国庆长假前后，京东、淘天、抖音、快手等巨头相继启动2023年双11招商工作。受此带动，诸多行业品牌和商家也进入备战状态，要打好年末的关键一仗。
双11前夕，国内外知名品牌竞相发布新品，面向不同细分消费人群进行“精准轰炸”。包括苹果、华为、小狗吸尘器、方太、伊利牛奶等知名品牌，仅9月、10月份就推出了不下20款新品，双11已成为品牌发售新品的一个重要契机。
接下来的一个月，零售品牌将“八仙过海”各显神通，五花八门的促销活动会贯穿整个双11全周期，覆盖从门店、线上商城，到公众号、小程序、APP等多元渠道。
它们的目标非常一致，要用颗粒度更细的产品和服务，拿下喜好越来越挑剔的新一代消费者。
疫后经济的全面复苏推动商业向前发展，行业进入到“体验消费”阶段。消费者不再简单满足单纯的购买产品或服务，开始重视整个消费过程的体验。
体验消费新商业趋势发生的同期，生成式人工智能(AIGC)技术大踏步演进，“百模大战”在中国大地上演。谈及AIGC的落地场景，客服无疑是排头兵。9月15日，2016年从智能客服产品起家的网易云商正式发布面向客服场景的大模型商河。此前，还有容联云的赤兔、天润融通的微藤等。
加持垂直大模型的新一代智能客服，能力边界扩大，在商业全链条上具备更强大的赋能能力，在笔者看来，它的出现将助力零售品牌更好地应对当下的三大挑战。
挑战一：零售品牌“快节奏”化
体验消费时代，零售品牌上新频率增加，以茶饮新零售为例，据新媒体“咖门”的统计，国内较知名的27个茶饮品牌，2021年12月~2022年11月上新产品共1434款。
另据凯度咨询数据显示，在全世界每隔3分钟就有一个新产品诞生，90%厂商会在一年内推出新产品。每年618、双11这样的全民购物狂欢节，更是品牌集中“上新”的高峰期。
上新“快节奏化”带来什么新挑战？首当其冲的是客服团队，一边是新品带来的海量咨询，一边是降本增效的切实压力。
智能客服的“底层逻辑”是什么，简单地说就是文本交互系统，利用信息技术搭建系统，企业把人们常见的问题加以汇编，提前备好“标准答案”，再通过捕捉用户提问的关键词进行派发。
但是，随着零售品牌们上架新品、促销活动的频次增加，传统的通过人工将问题汇编，并输入到系统的方式面临着效率和成本问题。
相比传统模式，应用垂直大模型的新一代智能客服，可以自动抽取文档信息，提炼“问答对”，大模型和人工的结合使效率指数提升。
应用商河大模型的新一代智能客服究竟有哪些质的变化？根据官方介绍，它能将结构化或者非结构化的知识文档（word、PDF、PPT、聊天记录等）直接导入到机器人知识管理后台，快速形成一个“知识库”。
用网易云商的实测数据来说，知识库冷启动周期缩短80%，知识库运营维护效率提升50%、机器人冷启动耗时可降低99%。这种成本方面的压缩和效率方面的提升，大大缓解了零售品牌的“新品服务”焦虑。
而且，利用大模型高质量、规模化的语料积累，新一代智能客服系统，可在AI训练师输入一个标准问后，快速完成多个相似问语料的扩写。比如你输入“车可以试驾”，系统会自动生成多个相似问题，提高人工维护效率，减少企业内部大量不必要的重复工作。新一代智能客服让企业知识库搭建时间从原来的5-20天缩短至0.5天，回答覆盖率也大大提升。
双11大量的新品、新活动上线，带来海量有关新产品参数、功能亮点、材料材质、安装试用等以及围绕新活动的折扣、返现、满减等大促规则的咨询 ，一款具备强大“知识库构建”能力的新一代智能客服，可以有效帮助企业应对双11高峰期用户服务诉求。
挑战二：9亿用户的“体验保卫战”
自2009年双11购物节诞生，至今已是名副其实的全民购物盛宴。据《QuestMobile 2022年双11洞察报告》的数据显示，去年双11当日，仅线上参与大促的用户规模就达到9亿。
