从2021年,我们介绍了5G消息如何赋能各行各业;2022年,我们探讨了云原生驱动的融合通信;去年,我们提出了融合通信的未来可期,并介绍了云通信在各种场景下的解决方案以及与AI的结合。
今年,我们继续探讨基于大模型驱动的融合通信,分享我们在这一领域的思考、探索和实践。
规模化使用云通信的挑战
从2017年通过标准云化、以API的方式为客户提供服务,到2019年开始使用云原生形式,通过实例化和组件化来解决客户的个性需求,再到近两年,更多地将AI和大模型应用于云通信领域,解决人员弹性、知识沉淀等问题,逐步重塑了云通信的业务流程,提升了整个服务过程的智能化水平。
我们的目标始终是为客户提供便捷、安全、稳定和智能的使用体验。
云通信本身作为一个载体,也在不断发展。从最初的文本和语音的单一媒体方式,发展到视频的多媒体消息;从单向的交互方式,发展到视频通话和交互式通话;从承载基本信息,发展到承载更多的功能类服务。
在这个过程中,客户的使用变得更加复杂,贯穿于云通信使用的整个生命周期。包括内容制作的困难、活动设计的困难,以及数据反馈的困难。这些困难本质上都需要在云通信使用过程中与人员不断交互,这使得云通信难以从一个能力的应用转变为企业的业务和产品。
规模化使用云通信通常由IT部门负责,但需求往往来自于业务部门。如何让业务部门更加规模化地使用云通信,特别是多媒体化、交互式和功能化的云通信,成为了一个瓶颈。
从去年开始,大模型成为最大的热点。大模型能够解决云通信中的人力弹性和知识沉淀问题。阿里提出用大模型重塑所有业务流程,我们认为云通信本身就是一个自然交互的过程,用大模型重塑云通信是水到渠成的事情。
大模型在云通信中的应用探索
1、 内容生成
在云通信领域,短信内容的合规性审核一直是业界的挑战。今年,我们引入了基于大模型的短信模板 AI助手,可自动创建互动性强、个性化且符合规范的短信模板,显著提升了客户的短信内容质量。具体而言,AI助手生成的短信内容将审核通过率从60%显著提高至98%。
不仅审核通过率显著提升,客户的短信送达率亦有所增加。在短信分发过程中,存在多个潜在的拦截点,而通过AI生成的内容有效减少了这些障碍。同时,多个智能体的协作确保了为不同客户群体定制风格多样的文案,增强了短信的吸引力和互动性,进而提高了阅读率和转化率。
目前,这项创新技术已在电商、物流等六个关键行业得到应用,并取得了显著成效。未来,我们计划将此功能推广至所有行业,并拓展至多模态领域,自动生成多媒体消息、视频,以及数字人内容。
2、 智能语音
我们认为智能语音是大模型在云通信中最大的应用场景,也是最大的商业化场景之一。
大模型在智能语音中解决了三大类问题:
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智能语音内容的自动生成和策略匹配:通过动态生成内容,使内容更加实时和高效。
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维护策略的自动优化:减少了手工录音和策略匹配的需要,使维护过程更加自动化和高效。
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拟人化问题的解决:语音交互过程中有许多停顿、中断和插入,通过大模型对语义的理解和认知,使交互过程更加拟人化和自然,降低了客户的不适感。
通过语音网关适配大模型,我们使语音交互过程的延迟降低到500毫秒以内。
目前,我们的大模型语音服务面向两类人群开放使用:
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有自研大模型能力的客户:我们提供接入服务,帮助他们将自研大模型与我们的平台对接,提供高质量的智能语音服务。
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没有自研大模型能力的客户:我们提供通用大模型的垂直化训练,使他们也能享受到高质量的智能语音服务。
展望未来
大模型驱动的融合通信正引领多媒体、交互式和功能化的融合趋势,逐渐成为企业对外服务的关键接口。无论是语音号码还是短信端口,都有可能转变为企业与客户互动的前沿阵地。
这个接口将作为客户进行自然语言交流的枢纽,利用大模型的技术优势,理解和生成通话内容,实现流畅自然的语言互动体验。同时,它也是企业对外展示其服务能力的窗口,通过智能化的编排,提高API的效率和应用,使得企业能够更快捷地将内部服务和能力延伸至客户。
此外,这个接口还将成为企业内部与外部协作的桥梁,通过AI智能体提供更加精准的客户服务。每位员工都将成为大模型的参与者和建设者,与智能体协作,共同创造个性化的服务体验。客户的每一次服务互动都将作为智能体学习的素材,通过员工的积极运营和协同,这些互动将被有效地反馈给智能体,从而扩大服务的广度和深度。
我们相信,通过智能体的经营协同,未来将形成先进的组织体,实现指数型的发展。大模型驱动的融合通信将成为一个高度智能化、功能强大的信息生态平台,改变未来的工作方式和企业与客户的协同方式。
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