ChatGPT引领潮流，智能客服如何抓住AI客服革命的风口？🔥
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ChatGPT 爆火，智能客服率先掘金AI新范式红利
1966年，世界上第一个聊天机器人“Eliza”被创造出来。
当时的Eliza只能通过对关键字扫描和重组，与使用者进行简单的对话，但人类对科技的幻想终于走进了现实。
时光荏苒，人工智能已经历三起两落，五十余年后，ChatGPT火爆这个冬天。热潮背后，此类聊天机器人的未来却仍有许多问题等待追问：这项技术如何落地？产业将向何处发展？
支持ChatGPT 的背后是AI大模型强大的通用智能能力，此种能力有助于落地应用跨越技术与业务场景之间的鸿沟。
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但B端场景的产品和解决方案却相对复杂得多，并且需求迭代速度更快。
作为数字经济的底层基础设施，数据中心已经成为数字经济蓬勃稳健发展的重要资产，随着云计算等新技术的不断涌现，数据中心的复杂程度越来越高，运维管理的复杂程度急剧增加。
作为全球领先的IT基础设施供应商，浪潮信息以高度智能化的专业服务生态体系，保障客户数据中心业务的高效稳定运行，加速数字化创新，释放数字经济动能。
另外，任何领域的智能化转型均投入大量的人力、算力以及数据。但持续的投入即使可以推进AI应用逐渐深入，但边际效用递减显著，也会面临效果提升的瓶颈，这是第三个难题。
人工智能大模型历经了前期探索与突破，如今一定程度上达到了推广期，大模型具有效果好、泛化性强、研发效率高等特点，正在成为人工智能技术及应用的新基座。
AI大模型时代，上述难题有望得到解决或缓解吗？
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即使存在种种难题，数智化转型趋势依然势不可挡。
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另外值得一提的是，“源”大模型具备零样本学习和小样本学习的能力。浪潮信息AI软件研发总监吴韶华表示：所谓的小样本学习是指仅仅需要一些示例提供给模型，经过这些示例的指导，模型就能够给出比较准确的答案。
此项能力也让“源”可以在在无人进行持续标注和训练的情况下，完成了知识流转模式的建立，这让之前的行业痛点迎刃而解。
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目前，“源晓服”支持浪潮信息服务器、存储、边缘计算等八大产品线的全代际数据中心产品售后服务，拥有技术、产品、故障、服务四大类超百余种专业问题的解决能力，可覆盖终端用户92%的咨询问题，日均处理客户服务达近千次。
注：｢鼎革奖｣数字化转型先锋榜作为一项由《哈佛商业评论》中文版、思爱普SAP公司联合主办，清华大学全球产业研究院学术支持的非盈利数字化转型调研、评选活动，自2018年举办以来引起了产业界极大的关注和反响
针对数据中心常见技术问题，如系统安装、Raid配置、部件异常等问题，“源晓服”的解决率高达80%，可将复杂技术咨询问题的业务处理时长降低65%，提升浪潮信息整体服务效率达160%。
IDC预测，大模型的泛化能力强、模型效果更优等特征助力其成为AI开发新范式，也是现阶段AI市场发展的必然趋势。但“AI技术的快速发展”与“AI落地赋能产业创造价”两者之间仍然存在鸿沟。
“如何有效解决AI技术与实际业务的应用场景融合”，这一问题的答卷不需要多么恢弘壮阔，它的答案往往诞生于找准痛点、直面问题的过程中。
敢于直面痛点，推动AI技术成功落地IT服务产业的“深水区”，浪潮信息用行动展现了AI产业化落地如何为企业真正实现“降成、增效、创新”。
（注：本文转载自自媒体 头部科技）返回搜狐，查看更多
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