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借助生成式AI的力量，客户服务正迅速迈上企业发展的更高阶梯，成为高管团队的重点关注领域。数据显示，85%的高管预测，生成式AI将直接与客户互动。

如果您正在从事客户服务，可能会有以下疑问：AI究竟是什么？它如何应用于客户服务？AI会取代我的工作吗？别担心，我们将帮助您厘清这些疑问，揭开生成式AI的真相。

如果您希望深入了解AI如何彻底改变客户服务，并为企业带来高层期望的投资回报率（ROI），那您找对地方了。在正式展开讨论之前，让我们先从基础开始。

什么是生成式AI？

生成式AI是人工智能的一个分支，其核心功能是“生成”全新的内容、数据或输出。这类系统通过学习和分析现有数据中的模式，基于这些模式生成类似于人类创作的内容，涵盖图像生成、文本创作、数据增强、音乐作曲等多种应用场景。

尽管过去一年生成式AI受到了广泛关注，似乎成为了一项炫目的新技术，但它的历史实际上可以追溯到上世纪50年代和60年代。不过，直到2014年，一种名为生成对抗网络（GAN）的特定机器学习技术的出现，生成式AI才真正具备了生成全新内容输出的能力，开启了实际应用的新篇章。

生成式人工智能与人工智能区别

常用但易混淆的术语解析

“生成式AI”的定义因网站和词典而异。有些将其视为一种AI算法类别，也有人将生成式AI描述为深度学习模型，并归类到机器学习的更大框架内。而 Dictionary则定义生成式AI为：一种处理用户提示并基于训练数据集生成响应输出的AI技术。

AI 通常被用作笼统的术语，指代各种先进计算系统。尽管 AI 和生成式AI有关系，但它们在人工智能领域的涵盖范围和具体实现上有所不同。甚至有些人会将 AI、生成式AI、机器学习和大型语言模型（LLM）等同使用，因此了解这些差异至关重要。首先，我们需要区分 AI 和生成式AI。

人工智能是计算机科学的广义分支，其目标是创建能够执行通常需要人类完成的任务的智能机器。这些任务包括语音识别、问题解决、感知分析以及语言理解。AI 还能专注于具体领域的任务，如诊断医疗状况或下棋。AI技术包含了广泛的方法和技术，包括但不限于机器学习、自然语言处理（NLP）以及专家系统。

虽然AI能够智能地分析数据并对其结果做出回应，但其功能通常仅限于这些应用范畴。例如，传统的AI程序能够完成复杂计算或精确分析，但并不会“生成”全新的、创新的内容。

生成式 AI 则更进一步，利用现有数据创建全新的内容，并支持多种形式。基于机器学习模型，生成式AI通过从已有数据中识别模式，生成原创内容，例如文本、图片、音频或视频等。

AI和生成式AI这两个领域都在持续演进与发展，为技术的广泛应用开辟了更多可能性。

接下来，我们介绍一些与生成式AI相关的术语，以帮助加深理解：

• 机器学习（Machine Learning）： 这是AI研究的一个子领域或方法，旨在开发算法和模型，使计算机系统能够从数据中学习并进行预测或决策。机器学习系统依赖大量的训练数据，并在此基础上调整性能，随着暴露的数据量增加不断改进。
• 大型语言模型（LLMs）： 大型语言模型是机器学习模型中最新且界定不够清晰的概念之一。例如，OpenAI的GPT-3是一种基于大量文本数据训练的语言模型，擅长于文本生成和理解，能够生成自然的对话式回复。
• 深度学习（Deep Learning）： 深度学习是机器学习的一个子领域，重点是训练神经网络以处理比传统机器学习更复杂的模式。
• 神经网络（Neural Networks）： 神经网络借鉴了人脑中神经元的连接结构，能够通过大量示例学习，并被用于模式识别、分类、回归等任务。它们通过处理输入数据生成有意义的输出，并随着信息的积累不断改进学习能力。

生成式AI如何工作？

生成式 AI 通过机器学习技术，分析海量数据中的常见模式与结构，并利用这些信息生成全新的内容。随着数据样本的增加，生成式 AI 的输出会变得更加精细和智能。

以下是生成式 AI 的运作流程概览：

数据收集与预处理：收集与任务相关的数据样本，如文本、图像或其他类型的内容，并对数据进行预处理。这一步确保数据的质量与一致性，为模型的训练奠定了坚实的基础。

模型训练：根据任务和数据的特点，选择合适的生成模型进行训练，常见模型包括：

• 生成对抗网络（GANs）： 通过两个神经网络的对抗训练，一个负责生成内容，另一个负责评估其真实性，双方在竞争中提升预测准确性。
• 变分自编码器（VAEs）： 通过将大规模数据压缩到“潜在空间”（latent space）中的小型表示，再从中解码，重构出如图像等复杂信息。这种编码和解码过程使得模型更擅长生成相似的高质量内容。
• 自回归模型（Autoregressive Models）： 通过基于历史数据预测未来行为，用于生成序列性数据，如语言模型或时间序列预测。

