驱动全球化品牌增长 亚马逊云科技助力Shulex打造智能客服

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时间 2024年7月25日 预览 9

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2024-07-25 05:10:51·[??中关村在线 原创??]·作者:十一

放眼当下,AI无疑是最受瞩目的科技趋势之一,伴随大模型的快速发展,生成式AI在内容生成、数据分析和智能客服等应用中开始崭露头角,这也让越来越多的企业能够在出海过程中利用AIGC应用提升客户的体验和响应速度,增强运营能力,从而构建竞争优势。

作为一家面向全球VOC市场的AI SaaS公司,数里行间SHULEX(VOC.AI)创立于2021年,总部位于硅谷,专注品牌出海,客户包括安克创新、韶音、松下、大疆、猿人科技、倍思等品牌。“Shulex致力于帮助品牌企业提升用户体验,围绕市场、产品、服务三要素,Shulex提出了‘AI-first’(以AI为核心)的运营理念,构建AI客服和消费者洞察等产品解决方案,赋能品牌企业的客户体验管理环节,助力品牌实现业务增长与全球化拓展。”数里行间SHULEX(VOC.AI)创始人郭振在接受采访时表示。

基于亚马逊云科技的生成式AI技术与服务,Shulex构建了AI客服和消费者洞察的创新产品解决方案,旨在帮助跨境电商企业加速智能出海。

其中,Shulex AI客服机器人是一款基于AI大模型基础研发的新型聊天机器人,可以自动回复,办理售前,售中,售后等客户问题。AI Agent客服机器人会根据用户提供的历史回信、聊天对话、文档资料、公开网页信息自动学习知识,并生产问答(FAQ)知识库;而VOC Insight消费者洞察可收集并分析全渠道的客户声音,深入了解消费者期望与需求,洞察竞品的优劣势,助力商品开发,打造自身产品差异化价值。

基于亚马逊云科技全面且丰富的生成式AI技术与服务,Shulex构建生成式AI应用的过程也变得非常顺畅。具体来说,在模型选择方面,Amazon Bedrock全托管生成式AI服务为Shulex提供不同的模型选择与一致的使用体验,允许企业通过API访问从文本到图像的一系列强大的基础模型,如来自AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral、StabilityAI等的基础模型以及Amazon Titan基础模型。

在模型微调与部署方面,完全托管的机器学习平台Amazon SageMaker可以让开发人员加速构建、训练和部署机器学习模型,从而将更多时间分配到偏上层的行业应用与功能调优,从而大幅提高生产效率。

在安全合规方面,Amazon Bedrock让Shulex可以在确保数据安全和隐私保护的前提下,使用自有数据基于基础模型,定制化地进行模型调优。Amazon Bedrock可以协助确保Shulex的私有数据不会被用于训练底层大模型,也不会离开企业在亚马逊云科技上的虚拟私有网络(VPC),保护私有数据的安全。

在负责任的AIGC应用方面,由于AI客服机器人最终是要面向终端消费者的,其回答很大程度上会影响消费者对企业的好感度,因此机器人与消费者互动后生成的恢复需要严格的红线控制,所以Shulex在构建AI客服机器人时十分关注回复生成的幻觉监测和红线问题的监控与预警。Amazon Bedrock具备包括Guardrails在内的一系列防护机制,可提供带有可配置自定义阈值的内容筛除条件,屏蔽不良话题与敏感词,且支持企业特定用例设定自定义防护策略。

另外在技术支持方面,在Shulex打造生成式AI应用的早期阶段,亚马逊云科技就提供了丰富的专业技术支持资源,包括原型开发团队、数据科学家、行业架构师等。亚马逊云科技和Shulex团队紧密合作,通过提示语工程(Prompt Engineering)、工程化调优等步骤,快速优化大模型性能,赋能产品开发,保障生成式AI应用的快速顺利落地。此外,亚马逊云科技在全球还设有生成式AI创新中心,致力于帮助客户构想、设计和推出新的生成式AI产品、服务和流程。

在亚马逊云科技的赋能之下,Shulex主推的两大生成式AI解决方案也被赋予了更多能力。其中,在ShulexAI客服机器人的意图识别方面,Shulex应用Amazon Bedrock内置的Claude 3模型,以及基于Amazon SageMaker部署微调的Mistral模型构建了意图识别模块,以实现语义理解和意图识别;在知识向量化方面,Shulex使用了Amazon Bedrock提供的Cohere模型,实现了知识的向量化处理及存储。并应用Amazon OpenSearch Service来支持向量数据库的构建与混合搜索功能,以进一步提升知识构建和知识召回的效果;最后在客服回复生成方面,Shulex使用了Amazon Bedrock内置的Claude 3.5 Sonnet模型进行语言处理和知识召回,实现了兼具智能度和速度的客服回复能力。

“客服机器人是出海领域非常值得期待的方向之一,Shulex认为未来的客服机器人的发展趋势主要有两方面,首先是多模态,传统的客服机器人主要依赖于文字交互,而未来用户可以通过语音、图像、文字等多模态交互方式,与客服机器人进行交流将大幅提高用户的使用体验;第二,未来的AI客服机器人将不仅仅是回答问题,还可以基于强大的推理总结与AI调度能力,为用户推荐产品,协助用户完成自动化办理或查询等任务,如查询订单的物流进度、完成订单退货等,为用户提供更加个性化的智能服务。”郭振补充道。

而VOC Insight消费者洞察解决方案的核心是使用向量数据库对全球各电商和社交媒体等的海量评论与社媒数据,进行分类打标和实时分析,为客户提供实时的商品评论洞察报告,包括但不限于用户画像、使用场景、购买动机、商品卖点、商品不足点等。其中,在评论/文本打标方面,Shulex使用Amazon Bedrock内置的Claude 3 Haiku模型对关键评论进行数据和语义分析,从而对评论进行归纳分析与标签生成,通过聚类清理后生成新的标签库,实现对消费者商品评论与留言等数据的更深度洞察。

通过应用Amazon Bedrock,Shulex的AI解决方案得到了强化,带来了用户满意度整体15.4%的提升,用户留存率也因此提高了12.1%,此外,在问题解决率方面,Shulex AI客服机器人的AI平均解决率达到50%,即在客户问题被AI机器人处理后,有一半的问题在7天内没有再次收到客户的反馈,显著提高问题处理效率,?幅降低了客服团队?作量。最后在处理效率方面,Shulex AI客服机器人可提供7x24小时的服务,和平均8s的响应时间,工单平均处理时长下降了40%,显著减少了客户等待时间,提升了客户满意度。此外,AI机器人处理了大部分初级客服工作,人工处理量下降了30%,这不仅减轻了人工客服的工作负担,也降低了企业的人力成本。

“展望未来,我们希望继续与亚马逊云科技深耕合作,持续探索生成式AI领域最佳实践,基于亚马逊云科技提供的领先技术构建创新解决方案,助力更多中国出海品牌卖家实现业务增长与商业创新。”郭振在最后表示。

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