大模型驅動服務質量管理應用研究

摘要：隨著信息技術的飛速發展，大模型在企業質量管理領域的應用日益廣泛。文章探討了大模型在客戶服務質量管理中的應用，分析了其優勢與挑戰，并結合實際案例提出了相應的應對策略。研究發現，大模型在提升服務管理效率和透明度的同時，也面臨情感理解和上下文理解等方面的挑戰。文章提出了結合人工質檢、加強情感溝通培訓以及優化模型等策略，以促進大模型在質量管理領域的更好發展。

關鍵詞：大模型；服務質量管理；挑戰；創新；情感理解

中圖分類號：TP311" " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）12-0050-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

ChatGPT等大語言模型的出現證明了通過一個具有高水平結構復雜度和大量參數的大模型（又稱為“基礎模型”） 可以實現深度學習。大模型是人工智能賴以生存和發展的基礎，現在與其說人類開始進入人工智能時代，不如說人類進入的是大模型時代[1]。在服務質量管理領域，人工智能創新的步伐也逐漸加快。目前，越來越多的企業開始采用大模型技術進行服務質量管理，這些大模型通常利用人工智能和自然語言處理技術來自動識別客服會話中的關鍵信息和問題，并為企業提供實時的質檢反饋和分析。本文旨在探討如何利用大模型提升服務質量管理效率，并分析其應用過程中的挑戰及應對策略，為企業更好地利用人工智能技術進行服務質量管理提供參考。通過對人工智能服務質檢的研究，希望能夠幫助企業提高服務質量，加強客戶關系，提升企業競爭力，實現可持續發展。

1 大模型質量管理應用的理論基礎

1.1 大模型的基本概念

大模型，也稱大語言模型，是指具有大規模參數和復雜網絡結構的語言模型，通常通過在大規模數據集上進行訓練得到。這是一門包括機器學習、深度學習、語言處理等多學科的綜合技術。這些技術在質檢中發揮著重要作用，通過對大量數據的學習和分析，實現對服務按照質量管理要求進行自動檢測和評估。

1.1.1 大模型的特點

1） 大規模參數：擁有數以億計甚至更多的參數，能夠學習到豐富的知識和復雜的模式。

2） 強大的表達能力：可以處理各種自然語言處理任務，如文本生成、機器翻譯、問答系統等。

3） 通用性：在多個任務上都能表現出較好的性能，具有一定的通用性。

1.1.2 機器學習與深度學習

機器學習是人工智能的核心技術之一，它包括數據的準備、訓練、驗證、評估和部署[2]。通過建立模型來進行預測和決策。深度學習是機器學習的一個重要分支，它是一種基于多層次人工神經網絡的機器學習技術，具有很強的感知能力[3]。在質檢中，深度學習可以用于文字識別、語音識別等領域。

1.1.3 自然語言處理

自然語言處理是人工智能的重要領域之一，它主要研究如何讓計算機理解和處理人類語言。在服務質檢中，自然語言處理可以用于分析客戶與客服人員的對話記錄，識別出客服人員是否準確地回答了客戶的問題、是否使用了規范的語言等。

1.1.4 提示工程

提示工程是一門較新的學科，專注于開發和優化提示詞，以幫助用戶在不同場景和研究領域中更好地改善和應用大語言模型[4]。提示工程作為一種優化大模型性能、提高模型對業務處理質量和靈活性的技術，可以使模型更好地理解人類語言，從而提供更準確的判斷、更貼切的評價、更具體的改進建議。隨著大模型技術的不斷發展，提示工程將成為不斷優化模型性能和質量的手段，特別是在提高準確性、解決敏感問題、改善工程師服務質量、報表集成等方面，提示工程都發揮了重要作用。

1.2 服務質檢的基本要求

服務質檢的目的是確保服務質量符合標準，滿足客戶需求。因此，服務質檢需要滿足準確性和效率要求，同時也要考慮客戶滿意度。

1.2.1 準確性與效率要求

準確性是服務質檢的核心要求之一。質檢結果必須準確反映服務質量的實際情況，以便企業能夠采取有效的措施進行改進。為了提高準確性，質檢過程需要采用科學的方法和技術，對服務數據進行全面、深入的分析。

效率也是服務質檢的重要要求之一。質檢過程需要快速、高效地完成，以便企業能夠及時了解服務質量情況，采取相應的措施進行改進。

1.2.2 客戶滿意度考量

客戶滿意度是衡量服務質量的重要指標之一。在服務質檢中，必須充分考慮客戶滿意度，將客戶滿意度作為質檢的重要考量因素。質檢過程需要關注客戶的需求和反饋，及時發現服務中的問題，采取有效的措施進行改進，提高客戶滿意度。

