智能客服项目规划

前言

随着互联网行业的快速发展，客服业务的需求和复杂度也日益增加，给客服部门带来了巨大的压力和挑战。为了提高客服效率和质量，降低客服成本和人力投入，本次项目计划采用人工智能技术，构建一个智能客服系统，实现自动化、智能化、个性化的客户服务。

项目意义

• 24小时无间断服务、实时高效响应客户
• 提高客户满意度和体验
• 释放人工客服资源, 降低业务成本
• 协助产品研发与改进,根据客户反馈不断优化产品

项目预期效果

• 在一年内，实现智能客服系统的上线运行，并覆盖至少50%的客服业务场景
• 在一年内，实现智能客服系统的平均响应时间低于5秒，平均解决率高于80%
• 在一年内，实现智能客服系统的每月对话量达到至少30万次，并节省至少30%的客服人力成本

技术实现

• 拆分客服业务对话模式，分批存储拆分聊天记录
• 判断各业务对话模式，初步拆分为”咨询“、”简单售前业务沟通“、”深度售前业务沟通“、”简单售后业务沟通“、”深度售后业务沟通“等场景
• 依据各客服业务对话内容制作适配语料集
• 在语料集可行的情况下，最终实现
  1. 根据语料集完成初期聊天机器人，期望达到类似于阿里云相同的效果
  2. 完成服务基础建设，以公司名义注册chatgpt api并绑定对应可消费信用卡，将我司语料集投喂至chatgpt

成本效益分析

人工智能项目，先人工后智能

成本

资源投入大

• 明确的是深度学习模型我们自己不能做，原因有二：
  1. 一个可商用的深度学习模型，成本消耗以千万人民币计价
  2. 一个可商用的深度学习模型，需要大量AI工程师维持
• 当前市面上雨后春笋新出的AI类型APP，底层接口都是chatgpt，但是都面临一个致命问题，即：商用化的chatgpt收费高昂，一次对话收费均价高达2毛人民币
• 需要招聘AI工程师，将数据集、召回、模型等技术模块完全按照我司需要提供给chatgpt使用，以期实现符合公司价值和可商用的智能机器人

效益

• 财务效益：主要包括通过智能客服系统节省的客服人力成本，以及通过智能客服系统增加的客户消费额
• 非财务效益：主要包括通过智能客服系统提高的客服效率和质量，以及通过智能客服系统增加的客户满意度和忠诚度

投入产出比

人员投入、技术服务费用、基础设施成本等,具体数字由公司提供 投入产出比 = （每月节省客服人力成本 + 每月增加客户消费额）× 12 / （购买第三方深度学习模型和接口的费用 + 开发、测试、部署和维护智能客服系统的费用 + 招聘、培训和管理智能客服系统相关的技术人员和业务人员的费用）

维持

• 成立专门的智能客服团队，人员待定
• 知识和语料更新机制:定期手工审核和使用客服交互数据持续学习
• 对话策略优化机制:A/B test等方法测试不同策略
• 协助客服业务制定规范化语料，统一话术，降低于客户的沟通成本，降低客服部交接成本，降低人工智能学习成本，提高语料集质量
• 处理语料集，制作适配不同客服业务的召回策略