人工智能的强大推动力正使顾客体验 实现指数级进步。本文深入剖析人工智能助手的运作机制，展示其为客户咨询提供直接解答的能力。
我们首先通过全面梳理人工智能术语来奠定基础。随后，我们将审视知识内容与保护措施的关键要素。最后，深入探讨创建顾客工智能助手所涉及的角色分工、实施流程及时间规划。
要使这些概念生动起来，观察解决方案和服务提供商如何在实践中应用它们会很有帮助。Quiq的技术解决方案很好地诠释了这一点。该平台将先进的人工智能与实用的部署专业知识相结合，帮助企业大规模提供准确且符合品牌调性的回应。通过考察Quiq的方法，我们能看到基于大型语言模型的助手理论如何转化为既安全又有效的现实顾客 。
理解人工智能术语
生成式人工智能：这类算法经过训练，能够基于训练数据预测数据序列。它们最常生成的两种序列是文本和图像。
大型语言模型（LLMs）：LLMs是生成式人工智能的一个子集，专注于文本和图像生成。LLMs的独特之处在于它们经过海量数据集的训练，这种训练赋予了它们超越以往任何人工智能的能力。典型代表包括OpenAI的ChatGPT、谷歌的Bard以及Meta的Llama。
大型语言模型的魔力
大型语言模型在两项技能上表现卓越：既能读写语言，又能根据训练数据回答问题。它们通过海量数据训练和迭代微调实现这一能力。人工智能通过学习语言的细微差别和模式，从而预测词汇并生成有意义的回应。
微调过程需要人类参与。专家与人工智能互动，对其响应进行评分并提供纠正性反馈。这种人机协同作用提升了模型提供准确答案的能力。
尽管大型语言模型展现出看似具备的知识，但它们缺乏真正的理解能力。它们基于训练数据和反馈循环进行响应，模糊了知识与理解之间的界限。
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顾客体验 咨询
融合技术与专业知识，设计并交付卓越的服务旅程
确保准确性与安全性
此刻阅读本文的各位，想必都已体验过ChatGPT。它理解问题并生成文笔流畅的回答的能力令人印象深刻。然而由于训练数据的时效性，各位可能也曾遭遇过错误答案和功能限制。
人工智能驱动的顾客 存在两大核心问题：准确性和安全性。Quiq作为大型语言模型驱动对话式人工智能领域的行业领导者，在利用大型语言模型进行语言读写的同时，成功禁用了其基于训练数据回答问题的能力。
我们将此称为让LLM产生失忆症，就像失忆者虽能语言交流却无法记忆任何事物。不妨将"失忆"视为一种保护机制——AI仅使用企业内部信息，而非依赖其海量训练数据。对于"我的订单在哪里？"这类问题，庞大的训练数据毫无用处。
我们需要植入自有信息，并让大型语言模型彻底遗忘先前所知。这种方法使企业能够提供安全、准确且符合品牌特性的回应，杜绝幻觉现象（即大型语言模型编造的非事实性答案）。
与提供准确信息（准确性）同等重要的是，人工智能必须避免说出令人难堪的内容（安全性）。例如，对于"贵公司产品的局限性是什么？"或"贵公司产品与竞争对手X相比如何？"这类问题，我们期望人工智能能谨慎作答。品牌安全性的另一层含义在于，确保人工智能以品牌特有的语气和风格回应问题。
尽管这一切听起来令人望而生畏，但请不要因此削弱你对最新人工智能能力的热情。借助合适的人工智能平台和专业合作伙伴，你能够充分利用大型语言模型的强大功能，为客户提供准确且安全的解答。
打造大型语言模型AI助手：角色分工、开发流程与时间规划
使用最新的人工智能技术看似简单，就像开发者调用OpenAI等商业大型语言模型（LLM）的API那样。但这远不止于让工程师调用LLM API那么简单。要构建并部署一个能有效解答顾客疑问的人工智能助手，需要由多元化团队共同完成。
开发大型语言模型（LLM）人工智能助手需要多种要素。
团队：除工程师外，多个岗位共同参与了AI助手的创建。开发过程中需要对话设计师、用户体验工程师或产品经理来：
- 绘制顾客 ，并识别客户提出的问题类型
- 确定如何回答这些问题
- 确定所需数据的存储位置
了解人工智能的运行状况及其改进空间至关重要。要掌握其性能表现，需要业务分析师/数据分析师或数据科学家进行数据分析。
设计：打造用户友好的对话设计始于将顾客 映射至解决方案。大型语言模型（LLM）的交互模式有别于前几代聊天机器人——后者需要预设脚本交互。由于LLM具备语言处理能力，对话设计更侧重于指导模型而非逐句编写脚本。
流程：构建人工智能助手遵循既定步骤，其中设计和体验创建阶段最为关键。
