5分钟搞定40小时工作量!全视角解读基于大语言模型的提效神器

自4月23日，我们发布了大语言模型垂直行业解决方案以来，互联网、汽车、制造、家居、大健康、物流、企业服务等众多行业的头部客户邀请我们围绕其核心业务进行深度交流。

通过这段时间一系列的沟通与方案交流，我们切实地看到了企业对大语言模型解决方案的深度渴望。为了帮助企业通过大语言模型快速实现企业效益回报，我们决定把大语言模型垂直行业解决方案通过“横向拆解”的方式，制作为多期内容，聚焦客户关注的产品功能、产品场景融合，与广大行业客户分享天润融在帮助客户业务高速增长，运营成本持续降低背后的故事。

1、让企业“重度内耗”的FAQ

什么是FAQ?

FAQ(Frequently Asked Questions)，即常见问题解答，是指整理和归纳常见问题及其对应答案的文档或资源集合。这些问题通常是客户在使用产品或服务过程中经常遇到的疑问或困惑。FAQ在客服场景的作用尤为重要，目的是帮助客服、机器人为用户提供快速、准确的解答，以解决常见问题，提高客户满意度、降低运营成本。

FAQ的创建、扩写，往往需要专业的人工岗位通过市场调研、团队交流、客户数据分析、收集更多常见问题、拆分问题、思考不同用户群体的提问差异化、常见句式、组织内容、增加细节调整等方法来完成，这对企业内部岗位的消耗极大，影响到了其岗位本职工作的完成效率或企业必须为此设立专岗。

企业也会因此陷入资源内耗与成本内耗的死循环，以及因得不到满意回复而导致的品牌美誉度下降、增长放缓、客户流失。

举个简单的例子

Question：这款车的“2023运动款”，是否有购车优惠活动?

Answer：您好，这款车型当前正在进行购车优惠活动。请提供一下您的手机号，我安排当地经销商与您沟通优惠活动。

在这个问题中，如果没有丰富的FAQ或对FAQ进行扩写，那么很有可能客户换一种问法就无法得到推荐的准确回复，比如说以下问法：

“2023运动款这款车型，我想了解一下是否有针对该车型的购车优惠活动可供选择?”

“我对‘2023运动款’感兴趣，想知道现在是否有购车优惠活动可以参加?”……

提到FAQ，很多人会普遍认为就是一问一答，其实不然。一个问题有多种不同的提问方式，FAQ扩写就是要对最基础的问题进行充分扩展，以保障这个Question可以覆盖到实际客户联络场景中，并结合智能客服系统快速应用到机器人与人工座席，为客户提供准确的信息反馈。

2、基于大模型一键扩写，5分钟搞定40个小时的工作量

通过经验法则得出，200条FAQ扩写工作，通常需要 3~5人/天。

在企业实际操作过程中，FAQ扩写通常是知识管理专员或内容编辑担任的职责，其他岗位也有可能兼任，去承担一定的扩写任务，如：客户支持代表、技术支持工程师、市场营销专员、产品经理等。

但是无论由谁来负责，企业总体消耗的人工精力或成本问题依然存在。这是因为人工扩写FAQ的速度，很难快速响应市场营销活动、平台制度调整、客户服务话术升级等情况。因FAQ滞后产生的连锁影响也一直困扰着企业。

我们认为，大语言模型可以以更为高效的方式提升企业运行效率，降低运营成本。在一键扩写上我们通过融合ChatGPT、Ti-KET、Ti-CET的核心技术，打造了完整高效的一键扩写能力。

