智能客服，这一旨在提升服务效率与质量的技术创新，在实际应用中却常常让消费者陷入困境。传统的智能客服系统，往往依赖于复杂的语音菜单和关键词匹配机制，导致用户在寻求帮助时常常感到困惑和无助。更糟糕的是，当遇到复杂问题时，这些系统往往只能提供机械且答非所问的回应，甚至无法顺利转接人工客服，让消费者在漫长的等待中倍感焦虑。
这种理想与现实的巨大落差，源于传统智能客服技术的局限性。上一代智能客服主要依赖于关键词匹配和BERT模型等技术，这些技术需要大量的数据标注和人工训练，一旦标注和训练不足，机器的理解能力就会大打折扣。这些系统还缺乏情感表达和复杂任务处理能力，导致用户体验极差。
然而，随着大模型时代的到来，智能客服迎来了前所未有的变革机遇。大模型具备更强的泛化能力、理解力和拟人度，能够更准确地理解用户问题并提供人性化的回复。更重要的是，大模型可以冷启动，不需要大量的标注数据，大大降低了企业的训练成本。
在这一背景下，AI客服市场迎来了新一轮的竞争和变革。各大厂商纷纷投入研发，力求在AI能力、行业知识库、定制化开发等方面取得突破。其中，云势数据凭借其ConnectNow全渠道智能联络中心系统，在行业中脱颖而出。
ConnectNow系统基于亚马逊云科技的云联络中心服务Amazon Connect和全托管生成式AI平台Amazon Bedrock打造，具备全渠道接入、坐席智能辅助、Agentic AI智能客服/智能销售、智能质检等能力。该系统能够7x24小时无缝支持客户，精准洞察客户需求，动态生成个性化服务策略，显著提升企业售后服务质量与客户满意度。
云势数据没有一味追求最尖端的模型，而是更注重实效和工程化。他们利用Amazon Bedrock服务，让ConnectNow系统能够根据不同的客服任务，自动选择最适合的“AI大脑”来处理。这种精准匹配的策略，使得系统能够准确理解超过95%的用户问题意图，并在语音对话中实现接近甚至优于人工客服的响应速度。
ConnectNow系统还提供了丰富的功能模块，涵盖了各种常见场景。用户询问产品详情时，AI不仅能回答，还能直接展示相关图片和文字说明。系统还能根据当前对话或常见问题，主动弹出用户可能关心的其他问题选项，大大降低了使用门槛和定制成本。
在制造业、新能源、汽车等出海主力领域，ConnectNow已经开始展现其强大的效能。以德业股份为例，该企业的设备销往全球110个国家，传统客服受限于时差与语言障碍。接入ConnectNow后，系统支持多种渠道和30多种语言的7x24小时服务，客服效率提升超30%。
另一家充电桩企业也通过与云势数据的合作，实现了英、法、德等10国语言的自动识别，并成功申请了10国本地号码。借助ConnectNow系统，该企业的语音识别和故障信息录入准确率超90%，整体效率提升超过50%，年省成本550万元人民币。系统还对接了客户的Salesforce系统，实现了售后与客户管理的一体化。
“AI客服不是替代人类，而是重构服务链条。”云势数据的负责人周利锋表示。这一观点道破了智能客服的终极价值——技术应该真正解决效率问题，在业务场景中创造真实价值。从被吐槽“智障”到真正有了“人味儿”，智能客服的进化之路正是技术与业务深度融合的缩影。
随着生成式AI与大模型技术的持续迭代和工程化能力的不断精进，未来的客服场景将更加懂用户、更高效、更温暖。这不仅能够为企业降本增效，还能让每一次咨询都成为连接用户与品牌的桥梁。这或许就是AI服务于人的终极意义：让技术隐于无形，让体验流于自然。
