近日，由数据猿和上海大数据联盟主办，上海市经济和信息化委员会、上海市科学技术委员会指导的“第六届金猿季&魔方论坛——大数据产业发展论坛”于上海市四行仓库举行。论坛汇聚产业精英，共同探讨了大数据产业发展中的小趋势和大未来。作为客户服务领域的创新解决方案提供者，维音受邀出席本次峰会，共论“大数据+大模型”产业大势，并分享数智化服务实践之道。
圆桌对话：大数据+大模型，挖掘数据智能“金矿”
随着大数据技术的迅猛发展和大模型的崛起，大数据与大模型的结合正成为数据智能时代的关键推动力。这种结合不仅令数据的处理更为深入，还为挖掘数据中的智能“金矿”打开了更为广阔的可能性。
本次论坛特别设立圆桌对话环节，邀请行业专家、数据智能企业高管、产品技术专家共同探讨大数据及大模型应用发展趋势。维音业务副总裁熊伟先生受邀上台分享行业洞见及AIGC+客服行业实践心得。
维音业务副总裁熊伟先生（右一）共话大模型应用趋势
以下为圆桌对话部分内容摘要：
Q：数据集的质量和规模如何影响大模型性能？
熊伟：模型训练对数据的规模和质量有着极高的要求。为了提升会话分析能力，在前期数据集处理时我们需要选择来自不同行业的优质数据集进行数据标注，以便从客服会话中挖掘有价值的信息点，深入洞察服务价值。
比如我们维音打造的会话分析助手AI Copilot，为了实现在特定行业领域内更深入的服务会话分析，前期研发过程中选择了大量的服务会话数据进行标注和训练。这也得益于我们在二十余行业领域的持续深耕，积累了大量的服务经验和会话历史，为客服行业大模型训练提供了优质的数据集基础。
Q： 大模型对数据库、数据平台等数据基础设施提出哪些新的要求？
熊伟：对于企业大模型应用而言，对于数据基础设施的一项关键要求是数据安全性和隐私保护。
大模型通常涉及敏感的数据，包括个人信息、商业机密等。数据库和数据平台需要具备更高的数据安全性和隐私保护机制，以防止数据泄露和非法访问。我们在大模型数据训练时搭建了内部数据标注平台，可以更好地控制这些数据的访问权限，保障数据隐私和安全性。
Q：大数据和大模型有哪些具体的结合点？
熊伟：根据维音在客服领域的统计，大模型和大数据的结合应用，可以完成文档信息抽取、知识问答、OCR（光学字符识别）信息提取、会话分析、智能质检等18类任务，显著提升智能客服产品的服务能力。
比如在VisionCC智能云联络中心内， AI坐席辅助的功能正在应用AIGC相关技术，每当人工坐席完成服务咨询后，AI坐席辅助会根据会话内容进行总结和分析，为客服人员提供服务方案和话术上的建议，帮助他们不断优化提升服务技巧。
目前这款产品也已应用在全球领先的新奢纯电汽车科技品牌项目中，能够实现约98%的常见问题闭环率，显著帮助客户提升服务转化、降本增效、提升客户体验和服务质量。
Q：如何在应用中释放大数据+大模型的能量？
熊伟：需要构建起数据、算法和应用场景的闭环。我们在客户服务和项目运营过程中不断积累服务数据，通过模型训练提升智能客服产品的能力，最终再反哺到实际的项目运营中。
欢迎大家访问维音官网与大模型客服机器人进行直接互动，全程无需人工参与，就能快速咨询业务和产品问题。而用户每一次的互动反馈数据都可以用于产品后续的迭代更新，反哺模型训练。
通过对原始数据的预处理，不断优化模型参数和权重，我们将会以更好的性能驱动客服系统中的功能，比如会话洞察、智能质检等，从而帮助企业客户持续提升服务竞争力，优化升级服务质量。
此外，在圆桌对话时熊伟还表示，当前企业在服务端面临的核心需求是服务提效和体验升级，如何通过先进的智能化技术和成熟的智能化工具达成企业服务升级需求是业内的普遍共识。作为一站式的客户联络中心解决方案提供商，维音已率先布局覆盖服务运营全生命周期的数字化平台，并在人工智能、大数据、深度学习等领域持续加大科技投入，以精细化运营结合智能化工具，赋能千行百业服务增值、业务增长。
维音生成式AI智能产品矩阵
2024年，基于维音大模型服务平台，维音正在致力于实现更自然的服务问答、更及时的问题解决、更完善的总结分析和更高效的运营管理。
在业务应答方面，通过基于大模型应答能力的客服机器人，实现应答速度和回答深度双重升级，能够根据客户需求，快速输出服务方案。
在知识管理方面，通过知识实时编辑，以极低门槛搭建服务话术FAQ，智能生成相似问题和答案，从而极大地降低人工维护和运营知识的成本。
在会话分析方面，AIGC能力自动挖掘金牌话术和服务流程，从服务对话中提取关键有效信息，生成客户画像、服务小结、服务方案等，进一步优化服务流程。
AIGC赋能维音智能客服系统
随着大模型与大数据的深入结合应用，客户服务数智化升级必将走向崭新的阶段。未来，维音将持续探索先进技术在服务领域的应用实践，致力于用更优质联络体验助力企业实现服务价值升级、服务体验创新。
免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。
文章投诉热线:182 3641 3660 投诉邮箱:7983347 16@qq.com