十几年来，全民大促对经济影响加深，参与双11的品牌商、零售商的数量不断增长。这一期间也是用户咨询的“洪峰”，售前的新品了解、活动咨询，售中的讨价还价，售后的物流查询、退换货和投诉，消费端订单的暴涨对服务端的承载能力提出诸多拷问。
针对一些初级、常规的咨询，传统智能客服可以迅速检索并匹配答案，这的确极大提高了效率。可一旦面对复杂的情况，智能客服便会出现无法精准理解用户需求，回答机械化等诸多问题。“不知所云、绕来绕去、说了又好像没说”的沟通模式，严重损害了消费者对品牌的好感。
新一代智能客服，在垂直大模型的赋能下，有效解决了传统客服存在的诸多弊端，使得智能客服的体验更加接近“真人客服”。在大促这样的场景，可以从三个维度助力品牌落地9亿用户的“体验保卫战”。
一键扩写和润色，增加智能客服的温度。 新一代智能客服融合了大模型能力后，可以根据上下文理解，辅助人工客服一键扩写或润色。双11期间，人工客服常出现一个人同时服务多人的现象，一键扩写和润色可以大大减轻他们的工作强度。当人工坐席在输入框中输入简单的回复，系统会对即将发送的内容进行二次处理，包括扩写、润色、翻译等。
简单来说，比如用户询问“XXX商品快递到家还需要几天？”，人工客服输入“物流显示还有1天到达”关键词，系统会扩写开头问候和结尾的礼貌语句等。此外，系统还可以对客服输入的内容进行润色，使回复内容符合消费者的喜好。相比“简洁”的回答，扩充/润色后的回答更符合人与人交流具备“温度”的特点。
精准捕捉用户真正意图，一次性解决问题。 传统智能客服常常被诟病“不智能”，核心表现在因为“多轮对话能力较弱”，导致无法有效解决用户提出的问题。
2020年，当时已经拥有5000万用户，日订单峰值达300万单的共享单车平台松果出行，也深受这个问题的困扰。他们希望通过智能化客服产品，提升机器人的问题解决占比，释放客服团队的人力，提升用户体验。同年10月，松果出行找到网易云商，网易云商深入了解业务流程后，成功搭建4000+流程节点、300+判断节点和500+接口获取值，将海量咨询问题梳理为任务流程，构建起“一触即达”的流程。从效果来看，机器人解决率达到95%，机器人咨询量占比90%，也就是说，懂业务的机器人帮助品牌妥善解决了90%的问题。
平均问题匹配率达到95%，平均问题解决率达到90%，网易云商的智能客服机器人在同行中确实具有非常大的优势。
现在有了商河大模型的加持，网易云商新一代智能客服能够处理更复杂的信息，能够更精准地理解上下文，具备更强的逻辑推理、情感分析、信息提炼、歧义消解、多语言翻译等能力，一次性问题解决率也将得到更大的提升。
双11期间，面对数倍增长的咨询量，如果线上机器人的问题解决率能达到90%以上，无论是成本控制方面，还是服务体验方面，都将给零售品牌带来极大的助力。
访客情绪识别与一键会话摘要总结能力。 应用了大模型的新一代智能客服，可根据访客发送的内容，识别出包括喜怒哀乐、恐惧、厌恶等多种情绪状态。
例如，网易云商在邮件工单流转环节，借助商河垂直大模型的赋能，系统可以快速提炼邮件工单内容中的关键信息，并捕捉消费者的情绪状态，坐席可基于此确定工单的紧急程度，按需分配，以最快的时间完成整个邮件工单的闭环。这样一来，一线客服的服务效率大大提升，接待的上限自然也扩容了。
此外，结合大模型摘要能力，新一代智能客服可以一键完成客服与访客的会话摘要总结，方便后续客服接待时可快速了解历史情况。
双11，不仅考验着零售品牌的综合应对能力。对于数亿消费者而言，也期待着解决问题能力更强、更快、更准确的智能客服服务。
挑战三：从用户洞察中找到新的增长点
近几年的双11大战，也是零售
