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场景形容

以亚洲着名的时装零卖商 I.T 集团为例，他们旗下有多个品牌，SKU 繁密，在使用传统的以 NLP 时期为主的智能客服机器东谈主的经由中，面对着以下 4 伟业务挑战：

（1）售前计划量大：I.T 旗下领有繁密品牌，每个品牌有我方的尺码体系、营销举止、优惠计策，客服团队平淡每月赓续近 2.5 万通会话量，大促时间每月超 3.5 万，此外，关于不同的问题，需切换不同页面搜索联系信息，单个售前计划处理时长约 2 分钟，工作压力大，工作效劳低。

（2）传统客服机器东谈主惩办效劳不睬念念：此前采购 NLP 机器东谈主用于订单发货转态、物流进程查询、退货换等场景的自动化处理，但合座的交互较为幼稚，意图清爽智商较弱，惩办率只好 78%。比如消耗者说"买多了"，果然的意图是取消订单，机器东谈主却无法识别出来。

（3）复杂售后场景工作耗时长：面对波及到较多限定和判断模范的复杂计划，客服团队需要查询各个接口，征集各式信息，单个计划平均处理时期长达 7 分钟，工作效劳低，消耗者恭候时期较长，工作体验打折。

（4）但愿进一步提高用户工作体验：消耗者在发货催促、订单取消等规范，频频带有一定的负面情绪，此时既历练处理问题的智商，也历练情绪安抚的智商，两者齐会影响到用户对品牌的舒心度。

惩办有策画

面对上述客服场景的难点，I.T 集团引入了网易云商的客服 Agent 惩办有策画，采用大小模子交融的时期架构，70% 的常见问题报恩、浅薄业务办理交给传统的 NLP 客服机器东谈主，30% 的复杂计划交给客服 Agent，进展大小模子各自长处，既保险了报恩的准确性，又收尾了资本最优。

I.T 集团通过会话数据分析，优先采用了 3 个高频、高价值场景进行试点：售前尺码保举场景、售后订单取消场景、售后退货安抚场景。

收效

经过一段时期的上线运转，该惩办有策画给 I.T 集团带来了显赫的业务价值：

价值 1：售前询单场景，客服无需跳转查询多个系统，Agent 在识别保举意图后，主动征集用户身高、体重等信息，读取学问库中的对应信息，快速输出给客户，粗疏速率提高 60%，单个售前查询时期最短只需要 17 秒，大幅开释客服侧接待压力，并进一步提高售前鼎新率。

价值 2：复杂售后场景，交由 Agent 收尾，自动完成用户信息的征集和判断，单个处理时长由 7 分钟缩小至 3 分钟，同步完成订单取消原因的征集，为业务提供输入。

价值 3：客服 Agent 关于用户的意图识别更为精确，合座的交互更精致、更当然、更有温度云开体育，对话的连贯性和开通性更强。关于有负面情绪的用户，也能快速识别并进行安抚。用户体验感大大提高，用户舒心度达到 97%。