ChatGPT(Chat-based Generative Pre-trained Transformer)：OpenAI大型语言模型产品

Ti-KET(Knowledge Expansion Transformer)：天润融通知识扩写模型

Ti-CET(Content Enrichment Transformer)：天润融通内容增强模型

那么，如何利用大模型快速完成200条FAQ扩写呢?这我们可以分三步完成：

|第一步：把基础的FAQ问题录入进来

|第二步：点选一键扩写

|第三步：等待10~20秒，轻松完成扩写

值得一提的是，基于大模型的“FAQ一键扩写”还有很多进阶功能来满足企业多种场景需求。

多种类型问题回答：纯文本回答、富文本回答、特殊指令回答、问题树关联回答等。

○ 特殊指令-转人工：可通过配置转人工的提示话术，当用户点击话术链接时，转入到匹配的人工座席队列；

○ 特殊指令-自定义：可通过配置自定义指令，与文本机器人、语音机器人产生联动，触发机器人更丰富的应答能力；

○ 问题树关联回答：我们在咨询产品或售后服务时，尤其是故障排查时，依靠一问一答是无法完成对问题解决的，更多是一组连贯的回答不断指引客户达到目标；

多渠道匹配：当用户从微信小程序、官网、行业平台等不同渠道发起咨询时，企业通常会根据不同的接入渠道以应答不同话术。通过为FAQ配置渠道，可以达到不同渠道得到不同的Answer，可帮助企业做好全渠道的客户售前、售后咨询服务。

客户画像标记：通过客户提出的问题，直接为客户做画像标记，例：客户提出“这款车型价格是多少?是否有购车优惠活动”的问题时，通过配置可以直接标记为高意向客户、并且匹配为中层收入人群。

用户提问输入联想：企业是期望正向咨询的FAQ可以更多的被联想，增加用户的联络时长，访问时间，更多的去引导客户留资;一条负面咨询或投诉性的FAQ往往是不期望被联想到的，这会为企业带来更多麻烦。输入联想是双刃剑，在这方面我们提供了开关功能，可关闭该条FQA被输入联想所触发。

关联问题推荐：在一条FAQ中可以配置多条相似问推荐，更好的帮助企业完成新品推介、营销推广、帮助客户快速找到更多匹配问题，比如客户咨询了一个30万~40万价格的汽车，那么在相似问上可以配置推荐更多20万~50万区间的车型，以及更多有关于该价格车型的促销活动。

我们用一个场景举例来看：

某汽车主机厂做Q3季度新车营销活动。针对此次活动：

需要创建至少15条核心FAQ，这些FAQ在活动期间是有效的;

客户咨询活动与汽车信息时可以提供专业的一组回答，并且回答最后提供转人工的链接以保障客户在需要的时候可以快速找人工客服;

为应对不同优惠政策的渠道咨询客户，FAQ要匹配渠道做出不同的信息解答;

针对客户咨询的汽车型号与关键问题触发，对客户画像进行意向标签;

为了帮助提高客户咨询体验，增加输入联想降低客户输入时间;

为了提高营销活动留资率，把所有问题都增加转人工的关联FAQ;

最后把FAQ扩写为150-200条，确保客户问题可以有效匹配快速回复。

针对上述需求，通过天润融通“FAQ一键扩写”功能的Answer配置、转人工引导、客户画像标记、多渠道营销策略回答隔离、输入联想帮助等子功能，可以让企业快速构建营销FAQ，帮助企业达到营销目标。

3、首批客户使用评价反馈

令人兴奋的是，目前“FAQ一键扩写”已经在天润融通多家客户业务上落地应用并产生了非常不错的客户反馈效果。

|某新能源汽车市场负责人表示：

ChatGPT是一个通用型的LLM产品，我们一直在探索如何把它应用到实际业务上，帮助我们把车主服务好，把生意做高效了，你们在这方面确实走得很领先，交付的大语言模型解决方案让我们很满意，达到了预期的建设目的。

|某头部软件企业客户成功部负责人表示：

随着集团数字化转型浪潮的成功推动，今年企业发展势头良好，客户量显著提高，这对我们的服务体系也带来了一轮新的考验，如何快速承接与服务好大量客户是我们迫在眉睫的困难，通过与你们行业专家的多次交流，为我们提供了非常明确的咨询与解决方案，帮助我们平滑更换了天润融通智能客户联络平台，在不投入额外人力成本的情况下，帮助我们解决了问题。

4、免费试用申请

从今年2月邀请测阶段、4月下旬内测阶段以及部分上线大语言模型产品的客户反馈数据来看，通过大语言模型解决方案可以节省高达约54.5%的知识管理成本，可以帮助企业快速建设一套成熟可靠的基础知识体系，并且通过我们的专家咨询能力、解决方案能力以及每2周一次的快速迭代能力，切实帮助客户完成了拥抱AI，让联络更智能的里程碑。