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從ChatGPT誕生起，大模型在營銷、客服等場景的落地就被予以眾望。然而在經歷了一年多的“百模大戰”洗禮之后，人們發現無論是算力成本還是內容生成的安全合規問題，都讓大模型很難直接應用于機器與人對話的實際業務中。

這其中有很多挑戰，不僅僅來自算力、資金、技術，更大的問題來自行業落地。有人戲稱現在的大模型是“拿著錘子找釘子”，即便是銷售和客服這樣的熱門場景，也依然在探索大模型這把“錘子”能錘好哪些“釘子”。

目前業界普遍的共識是，現階段的大模型無法完全替代人力，但作為人類工作的強大輔助工具，能夠顯著提升效率，在銷售和客服領域亦是如此。但大模型到底怎么做，從哪里切入，才能為銷售和客服業務帶來真正的智能化，實現效率的飛躍？

這是所有相關廠商都在思考的問題，誰先找到這顆“釘子”，誰就能在大模型行業落地上撕開一個口子。而現在，這顆“釘子”被容聯云率先發現了。

大模型解決營銷效能之痛

在流量紅利漸漸枯竭的今天，精細化運營已成為企業的共識。面對消費者們個性化的需求，企業也希望自己的銷售和客服團隊能夠“千人千面”，以更好地推動銷售轉化，或快速解決客戶訴求。

然而現實并沒有想象中美好，很多銷售和客服隔著屏幕或電話的“在線溝通”，很難讓消費者產生“沖動”，一部分客服的一問一答，輕輕松松就能“聊走”客戶。

面對這種情況，企業也覺得很冤枉，明明為銷售和客服團隊提供了良好的培訓，也通過數字化技術為不同類型客戶分配了不同的客服資源，為什么銷售轉化率就是上不去？

這里面的核心問題其實在于話術和知識庫。

銷售話術就如同一套精心編排的“溝通戰術”，它能夠指導銷售人員如何向客戶介紹產品、如何精準捕捉客戶需求、何時采取何種策略以觸動客戶購買意愿，從而完成銷售目標，可以說是企業搶占商機的“決勝武器”。

但好的銷售話術，并不是通過所謂的“金牌銷售”話術總結，就可以讓整個團隊“一套話術走天下”。無論是競爭環境、法律法規、業務規則，還是客戶需求、客戶畫像，都處在動態變化中，因此對于話術和知識庫的總結，需要針對數量眾多的一線“金牌銷售”話術和業務人員的知識經驗，不斷地進行提煉，并及時地更新和沉淀。

不僅如此，與客戶的溝通過程也不是一成不變的，如何在復雜的溝通場景中靈活使用這些話術，也是銷售和客服團隊面臨的一大難題。

在過去，很多科技企業都嘗試用大數據和AI技術來解決這些問題，但是由于AI小模型的局限性，缺乏對自然語言的理解和分析能力，對于會話、知識等非結構性數據的處理停留在關鍵詞和規則的匹配上。這就導致很難窮舉客戶的回答，話術和知識庫的推薦也只能基于關鍵詞觸發，客戶溝通整體比較僵化。

然而AI大模型的出現，讓話術和知識庫的提煉、沉淀、洞察有了全新突破的可能性。大模型具備更加精準的語義理解能力和更強大的自然語言生成能力，可以從多個維度提升營銷工作的效率和質量，比如：基于海量歷史會話數據生成金牌話術；快速構建話術庫；分析客戶訴求；精準診斷問題并優化等等，從而有效解決傳統營銷低效的問題。

容聯云敏銳地發現了這一核心痛點與AI大模型的交集，從而也率先在業內找到了大模型落地的切入口——旗下基于自研赤兔大模型的生成式應用容犀Copilot，正是這樣一款提升營銷效率的利器。

容犀Copilot銷售和客服的“實時AI領航員”

據容聯云產業數字云事業群副總經理孔淼介紹，容犀Copilot集“全鏈路數據+大小模型+分析洞察”于一體，在每一次的服務與營銷場景中，實時根據企業與客戶產生的會話數據與業務數據，結合“聚焦客戶聯絡全場景的大小模型”與“會話洞察”能力，產出金牌溝通策略。