所有人工智能助手都遵循相似的模式来回答顾客的问题：
顾客 ：该流程始于顾客 问题。
分解：人工智能将问题分解为不同特征，生成特征以供后续信息检索。例如，当人工智能助手处理汽车保险相关问题时，除查询意图（如理赔或购买保单）外，顾客地区、保单状态、潜在顾客 或现有顾客 等细节顾客 参考价值。
迭代分类：一旦确定某些特征，基于已知信息进一步挖掘其他要素可能有所裨益。
以汽车保险为例，当顾客 理赔顾客 我们需要判断其询问的是新理赔还是现有理赔。确定大型语言模型（LLM）应收集的信息层级，是旅程映射设计流程的重要环节。
信息检索：在获取所有必要特征后，我们利用公司信息为顾客的问题提供答案。这些信息可能包含静态知识和数据，通常通过知识库和API获取。需注意的是，人工智能不会为答案收集信息，从而消除了信息不准确的风险。
语言生成：该AI助手运用大型语言模型的语言生成能力，针对具体问题生成定制化回复，而非简单返回标准化的静态文本。
事实核查与保障措施：我们实施事实核查与保障措施以确保内容准确性与品牌安全。此步骤验证大型语言模型（LLM）的响应是否准确且符合问题要求，并确保响应内容仅使用公司内部信息。
通过遵循这些步骤，人工智能助手能够针对客户的查询提供准确且高度个性化的响应。这种方法既充分发挥了大型语言模型的卓越能力来驱动顾客体验 ，同时又能有效规避潜在风险。
时间框架与现实
创建人工智能助手最具吸引力的方面之一，是其相对较短的开发周期。由于使用大型语言模型（LLMs）消除了前几代人工智能所需的大量繁琐训练过程，整个流程得以显著加速。
开发一款AI助手大约需要一个月时间，包括设计、审核以及不可避免的人为延误。即使涉及复杂的用户旅程和特定内部数据，也仅会延长一到两个月周期。
尽管普遍认为这类项目耗时漫长，但借助大型语言模型（LLM）在语言生成与理解方面的优势，AI助手的构建过程其实相当高效。
通往顾客体验 门户
在探索人工智能助手创建的道路上，我们发现参与者远不止工程师。项目时间线也比预期更为合理。整个过程本身就是创造力、战略与技术的融合。
Quiq的作用：在人工智能领域中导航
随着人工智能领域的不断发展，Quiq正成为利用人工智能提升顾客 的关键参与者。
Quiq的核心专长在于将异步消息传递与先进的人工智能能力相结合，为企业提供全面的解决方案。Quiq顾客体验 生成式人工智能引领下一代顾客体验 的变革。
未来顾客 的形态，将诞生于技术与人类专业知识的交汇点。借助Quiq平台，企业既能拥抱人工智能的潜力，又能确保人际联结的本质得以延续。
COPC的作用：携手共创成功
在顾客体验脱颖而出，关键在于将远见、知识、精妙设计与近乎完美的执行力完美融合。
COPC与全球领先品牌携手合作，指导其制定并实施顾客体验 。这一目标通过以下方式实现：赋能并激励团队，建立基于最佳实践的健全流程，以及运用尖端技术。
COPC提供一系列评估、转型和赋能服务，以应对任何顾客体验 挑战。通过融合技术与专业知识，COPC助力企业设计并交付卓越的服务旅程。
结论
人工智能助手的演进是顾客体验领域激动人心的新篇章。以Quiq为技术解决方案，以COPC为行动指南，您将能够以坚定信心、明确目标和清晰路线图，探索新一代人工智能技术。
通过利用大型语言模型进行语言生成与理解，重点从创建训练数据转向打造顾客体验。借助Quiq，企业既能拥抱人工智能的潜力，又能确保人际互动的本质得以完整保留。
保持品牌语调与安全性的关键，在于人工智能能力与人工指导之间的微妙平衡。通过向人工智能提供指令、事实核查及安全保障措施，确保其回应始终保持一致性、恰当性，并与品牌身份高度契合。
要将人工智能成功融入顾客体验 由顾客体验、运营和技术专家组成的专业团队。COPC顾问将与领先的技术解决方案提供商紧密合作，助您成功驾驭人工智能、技术与人际互动的交汇领域。
随着企业持续拥抱人工智能，人类专业知识与人工智能能力的融合将顾客 开创充满活力的未来。人工智能虽能提升效率，但建立情感联结仍需人类元素的参与。未来之路在于实现自动化人工智能互动与个性化人类参与之间的和谐平衡。
里克·扎亚斯
公司 顾客体验 与绩效改进副总裁COPC Inc.
卓越品牌凭借超凡的顾客体验超越竞争对手。然而，提供此类服务有时比听起来更为复杂。作为顾客体验 ，我们凭借专业能力助力企业应对顾客体验 变革，解决最关键的问题并应对日常挑战。了解更多COPC如何助力贵组织脱颖而出。