谈及AIGC的落地场景，很多人会自然而然的想到客服。
客服已经是一个成熟的赛道了，在过去由规则主导的时代，客服工作几乎纯由人工完成机器仅能用来打辅助。基于手写规则的特性，这个时候客服的工作只能简单粗暴地处理非常少量的数据。
到了Chatbot诞生之时，机器开始在大量数据学习的基础下学着处理复杂内容，模仿人类的学习路径，实现实现“类人脑学习”。
时至今日，在经过训练大模型的能力加持之下，Chatbot已经开始变得能够解决真实世界中深度且复杂的任务。
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远不止“一问一答”那么简单
回归到商业落地场景上来看，表象上AIGC赋能的核心价值是通过把Chatbot打造地更加智能，从而带来更好的对话体验，但是除此之外还有两个方面很值得注意：
对话的规则设定与语料库的建立是支持Chatbot能够按需运转的核心在对话开始之时、完成之后，如何发现与流转线索则是收益转化的核心总结来看，AIGC的赋能能够更好的强化智能客服以下四个方面：线索留存与发现
AIGC通过分析客户行为和需求，生成个性化的跟进策略和内容，提高线索留存率。此外，AIGC基于对话内容发现潜在的销售机会，帮助企业更有效地捕捉和留存潜在客户。
客户黏性和满意度
AIGC能够分析客户在不同生命周期阶段的需求和行为特征，为企业提供有针对性的客户关系维护策略。例如，AIGC可以生成个性化的产品推荐、优惠活动等内容提供给客户，以提高客户满意度和黏性，从而降低流失率。
对话规则
AIGC可以根据企业需求和客户行为，生成智能对话规则。这些规则可以帮助智能客服更有效地与客户进行互动，提高沟通效率和客户满意度。例如，AIGC可以根据历史数据和客户需求，自动生成问题引导、话题切换和问题解决策略。
语料库
AIGC可以通过大量数据训练，生成丰富且高质量的语料库。这个语料库可以帮助智能客服更好地理解客户问题，提供准确且有针对性的回答。同时，AIGC还可以根据客户反馈和行为数据，持续优化语料库，提高其准确性和实用性。
同时，这种AIGC对智能客服的强化，也给行业带来了如下变化：
提高效率、降低成本
AIGC可以自动处理大量的客户咨询和问题，减轻人工客服的工作负担，提高响应速度和处理效率。
个性化服务、精准营销
AIGC能够根据客户相关数据为客户提供个性化的服务和产品推荐，从而提高客户满意度和黏性。助力企业精准营销，提高转化率和留存率。
优化客户体验、提升品牌形象
AIGC可以实时响应客户需求，提供快速、准确的解答和支持，显著提升客户体验。此外，AIGC还可以通过对话生成技术提供自然、友好的沟通方式，有助于提升企业品牌形象。
数据驱动的决策、持续优化
AIGC通过分析大量的客户行为数据，为企业提供数据驱动的决策依据，帮助企业持续优化产品、服务和运营策略。这种数据驱动的优化方式使企业能够更快地适应市场变化，提高竞争力。
产业链的重构与业务模式的创新
AIGC技术的应用可能导致客户服务产业链的重构，促使企业进行业务模式的创新。例如，以往依赖大量人工客服的呼叫中心可能需要转型为以智能客服为主导的服务模式；客户服务相关的软件和硬件供应商也需要适应这一变化，提供更多与生成式人工智能集成方案。
暴走的AI，突破客服的职能边界从前端客户沟通到后端策略支持，AIGC还在不断挖掘自己的潜力；接入智能/人工客服，AIGC就可以更好的服务客户；不仅如此，AIGC还能够在运营控制、工单处理、资料中心、数据分析等后端模块发力。以下列举了一些AIGC在各个阶段的应用方式和体现效果，实际应用场景可能更为丰富和多样。
全渠道接入- 富文本沟通
应用方式：AIGC生成个性化回复模板
体现效果：更好的提供针对性服务，从而提升客户满意度。
智能客服- 生成智能问答库
应用方式：AIGC根据大量的问答数据，生成智能问答库，实现快速、准确回答客户问题。
体现效果：提升客户沟通体验，改善问题回答的针对性和有效性。
人工客服- AIGC生成电话客服话术
应用方式：AIGC根据客户需求和场景，为电话客服人员提供实时的话术支持和话题建议。
体现效果：提高客服沟通效率，提升客户满意度。
服务运营控制- AIGC生成实时监控报告
应用方式：AIGC通过实时分析客服服务过程中的数据，生成实时监控报告。
体现效果：帮助企业提高服务质量，优化服务流程和服务资源配置。
工单处理- AIGC生成智能分配策略
应用方式：AIGC根据客户需求、客服能力和可用性等因素，生成智能分配策略。
体现效果：提高服务工单的响应效率，优化客服资源利用率。
资料中心- AIGC生成潜在销售线索
应用方式：AIGC生成潜在销售线索分析报告与策略
体现效果：提高销售线索的转化率。
数据分析- AIGC生成用户行为预测
应用方式：AIGC根据大量的用户数据，生成用户行为预测报告。
体现效果：帮助企业了解用户需求，优化客户体验和满意度。
智能客服的那些待克服
后端应用价值虽高，但是需要攻克的难关也很多；
除了相关的隐私和安全问题之外，AIGC在客服场景的应用中，还有很多问题需要解决：
线索识别和分配准确性
虽然AIGC可以帮助企业自动识别和分配线索，但当线索信息不完整或模糊时，AIGC可能难以做出准确的判断和分配。
人机协同效率
在人机协同方面，虽然AIGC可以为人工客服提供实时支持和建议，但在某些情况下，协同效率可能受到影响。例如，AIGC可能无法充分理解人工客服的意图，导致提供的建议不准确或不相关。
数据同步与一致性
AIGC需要实时获取和更新后端系统中的数据，以确保客户信息和业务数据的准确性。在大型企业和复杂系统环境中，在面临高并发访问的情况下保障数据同步和一致性可能是一个挑战。
线索流转规则与策略
AIGC需要根据企业的业务流程和销售策略生成线索流转规则。这可能涉及到对多个部门、角色和权限的协调与管理。在实际应用中，可能会遇到规则冲突、权限不足等问题，需要持续优化和调整。
多渠道管理与协同
企业可能通过多个渠道获取和跟进线索，例如电话、邮件、社交媒体等。AIGC需要解决跨渠道的线索管理与协同，确保客户在不同渠道的体验一致。
客户行为预测与推荐
AIGC需要根据客户行为和偏好生成个性化的推荐和跟进策略，但是在面对海量数据和不断变化的客户需求时，准确预测客户行为并制定有效策略对技术的要求极高。
从现实来看，AIGC能够显性的辅助企业提供数据驱动的客户洞察、自我学习与优化、预测性客户服务、无缝人机协同和全球化服务支持。
这些创新将有助于提高客户满意度、客服效率、客户黏性和转化率，同时优化企业的运营效率和客户服务质量。
在逐步解决痛点难点的过程之中，AIGC有望为客服行业塑造更加智能、高效和个性化的服务体验。
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说明：文章关于AIGC的具体应用仅作参考，内容来源于TE研究的产业理解与业内专家深访，核心目标是探讨AIGC商业化应用的方向，不代表在近期一定能够达成相应的效果，欢迎业内人士与我们共建真实环境中的AIGC+场景落地实例。
