客户案例 / 制造业
华宝新能基于 Amazon Bedrock 构建客服知识库,生成式 AI 赋能智能客服伴业务腾飞
华宝新能是一家全球领先的便携储能品牌企业,面临业务扩张、客服咨询量超载,如何在平衡客服团队资源的同时,提升用户满意度成为客服团队的首要关注。华宝新能针对其海外业务,基于亚马逊云科技生成式 AI 服务,通过 Amazon Bedrock 调用 Claude 3 模型识别用户意图,借助 Amazon Bedrock 知识库精确搜索并丰富内部知识库,大大提升客服系统效率,降低运营成本的同时提升海外用户满意度。
概述 | 机会 | 解决方案 | 成果 | 使用亚马逊云科技服务
30%
直接采用生成内容回复客户的比例超过 30%
1/20
对比第三方 AI 工具的客服系统,集成生成式 AI 插件后使用成本降低为原来的 1/20
两名
试点项目应用后,每年可调派两名客服人员投入到用户声音分析工作
概述
华宝新能(深圳市华宝新能源股份有限公司)是一家全球领先的便携储能品牌企业,依托 “Jackery” 和 “电小二” 主力品牌,立志打造世界一流的消费级新能源品牌企业。华宝新能针对其海外业务,基于亚马逊云科技 Amazon Bedrock 调用 Claude 3 Sonnet 模型,并结合 Amazon Bedrock 知识库,客服系统生成的内容更准确,使得超过30%的用户咨询可由客服采用生成的内容直接回复,客服团队得以降本增效并提升用户体验。目前,华宝新能采用的亚马逊云科技产品包括:Knowledge base for Amazon Bedrock、Amazon Bedrock 中 Anthropic 的 Claude 3 Sonnet、Amazon OpenSearch Serverless、Amazon DynamoDB 等。
机会 | 客服咨询量超载,生成式 AI 为平衡客服资源扩张和提升用户满意度带来新机会
华宝新能自 2022 以来,从零基础逐步搭建和整合海外客服系统,将以前分散的系统逐步整合到统一的客服系统中。该系统面向公司所有海外客服人员,客服团队在同一个系统中开展业务,包括跨团队的备份支持、多语言支持等。华宝客服团队目前面临的主要挑战有:
- 客服咨询量超载:随着公司业务和产品的扩张,用户的售前售后咨询量持续增长,尤其是在黑五、Prime Day 等大促销期间工单量激增,咨询量是平时的 1.5 到 2 倍左右,超出客服团队的处理负荷;
- 客服难以匹配多种咨询渠道影响回复效率:用户的咨询来自各种渠道,包括电话、短信、邮件、社媒、亚马逊电商站内信等,客服人员需要在不同渠道了解用户诉求并切换,影响回复效率;
- 首次回复时间过长导致用户满意度下降:用户满意度与客服首次回复的时间成反比,客服资源不足,导致用户咨询的首回时间过长,直接影响用户满意度;
- 工单处理效率低下:由于内部知识库不足,客服在处理部分工单时,难以快速找到可供参考的咨询答案,导致回复效率低或答复不符合用户期望,进而影响用户体验。
生成式 AI 应用在各个领域如火如荼,因此华宝新能与亚马逊云科技客户团队沟通如何借助生成式 AI 解决其海外客服系统上述痛点时,双方一拍即合,积极引入生成式 AI 来加速客服回复用户的基础问题或重复性咨询,将客服资源更多聚焦在解决复杂问题上,最终实现客服团队在大促咨询期间也能满足用户咨询需求,压缩客服系统 FRT(First Response Time,首次回复时间),提升客户满意度和客服运营效率。
我们一直致力于探索生成式 AI 在海外业务客服领域的应用。遇到问题时,亚马逊云科技团队为我们提供了宝贵的启发与支持,协助我们顺利完成了从原型设计、方案评审、开发测试、验证上线到版本迭代的整个流程。借助亚马逊云科技 Amazon Bedrock,我们迅速将生成式 AI 应用于面向海外业务的客服场景,有效缓解客服资源过载,显著提升用户体验。这只是一个起点,我们将以场景假设、低成本试跑、快速验证的模式,持续探索生成式 AI 在业务团队的各类应用。”
