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      大模型如何助力出行客服化被動為主動?

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      客服是打車用戶體驗的重要一環。對于出行平臺客服而言,如何化被動為主動,讓服務更前置更實時,處置響應更高效,判責更準確公正,溝通交互更高效便捷,是進化升級的方向。

      近年來,嘀嗒出行已將大數據、算法、大模型等前沿技術深入應用到體驗、效率、安全、客服等各個環節,通過“AI+”重構底層基座和服務邏輯,打造移動出行的新質生產力。那么,在客服領域,嘀嗒出行是如何應用大模型以推動效率與體驗的雙重變革?AI+出行又帶來了怎樣新的可能性?



      近日,嘀嗒出行公布了大模型的最新應用進展——在客服領域,基于大模型的智能判責準確率已超過80%;基于大模型自動生成的客服智能工單,創建效率提升50%,且準確率高達98%,大幅度提升了客服的響應及處置效率。

      嘀嗒出行相關負責人表示,在客服領域,基于自建語音識別能力,嘀嗒出行已將大模型應用到系統智能判責、智能工單生成、敏感對話干預、履約管控、異常行為識別干預等多個方面,大幅提升了客服處置效率,同時讓安全干預更主動,讓順風車生態治理更加公正透明,大模型正在越來越多維度成為客服人員的有力助手。

      目前,嘀嗒出行基于大模型能力的自建語音識別能力,已可以覆蓋到粵語等方言的語音識別服務,讓判責依據更加全面公正。

      據悉,嘀嗒出行近期還準備將智能工單和智能判責的基座模型切換至DeepSeek,進一步提升響應效率和準確率,更高效滿足用戶需求。

      一、自建語音識別服務實時轉寫方言識別輕松搞定

      對用戶而言,良好體驗來自于平臺對用戶訴求及時響應、快速處置,公正準確判責,高效靈活溝通,快速解決具體訴求。

      而要做到這些,首先需要以最快速度對各方面信息進行全面客觀的理解分析,為此,嘀嗒出行已于兩年前就自建了語音識別能力,可以基于行程錄音以及車乘端內溝通等信息,快速了解事情原委,梳理脈絡,明確車乘訴求,把握關鍵要點,并由此進行推理判斷,這極大降低了客服處理信息的時間成本,提升了客服人效。

      值得一提的是,嘀嗒出行不久前還上線了基于大模型能力的方言語音識別引擎,覆蓋粵語等方言的語音識別,為公正客觀判責提供更準確依據。

      除了客服事后處置,語音識別能力已廣泛應用到產品研發等各個環節,助力具體產品機制、功能和流程的升級優化。同時,也讓平臺對用戶的出行安全守護更主動更前置更實時。

      比如,在一些特定場景行程過程中,如車乘溝通出現一些不愉快、言語不文明等情況,平臺可以對錄音進行實時轉寫分析,如判斷存在潛在風險,會迅速通過語音播報,push推送等手段主動干預提醒。數據顯示,目前行程錄音語音識別功能的意圖識別準確率接近100%,識別速度最快可達秒級,讓車乘出行安全更有保障。

      二、大模型智能工單準確率98%,將把基座模型切換至Deepseek

      當大模型成為服務系統的“數字神經”,傳統客服正在從成本中心躍升為價值創造中心,服務能力提升的飛輪效應也日益凸顯。



      在客服工作中,生成工單是基礎環節,客服人員由此對用戶來訪進行跟進處理,一個工單需要記錄來訪主題、主要對話內容、初步結論、判斷依據等,過往這些通常要由客服手動填寫,如今嘀嗒出行已交給大模型來完成,并且準確率已高達98%,高于人工質檢通過率95%。

      這背后,是嘀嗒出行利用大模型強大的自然語言理解和總結能力,讓其按照嘀嗒設定的工單結構自動填寫,在持續進行訓練調優過程中,模型準確率也在不斷提升。

      此外,嘀嗒出行還結合歷史會話數據來訓練AI模型,為客服自動推薦最適合TOP工單分類,代替了以往客服需要從數百個分類中選擇出本次對話問題分類,并逐級下拉選擇分類的繁瑣程序,或憑借經驗使用關鍵詞搜索分類的方式,大幅提升客服工單創建效率。

      通過以上兩種路徑,嘀嗒客服工單創建效率已提升50%,每位客服人員每天可額外節省出40多分鐘來接待更多用戶,處理更多復雜事項。

      嘀嗒出行一位大模型應用負責人表示,近期將考慮把智能工單和智能判責的基座模型都切換到DeepSeek上,以嘗試進一步提升其準確率和響應速度。

      事實上,嘀嗒出行將大模型技術深度融入客戶服務體系各個環節,相當于為客服同學提供了一個高效智能助手,讓他們從簡單重復工作中解放出來,把更多精力放到讓客服體驗更人性化、讓復雜事項處理更周全中,并提升客服人員的職業幸福感和價值實現感。

      三、大模型智能判責準確率超80%,推動客服從“解決問題”升級為“預防問題”

      對于出行中高頻出現的需要判定責任歸屬的場景,如何讓判責更及時更公正更客觀?這就需要依賴于大模型的分析、推理和判斷能力。

      目前嘀嗒出行基于大模型的智能判責能力已日趨成熟,通過多次數據標注和模型優化,判責準確率已達80%,節省了來訪用戶等待時間,大大提升了客服的應答效率。比如,大模型基于訂單信息和車乘溝通記錄,通過對上下文的理解和分析,可以快速準確判斷訂單取消的真實原因和責任方。

      “我們希望通過大模型的應用,更加提前預判乘客需求,讓服務更前置、判責更公正,推動服務體驗從‘解決問題’升級為‘預防問題’。”嘀嗒出行內部人士表示。

      四、更多復雜場景的生態治理,AI守護“真順風”出行生態

      隨著大模型應用持續深入,與業務場景更深度融合,未來,在與用戶服務相關的各個環節,都能為用戶帶去更加智能、高效和人性化的體驗,也讓出行更加安全。

      比如基于大模型應用,部分敏感地址的識別將更準確高效,路徑規劃將更精準;在用戶履約管控和風控等方面,使用大模型能更好提升對異常行為的識別能力,提升平臺規則執行的公平性與透明度,以實現全場景風控覆蓋。后續平臺還可利用大模型進行業務分析,挖掘更多強化用戶履約意識的機會點。



      嘀嗒出行一位算法工程師表示:“大模型能輔助我們更好地建立并執行公平公正的平臺規則,讓車主乘客更加愉悅且高效合乘,也通過AI賦能生態治理,讓信用分更高、好評率更高的車主和乘客獲得更多權益,進而推動車主與乘客的雙向共贏,讓技術溫度滲透每一次出行。”

      從實時語音識別到智能工單創建,從智能判責到順風車生態治理,嘀嗒出行通過大模型應用實踐,印證了技術變革是重塑出行行業底層基建的關鍵,并且在體驗、效率、安全、服務等各個環節,為用戶創造了更多新的價值。作為技術驅動的大眾出行平臺,嘀嗒出行也將在“人工智能+”的戰略指引下,打造移動出行的新質生產力,與廣大用戶共建更加智慧、高效、人文的可持續出行新生態。

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