联手豆包大模型，容联七陌打造更懂客户的智能客服

在万物互联的时代，客户服务中心已然成为企业直接触达广大客户群体的核心“桥梁”。高效的客服系统和精准响应不仅有助于企业实现产品服务的优质闭环，还能为品牌价值的提升注入新的活力。然而，构建这样一个服务高效、响应迅速的客户服务中心，对于众多企业来说，仍是一个不小的挑战。

随着大模型技术的突飞猛进，企业客户服务系统的建设迎来了技术革新机遇。容联七陌，作为全球化智能客服解决方案提供商，致力于推动行业的数智化转型和客户服务生态创新，以数智化升级全面带动业务转化，助力企业在全场景的客户服务中提质增效。

近年来，容联七陌在 AIGC 研发领域持续深耕，依托大模型技术，推出了一系列智能客服系统产品，以满足不同行业对客服中心建设的多样化需求。融合已有的产品，容联七陌推出了4款基于原生大模型的智能客服产品——LLM 文本机器人：满足 IM 渠道（网站、公众号、APP 等）接入的用户需求；LLM 智能外呼 & LLM 智能呼入：主要应用在呼叫中心场景中；LLM 座席助手：辅助人工客服，比如生成回应话术、自动生成服务小结、创建智能工单等。凭借其生成式一体化智能客服能力，为 互联网 、电商零售、医疗健康等行业的企业客户提供了有力支持。

尽管技术进步带来了诸多可能性，但在实际应用中，如何确保智能客服系统既能准确理解客户需求，又能提供个性化的服务体验，仍是当前面临的困惑和挑战。企业需要不断探索和尝试，结合自身的业务特点，寻找最适合的智能客服解决方案，以实现更高效、更精准的客户服务。

北京七陌 科技 有限公司是一家企业智能客服系统服务商，容联七陌持续投入 AIGC 研发，将大模型的通用能力与客服行业垂直能力融合，打造真正企业级生成式 AI 产品。

图片及内容来源于容联七陌官网

摆脱“木桶效应”建设下一代智能客服系统 

传统的机器人客服系统存在明显的“木桶效应”，因此在构建下一代智能化、自动化的客服系统过程中，容联七陌希望全面解决此前机器人客服系统的不足：

机器人客服在识别客户问题表述时， 经常有识别不准确的情况，尤其在综合理解对话上下文方面存在显著不足；

传统机器人客服在回答客户问题时， 往往采用固定的模板化话术，缺乏灵活性。这种机械性的回应方式不仅难以满足客户的个性化需求，还可能因处理不及时而引发投诉，进而影响产品和品牌的声誉；

在对话分析与洞察方面， 由于缺乏人工的广泛参与和深度分析，机器人客服难以从海量对话内容中挖掘出业务拓展机会等潜在 商业 价值，造成第一手客户信息浪费现象。 

豆包大模型助力智能客服系统 拥有智慧内核 

火山引擎为容联七陌提供的豆包大模型，由字节跳动研发，经过亿级 DAU 产品实践的深度打磨，依托优质的模型生态、卓越的算法技术以及多维度的精细优化等核心技术优势，能够高效执行互动对话、信息获取、协助创作等多项任务。在智能客服应用场景中，豆包大模型以精准的语言理解和生成能力，可应对各类复杂的客服需求，从而在工作效率、用户体验和服务质量上实现显著提升。

首先，在语义理解方面，豆包大模型能够深入解析用户问题，迅速捕捉关键信息。尤其是在处理复杂的技术问题时，豆包大模型能够从客户的泛化表述中快速抓住问题本质，给出专业且准确的答案，有效避免客户投诉。

其次，在回答质量优化与个性化服务方面，豆包大模型凭借自我学习和进化的能力，对海量对话信息进行分析，并根据客户的反馈实时调整回答策略，持续优化服务质量。

此外，基于对沟通流程的持续学习和积累，豆包大模型能够生成的回答更加贴合个体客户的对话逻辑和偏好，从而提供更为人性化、有温度的客户服务体验。

得益于火山引擎的算力支持，豆包大模型在对话任务的高并发处理方面优势显著。它能够迅速、高效地响应同时涌现的大量客户服务请求，缩短了用户的等待时间，有效缓解了系统高峰期的排队压力。此外，大模型的处理能力在会话分析洞察方面也发挥了重要作用，通过对沟通记录进行精准的质量检测与标记，以及主动分析坐席的工作行为，能够自动生成最佳实践 SOP，实现对大量会话数据的商机挖掘与潜在价值应用。

豆包大模型的接入，为容联七陌在客户服务全场景下的体系化产品构建带来了实质性的智能升级，不仅在工作效率与工作质量上展现出显著优势，还通过系统的智能自主学习机制，为降低维护成本提供了业界创新思路。未来，双方将继续深入挖掘大模型在智能客服行业的应用前景，助力企业发展。