出品|产业家
当自己所在的赛道突然成为市场的焦点，是一种怎样的感受？王春生告诉我们，“冲击性很高。”他是容联云数字智能云事业群运营总经理，也更是这场从3月开始的AI大模型浪潮中最先直面变化的一批人。 根据最近沙利文联合头豹发布了一份名为《2023年中国智能客服市场报告》的报告显示，从增长指数和创新指数两大评估维度对国内智能客服企业进行评估，容联七陌位列中国智能客服赛道市场领导者梯队。
这种在智能客服赛道的领跑性也恰构成了大模型来临时人们对这家企业的率先关注，但这种关注对应的是压力。即在OpenAI爆红之后，“智能客服”首先成为了人们想象中最先可能被“取代”的行业。
但对王春生而言，他感受到的“焦虑”仅持续了很短时间，“现在更多的是一种挑战极限的冲浪者心态。”冲浪者，意味的是克服困难，披荆斩棘。
他的这种感知也恰是当下大模型的真实写照。即在大模型数量日渐增多的当下，越来越多在想象力之外的真实问题逐渐浮现，这些问题不仅在通用大模型的诸多能力，更多的出现在产业和企业内场景的真实落地。
伴随着诸多尝试，越来越多人直面现实：大模型应该如何在企业数字化的场景中贡献真正的增量？
感受到变化的同时，王春生和容联云团队早已经开始了行动。2023世界人工智能大会上，容联云正式发布面向企业应用“赤兔大模型”，同时“生成式一体化智能客服平台”也正式亮相。
帆船早已下水。据了解，在这次发布会之前，“生成式一体化智能客服平台”已经成为容联七陌对企业的服务选项之一。
客观来看，就当下“探寻产业模型如何落地”的这个节点而言，容联七陌恰是一个典型的案例——即在关注度最高的“智能客服”方向，它探索出一个在企业内部能真实落地且良性运转的大模型模式。
这种探索对应的不仅是对人们口中“智能客服”命题的新定义，也更是于当下大模型产业落地下一站的一个新侧写。
一、从焦虑到兴奋的100天
“最开始是焦虑，但现在更多的是一种兴奋感。”王春生告诉我们。 把时间线拨回3月份，伴随着ChatGPT以及OpenAI在全球市场的备受讨论，中国的产业数字化市场也更是陷入了一场AI的新范式思考。而在其中，智能客服首当其冲。 “大模型一来，或者说ChatGPT一来，之前的智能客服的模式都会被颠覆，直接用接口接入就可以了，企业不需要再买客服系统。”一位投资人在3月的节点这样告诉产业家。 但事实是这样的吗？ 实际上，作为智能客服赛道的老兵，王春生和团队早在市场的热议之前，就已经开始了思考。此外，在路线方向之外，一个测试版也被加速研发出来。 “在最开始的3月份，我们就面向一些客户，内测了我们的1.0版本，收集了很多客户需求和产品的意见。”王春生告诉我们，“我们当时也是想测试我们的语料库到底够不够，以及客户的真正基于大模型的需求是什么。” 这是成熟TO B公司的一致选择。即对于新技术和新产品，如果妄自基于市场的热度直接进行自主性和创造性研发，最终带来的往往是服务和需求不对等；容联七陌的模式对应的恰是基于客户的需求，进行产品和市场的研判。 在王春生和团队测试后，容联七陌大模型路线很快被确定。即在偏重智能客服能力的赤兔大模型基础上，集合市面上有实力的通用大模型能力，进行上层智能客服应用的打通和集合。换言之，容联七陌要“集百家之长”。 “在赤兔大模型之外，我们也接入了比如百度文心、清华ChatGLM、华为盘古等等，共同加强容联七陌的智能客服能力。”王春生表示，“基于这些通用大模型的专用接口，我们也能为客户提供更全面的AI智能客服服务。” 这是目前市面上大部分头部TO B应用企业的选择，即抛开斥资巨大的通用大模型路线不谈，选择兼容方向是因为基于底层的通用大模型在时刻变化，包括语料库都在时时更新，集合各家的训练能力，这样企业的应用产品覆盖的语料库会更全。 实际上，对容联七陌而言，这也恰是发挥其真正价值的最佳途径。即在通用大模型的算力基础上，容联七陌可以基于自身积累的大量垂直行业语料库进行模型的专有训练和微调，放大自身在智能客服方向上的优势。 “整个微调的过程一方面是基于我们自己过往的数据，另一方面是和客户一起共创，在安全的前提下，进行实际场景的数据训练。”王春生表示，“整个微调由我们的研发团队一轮轮进行，整体很复杂，也很耗费时间。” 而这些方向和探索，最终构成了在7月8日世界人工审智能大会现场发布的“智能客服生成式一体化智能客服平台”。
