準確率90%+！大模型會話洞察平臺來了

隨著客戶行為和需求加速改變，企業與客戶在數字渠道溝通并交易的比重大幅提升。企業通過在線客服、社交媒體、短信、語音助手等數字化渠道與客戶建立聯系的方式，不僅拓寬了溝通途徑，更顯著提高了服務效率和質量。

與此同時，數字化渠道沉淀了大量交互、對話數據，其中蘊含著豐富的消費者信息和需求，如何挖掘和利用此類對話數據價值，反哺營銷及客戶服務，是企業數字化進程中的重要課題。

企業對話數據具有重要價值

全面了解對話情況，優化管理策略

分析員工與消費者之間的對話數據，不僅可以反映出員工的服務質量和工作效率，還可以暴露出服務過程中存在的潛在問題和所面臨的業務挑戰。通過深入分析，管理者可以在問題擴大之前及時介入，優化服務質量、提高客戶滿意度。

沉淀優秀經驗與方法論，輔助員工快速成長

通過詳細分析對話數據，管理者可以了解到哪些溝通話術更受歡迎，哪些溝通流程可以更加合理。沉淀此類經驗不僅可以用于提高員工業務能力，還可以為優化工作流程、改進服務質量提供借鑒參考。

挖掘客戶需求，精準制定商業策略

通過對話數據，企業可以了解到最新的客戶狀態、客戶的消費意愿度、消費偏好以及服務滿意度等重要信息，從而幫助企業制定更加精準的商業策略。

傳統對話分析方式瓶頸需突破

對話數據需要企業重視及投入，但傳統對話分析方式存在的瓶頸限制了數據價值的充分釋放。

預設標簽的局限性：存在片面性和不準確性

由于對話數據的復雜性和多樣性，任何一組預設標簽都無法完全覆蓋所有的會話內容。分析師在標簽分配過程中也可能會受到個人偏見和主觀判斷的影響，從而導致標簽的不準確性和不一致性。

NLP技術的局限性：無法深入理解會話含義

在真實的對話場景中，人們往往使用隱喻、比喻等修辭手法來表達自己的意圖和需求，即使有NLP技術的加持，文本分析暫時亦無法準確把握對話的深層含義。

對話洞察的復雜性：傳統方法難以綜合理解

會話洞察面臨的更大挑戰在于，需要綜合理解不同用戶在不同背景下發表的不同觀點，進而得出結論。傳統方法通常是基于預設的標簽和規則對會話內容進行分類和分析，這種方法在處理結構化數據時可能有效，但在處理復雜的非結構化數據時，無法準確理解對話內容的真實含義從而給出定性分析。

大模型會話洞察平臺，破局傳統對話分析局限性

大模型具有強大記憶力和深入理解力，為突破傳統對話分析的局限性提供了可能性。通過大量的學習和訓練，大模型不僅具備龐大的知識庫，更掌握著豐富的語言模式和語義規則，能夠精準地理解每一段對話的含義，為每一通對話進行全面、準確的標注。這樣的標注能力是人類分析師難以比擬的。此外，大模型消除了主觀判斷和偏見的影響，讓分析結果更加客觀和準確。

更重要的是，大模型具備令人驚嘆的上下文理解能力，不僅可以理解單個對話的表面語義，更能根據對話的上下文環境，自動推斷出真實含義。這使得大模型可以更好地理解復雜的會話數據，對會話的深層含義和意圖進行精準解讀。無論是客戶服務過程中常規的問題解答，還是營銷場景下的銷售推進，大模型都能高效理解和處理。

可以說，大模型為深入挖掘會話數據價值提供了有力的技術支撐。通過綜合不同對話中的信息，大模型能夠精準地捕捉到業務過程中的關鍵細節，準確挖掘出有效的話術，此外還能收集產品賣點、評估員工能力、分析客戶狀態等。這些曾經難以實現的任務，在大模型的幫助下變得輕松易解。

利用大模型完成會話數據打標

中關村科金得助基于大模型升級后的會話洞察平臺，無需借助經驗豐富的分析師花費數周時間建立會話分析體系、上傳會話數據，平臺可自動抽取部分數據交由大模型進行業務場景學習。完成學習后，會話洞察平臺將自動構建會話標簽體系，以及每個標簽的定義。

當有新數據傳入時，會話洞察平臺也能自動分析是否生成新的標簽，并將新標簽推薦給分析師，確保所有的數據都能全面、精準覆蓋。

如果推薦的標簽仍有遺漏，分析師只需提示大模型需要創建的標簽名稱，會話洞察平臺即可自動生成該標簽特征，包括標簽的描述、標簽需要符合的前序事件和包含事件、會話意圖、情緒特征等。無需配置正則或訓練NLP模型，便可快速建立對話分析標簽。

根據測試，中關村科金得助會話洞察平臺在營銷、客戶服務、員工陪練、反詐宣防等不同行業、不同場景下，對話數據打標準確率、召回率均能達到90%以上。目前，中關村科金已逐步提供并打通質檢、CEM、智能工單等產品基于大模型的數據打標能力。

利用大模型進一步挖掘數據價值

除了上述功能外，基于大模型的會話洞察平臺還能進一步挖掘數據價值。利用大模型提供的豐富且實時信息，根據不同場景的業務需求進行更深入的洞察分析。

例如在營銷場景下，銷售主管可以根據對過往營銷通話的分析，篩選出意向度更高的客戶并制定更佳的銷售策略。同時利用對通話內容的實時打標與客戶狀態的實時計算，匹配更精準的推薦話術和溝通建議。在通話結束后，還可通過對銷售進程的判斷與客戶消費意愿的分析，為開展下一步行動提供數據支持。

在陪練場景中，中關村科金得助會話洞察平臺同樣能發揮巨大作用。通過對過往通話記錄的分析，提煉常見的對話場景以及每個對話場景中包含的流程話題等細節；從員工和客戶角度分別分析過往通話內容中員工工作的短板、未接觸到的業務場景，以及不同客戶的性格特點、語言風格等，將這些特征數據提供給陪練系統，從而生成更有針對性、更加真實的陪練任務。

隨著大模型在各領域應用的日益成熟，中關村科金期望在實現人機協同工作之外，會話洞察平臺能夠獨立完成諸如智能質檢、智能客服、智能外呼、智能陪練等使用場景中更為復雜的任務，使當前的智能化應用從基于固定策略的感知智能化，升級為“一客一策”的認知智能化，為客戶提供更為優質的體驗，并幫助企業降低成本、 提高效率。

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