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對于電商或者快遞物流行業(yè)企業(yè)而言，客戶投訴是一個關(guān)鍵但常常使人倍感繁雜重復(fù)的環(huán)節(jié)。如何用最少的人力投入，解決客訴問題，成為了眾多企業(yè)亟待解決的普遍性問題。
若客訴交給人工處理，耗時慢且受限于客服人員的情緒，如果處理不好，便會引發(fā)更大的客訴，導(dǎo)致二次進線。
若交給系統(tǒng)處理，常見的客戶反饋系統(tǒng)大多配備了一個看似井然有序的反饋菜單，讓顧客能自主選擇問題類別，諸如“重量不符”、“催取件”或“重復(fù)收費”等，表面上實現(xiàn)了問題的初步篩選與歸類，但是如果客戶對自己的需求判斷不準，選擇了錯誤的客訴類型，那么固定的系統(tǒng)程序就會按照客戶填寫的類型進行自動判定處理。
例如，針對“這個快遞還未取件，怎么就產(chǎn)生費用了？”這句明顯帶有個人憤怒情緒客訴，客戶因為不清楚具體分類規(guī)則，選擇了虛假發(fā)貨分類，但如果仔細詢問，會發(fā)現(xiàn)客戶的真實需求其實是催取件。
而在系統(tǒng)進行處理時，如果不判定需不需要介入人工，那么這個問題，會直接給客戶按虛假發(fā)貨處理，與客戶實際的意圖相悖。
快遞100的客服與工單中臺團隊利用百度文心大模型對客戶留言內(nèi)容進行智能分析與歸類，讓大模型代替人工完成初步篩選，自動識別符合特定條件的問題，并直接創(chuàng)建寄件工單，無縫銜接后續(xù)處理流程。
大模型應(yīng)用于客訴分類應(yīng)用時，最大的擔憂便是分類事實錯誤。快遞100進行了多輪迭代，將大模型與客戶反饋及系統(tǒng)規(guī)則的協(xié)同。如此大模型不僅執(zhí)行了復(fù)審步驟，還優(yōu)化了客戶請求的分類方式，利于后續(xù)的追蹤審查，從而確保了問題的高精度解決。
目前快遞100的大模型客服解決了高達90%的工單問題，僅10%的案例需人工干預(yù)。此外，客訴一次性解決率高達99.4%。功能上線后，減少了人工介入，使客服團隊能更專注于解決需要個性化處理的復(fù)雜問題。
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