ChatGPT自上線兩個月以來，月活已經(jīng)突破了1億，成為史上擴散速度最快的應用。深挖ChatGPT爆火的原因，其實得益于三個核心優(yōu)勢。首先，ChatGPT以聊天式的交互形態(tài)提供AI自動解答能力，符合人的自然習慣，更容易被用戶接納，大大降低了用戶的使用成本。用戶在對話框發(fā)出任意問答請求，ChatGPT都能實現(xiàn)快速、精準響應。其次，區(qū)別于市面上過往出現(xiàn)的智能問答類產(chǎn)品，ChatGPT所提供的回答內(nèi)容往往超過用戶預期，甚至超過人類的平均水平。最后一點，得益于ChatGPT對長文本的優(yōu)質(zhì)處理能力。縱觀目前國內(nèi)BAT和其他AI企業(yè)的研究領域，大部分精力仍主要聚焦在短文本處理、單輪問答、簡單多輪和任務處理上，而ChatGPT擁有足夠的場景理解和上下文對話能力。不僅可以根據(jù)復雜語句內(nèi)容及上下文語境，快速給予用戶一個清晰的、高質(zhì)量的解答，連寫小說、改代碼、進行考試答題等復雜任務也不在話下，這也是其在全球一躍成為現(xiàn)象級應用的關鍵所在。
其實，在GPT1~3版本時期，大多討論的是模型的商業(yè)化，包括訓練模型的成本、模型提供服務的成本。ChatGPT的出現(xiàn)，讓LLM模型具備了可服務和商業(yè)化的能力，為大模型商業(yè)化提供了足夠的佐證。這也意味著，AI能力的應用也正式進入到了MaaS時代（Model as a Service）。
ChatGPT如何革新智能客服？結(jié)合ChatGPT的底層技術(shù)邏輯，未來中短期內(nèi)ChatGPT產(chǎn)業(yè)化的方向大致有四類：即智能客服、文字模態(tài)的AIGC應用、代碼開發(fā)相關工作以及圖像生成。其中，最適合直接落地的項目就是智能客服類的工作。
01
座席輔助和座席提效
02
閑聊寒暄
03
提供話術(shù)優(yōu)化建議
04
提供語料擴寫
在智能客服冷啟動階段，往往需要足夠多的語料來豐富知識庫的相似問法，以保證上線初期智能客服有足夠高的解決率和場景覆蓋率。以往的語料生成模型很難覆蓋眾多垂直行業(yè)和領域，ChatGPT在通用領域中積累了足夠的數(shù)據(jù)和語料，可以很好的彌補語料生成模型的不足，快速生成相似問法，解決智能客服冷啟動語料不足，場景覆蓋率低等問題。
如果聚焦到行業(yè)分類來看，在軟件企業(yè)中，ChatGPT的問答能力能夠幫助企業(yè)為各類系統(tǒng)故障提供解決方案。在制造業(yè)，則可以基于ChatGPT的信息抽取、文本分類能力，幫助客戶快速實現(xiàn)已有文檔到結(jié)構(gòu)化知識的轉(zhuǎn)換，形成企業(yè)自己內(nèi)部的知識圖譜、知識庫、信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，真正實現(xiàn)數(shù)字化到智能化的轉(zhuǎn)變。
AI將如何在客戶聯(lián)絡領域發(fā)揮更大價值？
在技術(shù)浪潮式迭代的當下，我們不確定未來是否會有新的人工智能技術(shù)出現(xiàn)。但是在當下可以肯定的是，AI的智能化應用會更加廣泛。針對這一話題，天潤融通首席科學家（前Intel資深架構(gòu)師）田鳳占先生也給出了以下觀點：
“ChatGPT是生成式AI的杰出代表，在諸多領域、不同問題的日常應答實踐中表現(xiàn)優(yōu)異。但我們也注意到ChatGPT在智能客服領域的大規(guī)模企業(yè)應用落地也存在很大挑戰(zhàn)。
ChatGPT需要針對企業(yè)的個性化知識庫進行訓練，才能回答企業(yè)的個性化問題。這就需要ChatGPT在云端開放其訓練能力，并且要求企業(yè)將自己的知識庫上傳到云端做訓練。而ChatGPT訓練一次幾百萬美金的費用對企業(yè)來講是一個天價，因此ChatGPT的商業(yè)化需要將模型裁剪到合適的規(guī)模，在合理的費用和時間內(nèi)完成訓練，才能適應一般企業(yè)的需求，而裁剪的同時又要保留原有的問答體驗。這樣可能需要成千上萬的模型來服務于各種不同企業(yè)，要解決規(guī)?；\營的性能和效率問題。
總之，ChatGPT為智能客服的未來前景提供堅實的AI能力和無限的遐想，但真正落地到各行各業(yè)還要解決好工程化和商業(yè)化中的諸多挑戰(zhàn)，我們期待ChatGPT能早日克服挑戰(zhàn)，實現(xiàn)商業(yè)落地，在智能客服領域大放異彩！”