簡單而言，容犀Copilot主要有三大核心功能：

• 話術挖掘

容犀Copilot后臺一鍵快速對海量歷史會話數據進行核對篩選，挑選出優質話術并生成金牌話術，兼顧質與量的同時，挖掘出客戶高頻關注的問題，從問題中洞悉業務痛點。

• 智能知識庫

幫助企業從零開始、低成本地快速構建話術庫，包括理解文檔知識、知識快搜、智能問答等，大幅提升構建效率。

• 會話洞察

高效便捷洞察每一通會話溝通情況，分析客戶訴求，精準診斷問題并優化。

從市面上看，已有產品推出了類似功能，那么這款全新的容犀Copilot有什么不同？更讓人好奇的是，有了大模型加持的容犀Copilot，表現到底如何？

以“話術挖掘”為例，過去企業想要做話術挖掘全靠人力，培訓師面對銷售和客服幾十萬小時的會話錄音，最多只能聽幾十段錄音，再從中找出好的會話進行話術總結，顯然這并既不能解決話術的量，也不能保證話術的質。

但是有了容犀Copilot，企業可以提前接入客服、企微、營銷通話等各個溝通渠道的數據，并結合不同的銷售和客服團隊的場景和業務目標，通過簡單的配置就可以利用大模型能力對這些海量會話數據進行分鐘級的金牌話術挖掘。

這些金牌話術并不停留在“術”的層面，包括客戶的情緒、立場、正反饋、訴求，都能夠被容犀Copilot挖掘出來，從而有針對性地給出優質話術，以推進銷售轉化等業務目標。

金牌話術只是一個結果，背后往往是客戶關注的問題。對此，容犀Copilot的“會話洞察”，能夠從海量的會話中找到客戶高頻關注的問題，將問題進行聚類分析，找到未被關注的客戶關注點，一鍵快速生成高頻問題洞察，從而自動總結出問題所對應的策略，提供給銷售和客服團隊。

例如，某客戶想申請信用卡分期，當客服告知利率之后，客戶就不想申請了。之前客服只能靠自我發揮去和客戶溝通，但是現在有了容犀Copilot給到的個性化策略和話術，客服就能夠為客戶推薦相應的優惠活動來挽留、安撫客戶，或者建議客戶加入企業微信、社群等私域，以提高成單轉化率。

再比如“搭建知識庫”，這是幾乎所有企業都面臨的難題，一是知識比較分散，二是不同的文檔、不同的知識庫很難統一。

在傳統的FAQ搭建和維護中，為了覆蓋更廣泛的用戶意圖范圍，實現知識庫的統一，需要大量專業的人才拆解文檔、編寫大量相似的問題、生成QA、再擴展標準、投入到一線中，整個過程耗費大量的人力和時間成本，一個周期可能會持續3-6個月。

但是在容犀Copilot的助力下，就可以通過大模型自動拆解文檔段落，基于語義自動調取知識點，對知識進行匯集和管理。整個過程只需要一個普通的業務人員操作，建設周期從幾個月縮短到分鐘級，在效率上有一個巨大的提升。

一個典型的例子是，某股份制銀行過去構建IT規范知識庫，光文檔素材就高達幾個T，整個構建過程花費了80人、2個月左右的時間。但現在基于容犀Copilot，只需要1個人、1天的時間，就完成了知識庫的搭建，準確率從85%提升至89%。

事實上，大部分企業并沒有像這家大型銀行一樣，有專門的人力來構建和管理知識庫，而沒有知識和話術沉淀的企業很難從0到1。但容犀Copilot的出現，讓企業不用再依賴專業人員，也不用再擔心耗費巨大的人力和時間成本，知識庫的搭建和管理變得非常簡單。

這是因為容犀Copilot是以容聯云自研赤兔大模型為底座，通過預置很多行業場景模型，控制了大模型的幻覺、內容安全等問題，使得容犀Copilot具備了常識和一定的行業知識。當容犀Copilot利用大模型的能力時，不僅可以對文檔知識進行分鐘級拆解，還能對內容進行自動擴展、自動化的智能問答，再通過人工審核，建立的知識庫就能做到非常多的場景覆蓋，來提升前端的咨詢體驗和后端的轉化效率。

不僅如此，容犀Copilot還能夠在知識快搜和智能問答場景上，為知識庫帶來全新的體驗。

過去業務人員想在知識庫里找內容，只能通過關鍵詞做檢索，結果往往并不精準。但是現在基于容犀Copilot，可以用問答式的方式去做語義理解，給出更為準確和高效的回答，還可以顯示背后的文檔來源和大模型的總結。

