大型語言模型（LLM）與機器學習：
現代客戶服務指南
人工智能（AI）正在為客戶服務帶來革命性的變革，但許多企業仍難以將其潛力轉化為實際的商業價值。為了有效利用 AI，領導者需要清楚了解其背後的核心驅動技術。本文將揭開大型語言模型（LLM）和機器學習（ML）的神秘面紗，探討它們的運作方式以及在客戶服務領域的應用潛力。
奠定基礎：從機器學習到大型語言模型
要理解 LLM，您必須先了解驅動它們的引擎：機器學習。
什麼是機器學習？
機器學習是 AI 的一個領域，它讓系統從數據中學習，而無需為每項任務進行明確的編程。ML 模型透過對海量數據集的訓練來識別模式、做出預測，並隨著時間推移在沒有新指令的情況下提升自身表現。
您可以這樣理解：與其編寫一套嚴格的規則來讓程式識別貓，不如向 ML 模型展示數千張貓的圖片。模型會自行學習其模式——鬍鬚、尖耳朵、尾巴——然後就能獨自識別新圖片中的貓。
這個學習過程會透過「強化學習」等技術進行微調，模型會被教導在其多個輸出中哪個是最佳選擇，從而做出越來越好的決策。
什麼是大型語言模型？
大型語言模型是機器學習的一種專門且強大的應用。它們是模仿人腦設計的神經網絡，並在海量的文本和數據上進行訓練。這種訓練使它們能夠理解、詮釋、總結並生成類似人類的語言——這個領域被稱為自然語言處理（NLP）。
2017 年，「Transformer 模型」的推出帶來了重大突破，它允許 LLM 權衡句子中不同詞語的重要性。這種架構極大地提升了它們的速度和對上下文的理解能力，使其變得更加強大。
如今，企業可以選擇自行建構 LLM，或授權使用預先訓練好的模型。這些模型可以利用公司特定的數據進行進一步的「微調」，使其適應特定的行業、任務或溝通風格，從而產生更精確、更貼近情境的輸出。
LLM 對客戶服務的影響
LLM 能透過賦能客服人員、自動化任務以及提供更快速、更一致的客戶體驗，來獨特地優化客戶服務。
在服務環境中的關鍵能力：
- 智能自動化：LLM 驅動的聊天機器人可以處理完整的支援對話、全年無休地回答常見問題、對傳入的服務單進行分類，並將其分配給正確的部門。
- 賦能客服人員：LLM 並非取代客服人員，而是作為其強大的助手。它們可以即時總結冗長的服務單歷史記錄、分析客戶情緒以標示出挫折感，並草擬準確且符合情境的回覆，讓客服人員只需審核後即可發送。
- 提升品質與一致性：LLM 可以將複雜的技術資訊改寫為簡單的術語、即時翻譯對話，並確保所有溝通都遵循一致的品牌語氣。
一個實際用例
想像一位客戶就最近實施的某個軟件所遇到的複雜問題聯繫客服。被指派的客服人員可以利用 LLM 來：
- 即時總結與該客戶先前所有的互動記錄。
- 使用情緒分析來偵測客戶的沮喪程度。
- 接收一份針對該問題的建議回覆，客服人員只需快速編輯和批准即可。
這節省了大量的時間，並且 AI 驅動的情境資訊與人工監督的結合，帶來了更快速、更具同理心且更有效的解決方案。
實用指南：有效運用 LLM 和 ML
現在的問題不再是是否應該使用這些技術，而是如何使用。以下是一些實用技巧，幫助您在應對潛在挑戰的同時，最大化它們的效益。
1. 充分發揮優勢
- 目標是策略性自動化：不要只用 LLM 來協助手動任務。找出可以完全自動化的流程，例如生成首次回覆郵件、根據已解決的服務單創建知識庫文章，或從頭到尾處理例行性的資訊請求。
- 提升精準度與品質：利用先進的 ML 來產出高品質的內容。LLM 擅長生成精良的報告、清晰的摘要和準確的翻譯，從而提升您溝通的標準。
- 發掘創新解決方案：由於 LLM 在龐大且多樣化的數據集上進行訓練，它們可以連結不同領域的資訊，提出人類客服人員可能未曾想到的創新或非傳統的解決方案。
2. 克服挑戰
儘管優勢顯著，但負責任地實施 AI 需要意識到其挑戰。
- 處理「幻覺」問題：偶爾，LLM 會生成聽起來合理但事實上不正確的資訊。這是因為模型是預測下一個最有可能的詞，而不是驗證事實的真相。緩解方法：透過向 LLM 提供具體的上下文——例如相關的知識庫文章或技術文件——來減少幻覺的發生，使其回覆更基於事實。
- 識別偏見：LLM 可能會無意中複製其訓練數據中存在的偏見（例如社會刻板印象、以美國為中心的例子或過於正式的語言）。緩解方法：使用成熟、經過充分測試的應用程式。利用您自己策劃且多樣化的數據集對模型進行微調，可以顯著減少偏見。
- 保護敏感資料：客戶資料是機密的。切勿將個人或敏感資訊輸入公共的 LLM。緩解方法：使用符合《通用資料保護規則》（GDPR）等法規的企業級 AI 解決方案，並提供強大的數據私隱控制。
結論：未來是一項策略性選擇
大型語言模型和機器學習不再是未來的概念，它們已是現代客戶服務不可或缺的工具。它們透過提供快速、準確和個人化的支援，在效率、客戶體驗和滿意度方面帶來了顯著的提升。
最終，關鍵的差異化因素將是企業選擇如何整合這些技術。它們可以透過以下兩種方式之一被使用：
- 作為輔助工具：偶爾用於加速或增強現有的手動流程。
- 作為顛覆性技術：策略性地用於完全自動化和取代手動流程。
雖然第一種方法能帶來漸進式的收益，但第二種方法才能釋放 AI 全部的轉型潛力。那些只將 LLM 用於次要協助的企業，才剛剛觸及到其可能性的皮毛。卓越客戶服務的未來，屬於那些完全擁抱技術驅動、自動化和智能化策略的企業。
關於 OTRS
OTRS（原名為 Open-Source Ticket Request System）是一套服務管理軟體套件，包含專員入口網頁（agent portal）、管理員儀表板（admin dashboard）及客戶入口網頁（customer portal）。 在專員入口網頁中，團隊能夠處理來自內部或外部客戶的案件與請求。此處提供多種方式來檢視這些資訊，以及客戶和相關數據。 顧名思義，管理員儀表板讓系統管理員能夠管理系統：功能眾多，包括角色與群組、流程自動化、頻道整合以及 CMDB/資料庫選項。 第三個組件，客戶入口網頁，則類似一個可客製化的網頁，可供與客戶共享資訊，並讓客戶端能夠追蹤自己的請求進度。
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