二、欢迎来到智能客服2.0时代
那么，成绩如何？在大会现场，王春生给出的数字——70%、100%、80%。它们分别对应着知识生产效率和客服服务效率提升比率以及对话成本构建下降比率。 实际上，在评判成绩之前，一个真实的现状是，容联七陌的“智能客服生成式一体化智能客服平台”是目前SaaS行业为数不多的、且有工程落地能力的大模型产品。
这不是一件容易的事情。即对SaaS而言，尽管其拥有一定数量的SaaS语料库，但这些语料对应的能力很难在经过几轮的训练后，真正“涌现”出对应产业赛道的能力，和通用大模型的能力相比其行业增量并不大，客户付费意愿极地。
这也正是容联七陌AI产品的价值所在。即其能对外发布的底气在于，产品底层提供支撑的是重智能客服能力的容联云赤兔大模型，同时兼容了其它大模型的通用能力，在保证AI产品完成“本科教育”的前提下，更对其进行了智能客服方向的大量专科教育。
但这并不是全部。“我们会给使用大模型产品的企业配备一个AI训练师，一方面辅助企业进行大模型产品的使用，另一方面建立大模型和企业之间的数据训练机制。”王春生告诉我们，“之前这些AI训练师更多的是基于面向内部，来帮助训练我们的AI产品X-Bot和AIcall。”
对于大模型产品的交付，在容联七陌内部，其被分为了公有云和私有云（本地部署）两类模式。前者更多是订阅制，小微企业可以根据自身的需求在容联七陌的产品上自行训练；后者则是项目制，即容联七陌会帮助搭建企业自己的语料库，对模型进行训练。对于这两类客户，容联七陌都会提供AI训练师的相关服务。
“基本上公有云可以满足企业的大部分智能客服需求，但对于一些垂直行业或者更细分赛道的产品规则，必须要专项训练。”王春生表示，“其实之前也会有帮助企业构建问答规则库的环节，但现在大模型来了后，原本2、3个月的时间被缩短到几天就可以完成。”
一个背景是，在智能客服系统的本地部署过程中，贯有的流程往往是企业给出一系列基于产品和服务的问答规则，由服务商帮助其构建出专属的客服话术和语料库，这个环节往往是智能客服系统落地的最核心环节，根据企业情况的不同会持续几个月，乃至半年。
而在如今的大模型阶段，它被大大简化。王春生表示，企业只需要在大模型内输入企业自身的资料，大模型就可以自动生成企业的客服语料库，直接上线使用。
变化不仅在构建环节，更在效果环节。“之前需要10个人，现在基本3个人就可以，比如一个AI坐席，一天能够解决50个人的问题都是可以的。”
此外，和过去固定的客服话术不同的是，大模型可以基于企业上传的语料和自身具备的通用客服语料，给出更具个性化和更具情感化的回答。
一些企业侧的真实数据在本次大会上也被给出。某家居家装行业首家A股上市公司在使用容联七陌的AI产品后，解决了固有的夜间无人值班、高峰期接待不及时等问题，访客二次开口率达30%，且还在不断优化。
另一家中国领先乳品集团同样如此，基于容联七陌的AI产品，其语音机器人与消费者沟通过程中快速响应，响应时间不超过2秒，比过往未使用机器人时的平均12s响应提升500%，通话满意度整体提升27%；此外，智能回访人工替代率单超85%，平均一年人工成本可降低百万元。
据了解，在如今的容联七陌产品中，会单独为企业提供AI产品选项，即人工坐席和AI坐席，企业可以根据自身的需求自由定制。
这种落地的工程能力也更在反哺容联七陌的大模型服务能力。“在私有云侧被训练优化的模型能力，其中的通用能力会反馈到公有云产品，帮助使用公有云产品的企业获得更好的AI智能客服体验。”
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