随着企业数字化升级的加速，客服行业正面临多项挑战，其中最突出的是提供快速、准确和个性化，比如有效的多语言支持的客户服务。在这一背景下，当下的热度一直持续的大模型不仅仅为企业提供更高效、更个性化的客户服务，同时也为客服行业带来了前所未有的变革和机遇。
 
然而，尽管大模型技术在客服行业中展现出巨大潜力，但在实际应用中也面临一些挑战，特别是对于通用型的大模型。
 
1. 行业特定知识的缺乏: 通用大模型可能缺少针对特定行业的深入知识和理解。
 
2. 模型偏差和准确性问题: 由于训练数据集的限制，通用大模型可能存在固有的偏差问题。这可能导致模型在回答某些类型的查询时出现偏颇或误导，同时确保模型在各种情况下都能提供准确和一致的答案是一个挑战。
 
3. 性能瓶颈和可扩展性问题: 随着客户咨询数量的增加，通用大模型可能会遇到性能瓶颈。在处理大量并发请求时，模型需要足够的计算资源来保持响应速度，这对硬件和软件架构提出了高要求。此外，模型的可扩展性也是一个关键问题，特别是在需要跨多个地区或语言服务时。
 
4. 用户体验和可解释性问题: 提供一致且直观的用户体验对于客服行业至关重要。通用大模型需要能够以用户友好的方式呈现复杂信息，并且其决策过程需要足够透明，以便用户和企业能够理解和信任其提供的解答。
 
5. 数据隐私和安全问题: 在处理敏感客户数据时，通用大模型可能面临数据隐私和安全的挑战。客户交互中涉及的个人信息、财务数据或其他敏感信息的安全处理至关重要，这在很大程度上取决于模型的设计和训练过程。
 
因此，尽管通用大模型为客服服务行业带来了前所未有的机遇，它们在实际部署和应用时也需要克服这些挑战，以确保能够有效、安全且准确地服务于不同的客户和行业需求。
 
二、深蓝海域在客服服务场景下的大模型实践
 
以大模型在客服落地的服务场景之一——智能客服机器人为例，其核心构件包括知识内核、技术支撑、业务能力、服务渠道等层面。


知识内核深植专业与通用知识，确保对各行业问题的精准理解。技术支撑融合了GPT大模型、定制化小模型、向量搜索、NLP、ASR、TTS及知识图谱等尖端技术，赋予它深刻的客户洞察力。业务能力层面提供全面、简洁问答服务与待办业务能力，具备在持续压力下稳定运作的强韧性质，实现7*24小时不间断服务。在服务渠道层面而言，可以通过官网客服机器人入口、问答平台、客服助手等多种渠道提供服务。整体而言，基于GPT大模型的智答不仅革新了客户服务体验，更代表了智能客服技术的未来发展方向，它通过不断的学习与适应，为企业带来价值增长和客户满意度的提升。在客服机器人升级接入GPT能力时，我们还需要注意以下问题：
 
企业多渠道知识库解决知识对外分发
 
在实现大模型企业客服系统时，关键是有效整合企业知识库，尤其是基于深蓝海域知识库系统构建客服多渠道统一知识库。基于统一的知识库，按照不同渠道派生适用该领域的知识，强化客服业务场景下的特定知识，包括客服的FAQ库、文档知识库等。有效解决对内和对外知识库版本的差异管理。对内版本提供全面信息供内部坐席使用，而对外版本通过多渠道机制筛选，确保仅包含适宜公开的信息。此外，还需考虑了不同渠道的知识版本管理，以便大模型能针对性地回答客户问题。解决这一挑战的关键在于建立企业多渠道统一知识库系统。
 
降低模型幻觉，减少“自信的编造”
 
为减少模型偏差，深蓝海域通过组合式的模型应用，整合多年积累的搜能力，通过指令意图理解、智能搜索和和向量搜索等关键组件，实现了更精确、更专业的知识范围确认，经过确认的知识用于大模型生成回答，大大减少了模型的幻觉问题；采用RLHF技术，大模型的回复是可以参照历史搜索结果，针对用户请求生成高价值且具有实时性的回答。通过知识溯源技术，提供大模型回答问题的知识来源。
 
 
性能优化和可扩展性
 
针对可能出现的性能瓶颈，公司采用了高效的算法优化和硬件升级，确保模型在面对大量查询时仍能保持高性能。模型设计考虑了可扩展性，以便于未来的升级和扩展，适应不断增长的服务需求。最终通过实时监控和性能调优，确保系统的稳定性和响应速度。
 
多语言支持和文化适应性
 
深蓝海域接入的大模型支持多种语言，能够为不同国家和文化背景的客户提供服务，这得益于其在全球范围内收集和训练的语言数据。除了语言适应性，模型还考虑了文化差异，确保在提供服务时能够体现出对地域特性的理解和尊重。
 
数据安全和隐私保护
 
在设计大模型客服问答系统时，数据安全和隐私是关键考虑因素。首先，必须从应用层面上对知识库进行权限设置，确保不同级别的信息只对应特定的访问权限。这意味着要明确哪些知识可以通过哪些渠道访问。其次，数据层面的安全措施包括增强客户隐私数据的过滤。大模型需要能够识别和过滤包含客户隐私信息或企业内部敏感信息的原始数据，以防止信息泄露。这种权限和隐私保护机制的设计对于确保企业客服系统的安全和高效至关重要。
 
通过这些策略的实施，深蓝海域的大模型客服解决方案在技术层面解决了大模型的对外专业知识库、大模型幻觉、隐私和性能等，成为大模型客服落地的成功实践。大模型专家表示，针对特定场景的大模型在企业落地，未来会加速。作为公认的大模型最好的落地场景之一，智能客服行业必然迎来再一次升级，据估计80%的常规客服问答是通过大模型智能机器人代替。而深蓝海域小鱼智答首席智能知识官，强化了大模型的智能功能，将能效与体验并存，同时确保数据安全和模型公平性，为企业带来长期的竞争优势。