-企业必须耗费大量人力和精力整理成千上万条知识点并进行配置，机器人尚且难以自主解决客户的问题；
-面对复杂问题时，机器人往往无法做出准确的理解和推理，导致频繁转接给人工客服；
-企业的人工客服需应对客户不满和各种日常琐事，难以在工作中体现自身价值；
瓴羊Quick Service 智能客服
结合先进的大模型能力
重磅升级！
大小模型结合
大幅减少企业知识库的人工整理和配置时间
之前，企业必须耗费大量人力和精力配置至少数千个Q&A知识，但智能机器人仍无法独立解决客户问题。现在，企业仅凭几份核心文档通过融合瓴羊Quick Service大小模型的先进能力以及对中文的深刻理解，即可以洞悉企业客户的真实诉求，帮助企业知识库整理到工具部署周期从7天减少到5分钟。以艺术馆的智能机器人接待客户单词拼写错误且口语化的问题为例：大语言模型推理深入洞察企业客户需求
帮助企业革新客户体验
之前，企业的智能机器人在应对客户的个性化需求时，经常答非所问，使得客户经常需要转向人工客服以寻求更满意的解决方案。现在，企业可以借助瓴羊智能客服的大语言模型进行深度推理能力，准确把握客户的真实需求。同时借助瓴羊智能客服先进的自然语言处理技术和机器学习算法，智能机器人可以精准地识别客户的意图，理解各种复杂问题，通过理解上下文、抽象概念、语义关系以及客户的隐含意图，从而能够推断出客户的需求。这不仅让企业的智能客服变得更加智能和贴心，还能有效减轻人工客服的工作负担，显著提升企业的服务效率。以艺术馆的智能机器人接待观众咨询停车相关的个性化需求为例：之前，人工客服在应对客户问题时需要从知识库中检索答案并回复、耗时人工填写工单。由于缺乏有效的问题追溯机制，需要客户多次复述问题。现在，企业通过瓴羊智能客服大模型和小模型的融合能力，借助实时辅助能力可以帮助人工客服自动记录问题、智能推荐解决方案、自动进行内容摘要和总结，从而显著加快人工客服的响应速度。原本需耗时10分钟解决的问题，现在仅需3秒便可轻松应对，释放客服人员从事更有价值的工作。以一家电商企业人工客服解决消费者咨询售后问题为例：
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