大模型技术的蓬勃发展正在推动智能客服领域的变革，让昔日的智障客服摇身一变成为智能专家。
大模型赋能，客服体验升级
得益于大模型强大的理解和生成能力，智能客服系统能够更加精准地理解用户需求，生成与用户意图高度匹配的回复。同时，大模型还能预测用户行为，提供个性化推荐，大幅提升客服效率和用户满意度。
老牌企业积极拥抱，大模型企业快速切入
市场对大模型智能客服的认可度正不断提高。老牌的智能客服企业积极叠加大模型能力，而大模型企业也快速切入智能客服赛道。双方展开激烈的竞争，共同推动行业发展。
推理成本下降，商业化加速
随着技术进步和推理成本的急剧下降，大模型落地智能客服的进程不断提速。一次外呼调用大模型的成本已跌破1分钱，使得大模型应用于商业场景的经济效益更加显著。
场景多样化，应用范围广泛
大模型智能客服不仅应用于语音机器人和文本机器人等传统场景，还拓展至智能质检、坐席辅助、数字人客服、视频客服、智能分析等领域。甚至在营销、培训、运营、决策等相关领域也存在巨大的用户交互需求，为大模型智能客服提供了更广阔的应用空间。
可测算的ROI，企业争相引入
智能客服能够大幅提高客户服务效率和质量，节省大量人力和时间成本，这些收益都是可以量化的。因此，企业纷纷引入大模型智能客服系统，以提升客户体验并降低运营成本。
仍需攻克的技术障碍
尽管大模型智能客服前景光明，但仍存在一些技术障碍需要克服。例如，文本客服如何克服幻觉，语音客服如何解决时延和拟人度的问题。一些企业采取渐进策略，在要求不高的场景率先让产品落地。
GRADUAL ROADMAP
在技术局限尚未完全解决的情况下，技术服务商需要找准产品化、商业化的合适节奏。一些企业优先将大模型用于客服流程中的非核心环节，例如泛化处理和问题预判。同时，他们也会将大模型的部分技术方案复用给上一代产品，以间接提升用户体验和留存。
竞争加剧，市场空间打开
大模型智能客服市场的竞争正变得激烈，既有巨头玩家，也有小微企业。各家企业根据自身优势，在产品定位、服务能力和定价策略上展开差异化竞争。
新的大模型，新的突破
大模型的发展呈现出持续迭代的趋势。对语音场景的智能客服而言，GPT-4o Realtime API的公开测试版上线是一个重要的里程碑，它能够大大解决语音机器人的时延问题，为产品带来质的突破。
展望未来，在大模型技术的持续赋能下，智能客服将继续进化，成为企业提升用户体验和降低运营成本的有力帮手。随着技术的进步和成本的下降，大模型智能客服的市场空间将进一步扩大，迎来更加广阔的发展前景。
原创文章，作者：睿鸿在线，如若转载，请注明出处：https://mip.orihonor.com/2024/12/03/20646.shtml