2 服務管理在大模型應用的方法

大模型正朝著能力持續提升、應用深度不斷加強的方向發展，這使得大模型從通用型向專業型轉變。下面介紹一款基于國產大模型QIKO+的使用流程。

2.1 梳理定義服務管理規則

通過內部調研收集公司現有的服務流程、操作手冊、客戶反饋等資料，并結合行業內的最佳實踐、國際標準和其他企業的成功案例，整理出標準的基本框架，包括總則、術語定義、服務流程、質量控制點、考核指標等，進而匯總成10項專項指標。指標覆蓋了服務基本規范、責任心、專業性和服務結果等方面的質量管理內容。

2.2 提示工程的構建

在QIKO+中，一個提示工程的構建被稱為“智能體”，一個“智能體”是指基于大模型構建的實際場景應用。通過創建智能體，可以將智能AI技術應用于特定需求，它既包含了開發AI智能體的工程范式，也包含了具體的交付物。智能體通過自然語言處理技術在微信客服工單質檢中能夠高效地提取關鍵信息。通過對工單中的文本內容進行分析和理解，從中提取出提示工程中設定的關鍵要素。同時，通過語義理解技術，可以進一步明確這些關鍵信息的具體含義和上下文關系，確保提取的信息準確無誤。

以標準問候語的指標為例，可以看下如何在大模型中實現智能體的構建。定義角色具體構建的提示語為：

1） 角色

您是一位專業且嚴謹的客服評價專員，能夠依據詳細明確的指標對客戶服務的回答進行全方位的深度分析，并給出精準客觀的綜合評價。

2） 評價指標

評價規則：客戶服務人員是否使用了標準問候語，例如：“您好，我是XXX，有什么可以幫助您？”

評價分數：使用標準問候語得10分，未使用得0分。

3） 智能體運行的結果為：

指標名稱：標準問候語，得分：10分，理由：客戶服務人員在16：21回答時使用了標準問候語。

2.3 統計分析

根據不同的指標的質檢要求，進行統計分析，實現對客戶服務質量情況的實時掌握。當通話內容觸發到質檢點時，系統可根據質檢規則，對客戶服務的服務質量進行評分，并自動將工單分類到不同的類別中，輔助客服績效考核，督促客戶服務人員提高工作效率和服務質量。

3 大模型在服務管理中的優勢

3.1 提高了服務管理效率

利用大模型的智能質量管理檢查，對客戶服務的海量交互數據進行檢測與分析，提高了服務管理工作的效率。傳統人工質檢面臨工作繁重、效率低下的問題。人工檢查一遍客戶服務內容平均要6分鐘，有時還要反復檢查幾遍，抽檢比例通常為全部錄音的3%～5%。而智能質檢能夠在短時間內完成大量的質檢工作，信息提取與處理時長縮短至數秒，質檢數量每天超萬件，效率同時提升了百倍以上。

3.2 提升了服務管理透明性

大模型平臺的強大能力使得質量管理工作更加透明、易于監控。企業可以實時了解質量管理進度和結果，及時發現問題并采取措施。實時質檢功能還提供分不同行業、時間、座席的查詢統計以及座席實時對話的質檢過程，為企業的質量管理提供了強有力的工具。

3.3 強化了風險管控能力

智能質檢系統能夠及時發現并管控投訴風險。通過對工單文本進行分析，可以判斷客戶對服務的滿意度，為客戶服務人員評分提供重要依據。同時，基于文本的關鍵詞檢索結果，提取相關語義特征，進行語義層情緒的建模和分析，準確判斷客戶的滿意度傾向，及時阻止風險升級，及時介入處理，大大降低合規性風險。

4 大模型在服務管理中的挑戰

4.1 情感和人際交往能力不足

4.1.1 問題情況

大模型在情感和人際交往方面的能力是指對情感信息的特征進行提取，得到最大程度表征人類情感的數據并進行建模，找出外在表象信息數據和內在情感狀態的關系，從而將人類內在的情感識別出來[5]。目前大模型在這方面的能力存在明顯不足，這對客戶服務人員與客戶的互動產生了多方面的影響。首先，智能質檢系統通常難以準確識別情感和人際交往方面的細微差異，導致客戶服務人員在與客戶溝通時可能過于關注系統的檢測標準，而忽略了客戶的情感需求。例如，當客戶表達不滿情緒時，客戶服務人員可能因為擔心被智能質檢系統判定為服務不佳，而采取過于生硬的回應方式，進一步加劇客戶的不滿。其次，由于智能質檢系統無法完全理解情感，客戶服務人員可能在與客戶建立情感連接方面受到限制。在人際交往中，情感共鳴是建立深厚關系的重要基礎，而機器很難產生真正的情感共鳴。這使得客戶服務人員在處理復雜的客戶情感問題時，難以得到智能質檢系統的有效支持。