模型采样：模型训练完成后，可通过提供随机输入（也称为种子数据）生成新的内容。模型依据学到的模式，生成与训练数据特征相似的内容。

模型微调与探索：根据实际需求微调模型参数，以提升生成内容的质量或风格。同时，可以通过调整输入和参数，深入探索模型在不同情境下的表现与潜力。

内容评估：对生成的内容进行多维度评估，包括真实性、连贯性、相关性和美观性等。基于反馈优化模型，从而实现不断迭代和改进。

道德与偏见考量：生成式 AI 的使用需注重道德规范，例如避免训练数据中的偏见、错误信息的传播及内容滥用等问题。通过制定严格的规章和技术手段，减少潜在风险，确保生成式 AI 的负责任使用。

为什么生成式AI很重要？

尽管许多人依然对生成式AI 保持着一定程度的怀疑，但毫无疑问，它有潜力做出非凡的成就。

“预计在未来一年，AI的投资将增长超过300%。”

• Forrester

其能够快速创作新颖且令人印象深刻的内容，进一步推动了创意和创新的发展——推动了人类想象力在艺术、音乐、文学等领域的边界。正因为它能够如此快速地产生大量内容，并且具备个性化的特色，使其在市场营销、电商和娱乐等多个行业中都能大展拳脚。

生成式AI能够模拟真实世界的场景，这使它成为科学研究、工程和风险评估中非常有价值的工具。它还能够建议新的分子结构、模拟蛋白质折叠和其他复杂的生物过程，从而推动医学和科学的进步。

“到2024年，美国将有超过1亿人使用生成式AI。到2025年，这一数字预计将达到1.169亿。”

• Hootsuite

生成式AI在数据增强、AI研究、数据插补和去噪方面也具有重要作用。

生成式AI如何影响客户服务？

人们猜测，AI即将从根本上改变我们做生意的方式。而在客户服务领域，AI的影响已经显现。到2024年，全球聊天机器人市场将达到9.94亿美元。

作为客户服务的领导者和员工，你们可能仍在困惑生成式AI如何影响你们的客户服务组织或你们在团队中的角色，完全可以理解。我们在这里帮助你理清这些疑问，并打破AI会取代你工作这种误解。

尽管生成式AI会像以前的AI版本一样接管一些客户支持任务，但它也为新的机会铺平了道路。生成式AI并非削弱客户服务专业人士的作用，反而将提升人工投入的重要性。

“68%的员工表示，生成式AI将帮助他们更好地服务客户。”

• Salesforce

当生成式AI与客户服务团队和谐合作时，奇妙的事情就会发生：你能够以最少的人力成本自动解决客户服务问题。

这不仅为客户支持团队提供了机会，实际上还能推动他们的职业发展，从传统的客服代表转型为机器人管理员，或从客户支持倡导者转型为会话AI专家。

客户服务生成式AI的行业示例

考虑到生成式AI在客户服务中的诸多优势，您可能会好奇哪些公司正在实际应用这些技术，以及它们如何实施。以下是一些已经成功将生成式AI聊天机器人融入其客户服务战略的关键行业：

旅游和酒店业

航空公司如达美航空（Delta）借助生成式AI聊天机器人，能够迅速提供关于旅行、预订和机上服务的详细回答，同时还使客户能够快速完成值机、行李追踪和航班查询等操作。像希思罗国际机场（Heathrow International）这样的机场也在使用生成式AI来回复服务查询，并自动总结案件，节省了代理的时间和精力，从而提高了生产力。旅行网站如Expedia将生成式AI（例如ChatGPT）集成到移动应用中，提供更具对话性的旅行规划体验，生成式AI机器人能够提供旅行建议和帮助。

电子商务

生成式AI正在让购物者更容易找到他们想要的商品。全球零售巨头H&M通过生成式AI聊天机器人将响应时间缩短了70%，并且购物者现在可以在移动应用中使用由生成式AI驱动的语音助手。这不仅提升了客户体验，同时显著减轻了客户服务团队的负担。

谷歌的购物服务通常是寻找完美商品的起点，而现在他们推出了一个全新的生成式AI-powered“试穿”功能，允许购物者查看衣物在相似体型、肤色和尺码模特上的效果。通过一种称为“扩散”（diffusion）的技术，谷歌的新生成式AI引擎能够获取一件衣服的单一图像，并将其调整到各种体型上，展示衣服如何自然垂挂、褶皱或展开。

医疗、金融服务等

像SmileDirectClub这样的医疗公司使用生成式AI来聆听并总结客户电话，节省代理时间并提升客户体验。生产力工具ClickUp利用其生成式AI聊天机器人为用户提供即时产品信息，并在必要时顺利地将问题交给相关专家。

其他生成式AI在客户服务中的应用案例包括快速草拟详细的邮件回复，这使Octopus Energy的客户满意度得分提高了18%。

事实上，我们还只是触及了生成式AI能为客户服务组织带来变革的表面，且这项技术正在迅速进步。我们使用得越多，它就变得越聪明和高效。让我们来深入了解一下当前生成式AI在客户服务中的应用范围及限制。

Mixdesk助力企业利用生成式AI优化客户服务与全球营销

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