其中，客服系統是每間企業都有、並使用文字訓練的較低門檻模型，AI線上文字客服也因此應運而生，成為企業升級客戶服務的有力工具。
AI比起人工客服、教育訓練有哪些優勢？
- 24小時在線﹔AI客服中心7天24小時全天運作，就算遇到半夜有客人急需支援、不同時區的跨國客戶詢問也能提供服務。
- 立即回應：人工客服在大量詢問的繁忙階段，會導致客戶長時間等候。AI客服能即時回應大量客戶的需求，減少等待時間，提升用戶體驗。
- 低成本高效益：雇用大量的客服人員需要人力費用，並且有相關培訓及管理成本。AI線上客服則僅需文本訓練一次，便能重複服務，以較低成本提供穩定服務。
- 數據分析與優化：AI線上客服持續收集和分析與客戶的交互數據，幫助企業更好地理解客戶需求，進行服務優化，並實現精準市場分析與行銷。
企業導入AI客服的實際應用場景有哪些？
- 客訴常見問題解答：與其讓客戶翻找公司網站的FAQ頁面、FB專頁找解答，不如請他問AI。
- 購物引導：AI客服直接根據客戶輸入的需求，推薦、介紹產品並留下顧客資料，提升轉換率。
- 內部訓練：除了將教育訓練的材料做成AI訓練，公司也能將對外AI客服交給新人幫助了解產品，節省老鳥心力。
- 企業形象：AI客服與內訓展現企業在科技領域的前瞻性，為企業樹立現代、創新的品牌形象。
技術如何實現企業型生成式AI？
要打造一個能夠精準、快速回應客戶需求的企業型生成式AI系統，背後需要結合多種先進的技術和方法。這些技術不僅讓AI客服具備強大的理解與回應能力，還能隨著時間的推移，不斷學習和優化。
大型語言模型（LLM）
企業型生成式AI的核心之一是大型語言模型（Large Language Models，LLM），這是一種基於深度學習技術的模型，能夠理解並生成自然語言。LLM訓練於大規模的文本數據集上，學習語言結構、上下文關係及語意。當客戶向AI發送查詢時，LLM可以快速分析語意並生成相應的回應。
然而，LLM的訓練需要大量的計算資源，且其回應可能並不總是精準。為此，企業通常會使用領域特定的資料進行微調，這樣可以讓模型更符合企業客戶服務的需求。微調後的LLM能更好地理解與處理與企業業務相關的特定問題。
檢索增強生成（RAG）
雖然LLM在語言理解和生成方面表現出色，但在需要關於企業的特定知識情境，需要檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技術才能達成目標。RAG結合了檢索與生成模型的優點，能夠先從知識庫中檢索出相關資訊，再基於這些資訊生成更加精確的回應。
在AI回覆的實作中，當客戶提出的問題涉及到具體的產品資訊、政策或其他具體內容時，系統會先檢索出最相關的資料，並將這些資料提供給LLM。這樣生成的回應不僅自然流暢，還能包含客戶所需的具體資訊，提升回答準確性。
提示工程（Prompt Engineering）
提示工程（Prompt Engineering）是生成式AI系統中至關重要的技術之一。提示詞是指引導LLM生成回應的文字片段。如何設計提示詞，直接影響到生成式AI回應的質量。設計得當的提示詞可以幫助模型更準確地理解客戶意圖，並提供更貼切的答案。
提示工程通常包括測試提示的結構，針對不同的查詢類型，設計不同的提示來引導模型。舉例來說，如果客戶詢問的是產品細節，提示可能會側重於產品特性；如果客戶在抱怨某項服務，提示則會引導模型給出安撫和解決方案。