4.1.2 解決方案探討

為應對情感和人際交往挑戰，可以采取以下方法。1） 結合人工和智能質檢。智能質檢系統可以用于初步篩選和分析通話，人工質檢員則進行更深入的評估，重點關注情感和人際交往方面的表現。例如，人工質檢員可以通過檢查溝通內容，判斷客戶服務人員是否真正理解客戶的情感需求，并給予恰當的回應。2） 加強客戶服務人員的情感溝通培訓。企業可以定期組織情感溝通培訓課程，邀請心理學專家或資深客服人員分享經驗，幫助客戶服務人員提升情感溝通能力。培訓內容可以包括如何識別客戶的情感狀態、如何運用恰當的語言和語氣回應客戶的情感需求等。3） 利用技術手段增強客服的情感表達能力。開發一些能夠模擬人類情感的智能客服系統，通過情感識別技術，讓機器也能像人一樣表達喜怒哀樂。同時，客戶服務人員可以借助這些技術工具，更好地傳遞情感，增強與客戶的情感連接。

4.2 上下文理解有限

4.2.1 具體問題

智能質檢的誤判問題和有限的上下文理解能力對客戶服務人員的績效評估產生了負面影響。一方面，誤判可能導致不準確的績效評估結果。如果智能質檢系統錯誤地判斷客戶服務人員的表現，可能會影響客戶服務人員的激勵和培訓。例如，一個表現優秀的客戶服務人員可能因為系統的誤判而被給予較低的績效評分，這不僅會打擊客戶服務人員的工作積極性，還可能影響其職業發展。另一方面，有限的上下文理解能力可能導致不全面的績效評估。智能質檢系統通常是基于特定規則和模式的，難以理解復雜的對話上下文。這可能使得一些在特定情境下表現出色的客戶服務人員得不到應有的認可。例如，在處理復雜客戶問題時，客戶服務人員可能需要根據上下文進行靈活的應對，但智能質檢系統可能無法準確評估這種能力。

4.2.2 改進措施研究

為解決誤判和上下文理解問題，可以采取以下措施。首先，不斷優化規則和模型。公司可以通過使用機器學習和人工智能來不斷改進智能質檢系統的規則和模型，提高其準確性。例如，通過對大量的客服通話數據進行分析，不斷調整系統的參數和算法，使其能夠更好地適應不同的對話情境。其次，提供培訓和反饋。為客戶服務人員提供培訓，讓他們了解智能質檢系統的工作原理和評估標準，以便在工作中更好地配合系統。同時，智能質檢系統可以用來識別培訓需求，并為培訓提供有針對性的指導。最后，關注客戶滿意度。不僅關注客戶服務人員的表現，還應該關注客戶滿意度。定期進行客戶滿意度調查，并將結果與質檢數據相結合，以全面評估客服質量。如果客戶對某個客戶服務人員的服務表示滿意，但智能質檢系統卻給出了較低的評分，就需要對系統的評估標準進行反思和調整。

5 結束語

大模型服務質檢在服務領域展現出了諸多優勢。首先，通過高效自動檢測與管理，極大地提高了質檢效率，降低了成本并提升了產品質量穩定性和客戶滿意度。然而，人工智能服務質檢也面臨著情感和人際交往挑戰以及誤判問題與有限上下文理解等挑戰，需要通過結合人工和智能質檢、加強客戶服務人員情感溝通培訓、不斷優化規則和模型等措施來解決。未來，人工智能服務質檢將利用大模型強大的知識整合能力，自動從各種渠道收集、整理和更新知識。質檢人員可以通過智能搜索快速獲取所需信息，提高質量問題的解決速度。同時，還可以促進經驗的共享和交流，通過推薦相關服務文章或案例，幫助客服人員不斷提升專業水平。總之，通過不斷探索和應用大模型技術，為企業提供更加高效、準確和全面的服務質檢解決方案，助力企業提升服務質量和競爭力。

參考文獻：

[1] 龍志勇，黃雯.大模型時代：ChatGPT開啟通用人工智能浪潮[M].北京：中譯出版社，2023.

[2] （美）弗拉德·里斯庫蒂亞.機器學習大數據平臺的構建、任務實現與數據治理：使用Azure、DevOps、MLOps[M].葉偉民，劉華，余靈，譯.北京：清華大學出版社，2024.

[3] 楊青峰.ChatGPT風暴：大語言模型、生成式AI和AIGC顛覆創新范式[M].北京：電子工業出版社，2023.

[4] 蘭一杰，于輝.AI提示工程實戰：從零開始利用提示工程學習應用大語言模型[M].北京：北京大學出版社，2024.

[5] 魏薇，張立立，蔡慶中，等.智能系統中的情感識別建模與關鍵技術[M].北京：北京郵電大學出版社，2024.

【通聯編輯：代影】