而智能問答作為補充，可以讓一線業務人員通過問答的方式，從用戶的視角去模擬反饋，提出一些之前話術沒有挖掘出來、文檔沒有檢索到的優秀話術，從而很好地為一線人員賦能。

用容聯云產業數字云事業群副總經理孔淼的話說，“容犀Copilot是通過知識創造價值，讓企業知識轉化成價值的效率更高和更快”。

容聯云以大模型重構營銷價值

目前，容犀Copilot已應用在多家金融機構的各類業務場景中，如：銀行智能客服、薦卡、分期；保險智能客服、續保、續期、理賠；證券智能客服、投顧、合規、開戶等，也已在制造、汽車、零售等行業場景中進行測試。

相較于“一窩蜂”扎堆入場AI大模型卻難以落地的玩家來說，容聯云已率先找到了大模型的“釘子”——通過大模型知識庫、話術挖掘、會話洞察的能力，解決營銷人員水平參差不齊、金牌方法論難以復用等痛點，提升營銷效率，為客戶打造差異化和個性化體驗。

作為智能銷售和客服領域的領頭羊，容聯云保持了一貫的穩扎穩打的技術風格，以及深耕行業的業務能力。這也是為什么在大模型技術門檻一次次被拉低的當下，容聯云依然能夠領跑垂直大模型、推出極具商業價值產品的原因。

從技術上看，早在深度學習階段，容聯云就已在全方位布局AI，涵蓋前沿底層技術儲備、AI小模型技術與to B輸出，有了大量積累。面對大模型這一波AI技術浪潮，容聯云也第一時間跟進，推出了自研赤兔大模型，并形成了非常完善的大小模型協同進化的能力。

在此之上，容聯云擁有接入全鏈路、全域數據的能力，進一步提升了AI對全流程溝通數據的分析和洞察能力，從而更好地實現業務價值的提升。

從產業實踐來看，容聯云也是一個不折不扣的“行業老兵”。過去多年服務過上千家行業頭部客戶，其中包括上百家金融機構，有著豐富的行業經驗和to B服務能力，這成為容聯云在大模型競爭中脫穎而出的底氣。

最重要的是，盡管高喊“所有行業都值得用大模型重做一遍”的企業不在少數，但真的能將大模型用起來、落地到業務中的企業卻屈指可數。除了需要投入高昂的人力、金錢、時間，更大的挑戰在于業務know-how——懂技術的不懂行業業務，懂業務的不懂技術。

正如容聯云產業數字云事業群副總經理孔淼所說，在各行業實際業務中，業務場景、流程管理都是非常靈活的，大模型的落地其實依賴于對業務場景的理解，只有知道大模型工具“誰來用、怎么用、何時用”，才能夠真的將技術和產品交付出去。

而容聯云團隊用的就是“笨辦法”，整天和客戶一線業務人員“泡”在一起，跟著客戶把業務梳理清楚，先理解了客戶業務，再去思考技術和業務如何結合落地。這樣的苦功夫也換來了實實在在的效果，在實際應用中，容犀Copilot的效果比業內很多大廠的大模型更好。

“大模型并不是更大就更強，很多大模型是用公開數據訓練的，能突破原來小模型的泛化能力瓶頸，而行業客戶的數據很多是私有數據，以及應用場景上有很多knowhow，需要針對性優化，在回答的專業性、準確性以及覆蓋率上會更好”。孔淼表示，容犀Copilot因為服務了很多行業客戶，合作很深，對于他們的業務場景和業務要求更理解，沉淀了更多的Prompt，所以在大模型的訓練和推理上能夠產出更好的效果。

隨著容犀Copilot服務的行業客戶越多，其大模型落地的效果就越好，由此技術和商業也形成正循環，構建起容聯云在大模型時代新的競爭壁壘。而那些敢于喝“頭啖湯”、愿意與容聯云這樣的頭部服務商通力合作的行業客戶，也將最先吃到大模型的技術紅利，獲得營銷效率的巨大提升，走向真正的業務數智化。

結語

毫無疑問，AI大模型技術并不能實現“一招鮮、吃遍天”，場景落地才是技術發展的關鍵。在“技術奇點”來臨時，總有一大波的逐利者蜂擁而上形成泡沫，但不能踏實地研發底層技術和落地業務場景的他們，會在泡沫破滅時被淘汰出局。而像容聯云這樣的認真做技術、做場景落地的實力派終將浮出水面，在更長的周期中獲得更豐厚的回報。

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審核編輯 黃宇