杭州通用人工智能论坛暨AIIA人工智能产业发展大会近期召开，容联云受邀出席峰会，并通过北京现代汽车—新一代生成式智能联络体验中心应用案例，获得中国信通院2023可信AI案例及生成式人工智能技术和应用优秀案例。
01、北京现代汽车案例背景介绍
近年来汽车行业客服中心正面临全面升级，从过去“以生产和产品为中心”向着“以客户为中心”转变，更加重视客户体验和为客户创造价值。
综合以上背景，现代汽车为响应“以客户为中心”及改善服务模式，构建应用智能呼叫中心系统，以实现一站式客户交互，提供全渠道、全媒体、全智能服务，优化客户体验，为客户创造价值。具体需求包括CC基础平台建设、在线全渠道、智能文本机器人、智能语音导航与智能外呼机器人、智能知识库、坐席智能辅助、智能质检等系统建设。
02、容联云“应用AI智能呼叫中心系统”实施方案
容联云在AI智能化应用方面，结合NLP自然语言处理和深度学习技术，实现智能服务基础平台，以NLP中文处理能力、基于深度学习的模型训练能力、知识管理和知识优化能力，为应用层提供基础能力支持。
项目实施容联云团队将整体系统分两大阶段进行开发，最后完成整体功能的整合和优化。第一阶段首先进行智能外呼功能的开发，支援意向客户挖掘和新车上市营销等业务；第二阶段完成在线全渠道整合等所有功能开发，提升应答效率和客户体验。
依据北京现代汽车呼叫中心的系统需求，通过7大系统模块，应用日渐完善的AI技术，结合北京现代各类系统及数据，完成智能呼叫中心系统的搭建。项目细节如下：
1)智能语音导航
客户来电时通过资料自动关联，也可以根据客户提供的信息进行手动查询车辆信息、会员信息、工单历史、调研历史等，助力坐席全面了解客户情况，实现智能语音导航、智能语音客服全面提升客户服务水平。
2)智能外呼机器人
针对呼叫中心外呼业务设计和开发的外呼电话机器人，通过语音技术和语义理解技术，为现代汽车呼叫中心提供高质量的外呼服务，有效降低人工坐席外呼工作量，实现降本增效，并且和现有的联络中心架构无缝衔接，实现AI转型和升级。
3)智能文本机器人
整合在线全渠道，使系统接入方式更加多样性，整合后囊括北京现代官方及粉丝平台各类客户在线服务渠道。全渠道进行统一登录与会话管理，降低操作复杂程度，提升接待效率。在基于智能语义理解引擎基础上实现智能机器人进行常问题咨询回复。
现代汽车智能呼叫中心系统整合多个自然语言模型，完成对不同应用场景的对话支持，包括：
深度推理模型：依据领域库、本体类关系、意图推理等结合预制于引擎的推理模块进行的各种对话场景基于意图定位后进一步推理，完成复杂问句表述多个意图的拆分理解和多轮交互场景的上下文关联等推理能力。
4)智能知识库
通过构建现代汽车企业知识体系，对知识库全面梳理，实现对问答知识、文章知识、文档（附件）知识的展示和应用，智能知识库增加多种知识搜集渠道，并拓展多种知识展现形式，最终实现AI文本机器人及坐席的全方位应用，通过强大的识别、判断及分析能力，提升知识搜索准确性，并增加知识管理支持。
5)智能辅助机器人
通过智能坐席辅助接口，通过该接口查询智能知识库，机器人会提供问题的回答推荐。同时可借助智能回答库自动匹配咨询服务，并实现坐席通话过程中的情绪检测、语速检测、违规提醒，话术推荐等智能化应用，帮助坐席提高回复准确性及工作效率。
6)智能质检
智能质检可通过质检模型对全量语音及文本沟通进行统一标准质检，结合人工质检进行修正及智能化训练，能够做到离线质检和全量质检提升质检准确率。
03、项目成功交付的效果评估
通过这一系列的智能系统搭建与设施，在去年底容联云团队为北京现代汽车呼叫中心交出了一份完美的答卷：
·在线渠道响应速度提升
在线全渠道处理首次响应时长 8.6S，平均响应时长 22.0S，20S响应率 59.91% 。（数据来源：项目上线运行简报-初始化及主要对接数据）
·智能质检
系统上线智能质检以此来提高整体质检比例，智能质检通过规则对通话内容进行有效质检。大幅提升质检比例。
·智能知识库
为保障坐席及业务人员知识的完整性，整体收集知识总量3677条。 （数据来源：项目上线运行简报-初始化及主要对接数据）
知识库自系统上线以来为坐席、业务人员、管理人员等各岗位人员提供知识检索功能，辅助日常办公。快速获取知识累计达14521次，累计搜索人数达574人。（数据来源：项目上线运行简报-初始化及主要对接数据）
04、案例总结
当前，北京现代汽车智能联络体验中心，通过容联云的全系AI产品技术，能够实现为客户提供全方位的服务体验。无论是购车咨询、售后服务、还是车辆故障，都能为客户提供即时、精准的解决方案。通过智能语音识别和自然语言处理技术，客服系统能够快速识别客户的需求，提供个性化的服务。同时，还提供多种便捷的联系方式，让客户随时随地都能享受到高效、贴心的服务。
容联云通过创新AI技术，以强大的对自然语言的理解、表达、认知和推理能力实现产品变革，结合市场和业务模式，辅以专业知识、业务逻辑、具体的业务场景去精调模型、训练专业能力，在智能客服场景中呈现主动、预测、规律的分析，提升理解和决策能力，提供准确应答交互，保障客户优质服务体验。
