可以更加灵活地利用 ChatBot 以提升营销战役等动作的实际效果；

其三，能更好地和零售企业的商业模式打通，覆盖 B2B2C、线上下单线下提货、供应链管控等多种使用场景。

对广大数字化公司而言，智齿科技似乎找到了一条企业服务融合 AIGC 的新路径：产品层面，即训练数据、大模型、AIGC 之间形成飞轮效应；商业模式层面，订阅 SaaS、解决方案和大语言模型形成组合矩阵。

在目前，大模型的技术红利期短暂，竞争壁垒不明确，使之至少在客服系统行业里难以成为一极。智齿科技更倾向将 AIGC 定位为客户联络中心的 “副驾驶”，价值锚点在优化客户体验。

现在，AIGC 技术已深度融合至该公司所主导的一体化客户联络中心的格局中。

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