刘智远
华宝新能智能呼叫中心 IT 产品经理
解决方案 | 基于亚马逊云科技生成式 AI 服务,全面增强用户意图识别、生成用户答复和完善客服知识库
通过 Amazon Bedrock 调用 Claude 3 模型识别用户意图,利用 Amazon Bedrock 知识库精准搜索
华宝新能的客服团队通过综合客服系统管理来自聊天框、短信、邮件、社交媒体、站内信等各类渠道的海外用户咨询,但在使用中遇到 2 个限制:1)当前该客服系统不支持自定义,比如客服人员需要对用户咨询打上标签用作运营分析,但该系统不支持自定义用户意图标签;2)该系统仅能基于当前客服系统供应商生态系统内的知识和数据生成内容,若要用到其它知识,只能由华宝新能在系统中配置帮助中心并上传内容,然后才能基于帮助中心的内容来生成回复。总之,在客服面对海外用户咨询时,需要系统支持可定制交互和自动基于扩展内容生成答复,当前系统距离此要求尚存在差距。
准确地识别意图对客户服务至关重要。亚马逊云科技在该客服系统上进行扩展,帮助华宝新能面向其海外业务开发了一套插件,该插件根据工单咨询内容,通过 Amazon Bedrock 调用 Claude 3 模型,基于大语言模型的强大能力,匹配客服管理团队预置的用户意图列表,并根据工单属性和意图识别该咨询属于售前、售后或复购等。基于亚马逊云科技 Amazon Bedrock 知识库,华宝新能还可以根据需要自定义标签体系,对用户咨询打上精准标签。客服管理团队可以基于意图配置不同的提示词,通过提示词对大语言模型生成的内容进一步优化。客服人员只需准备好知识文档,注入知识库,其余诸如文档分块、Embedding 计算、数据存储等繁重工作,全部由 Amazon Bedrock 知识库自动完成。将知识库与客服工作台对接后,客服团队可以通过 Amazon Bedrock 知识库高效利用知识库档实现精准搜索,快速获取所需信息,在生成的标准回复内容上根据需要进行有感情的语言润色,为海外客户提供更优质的服务。
相比于华宝新能自建知识库,采用 Amazon Bedrock 知识库具有诸多优势:
- Amazon Bedrock 知识库开箱即用,还可利用 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术将基础模型与华宝新能内部数据源无缝集成,简化传统 RAG 实施的复杂流程;华宝新能只需要将文档放到指定数据源后进行同步,Amazon Bedrock 知识库就会自动构建,并提供 API 以检索相关结果并生成增强响应,大幅节省开发时间和投入;
- Amazon Bedrock 知识库内置了会话上下文管理,让客服人员轻松支持多轮会话,还允许客服人员从单个文档中提出问题并汇总数据;
- Amazon Bedrock 知识库可无缝与 Amazon Bedrock 安全围栏集成,对用户的输入和模型的输出进行多维度的内容安全过滤,帮助华宝新能打造更安全的知识库。
华宝新能基于亚马逊云科技的技术架构示意图
利用生成式 AI 识别内部匮乏内容,让客服人员在与用户的交互中便捷反馈,丰富和沉淀知识库体系
华宝新能当前客服系统中的知识库内容较为有限,产品和业务的知识储备不够丰富,大语言模型基于此生成的答案,可能无法有效满足用户咨询的情况。
为此,华宝新能携手亚马逊云科技,在现有客服系统咨询系统上开发并集成了 Amazon Bedrock 知识库插件,为客服人员提供了反馈入口。客服人员收到海外用户咨询后会自动触发一个动作,系统将获取用户问询并识别用户意图,然后基于意图检索知识库,通过 Amazon Bedrock 在知识库中检索生成问询答复。
客服人员通过边框提示便捷查看生成的答复,判断该答复内容属于可直接采用、不适合或需要优化等;对于可直接采用的内容,客服人员将直接用该内容回复用户咨询;对于不适合或需要优化的内容,客服人员可通过反馈入口便捷反馈意见,系统将自动记录客服选择了哪个选项,并将客服反馈意见记录存储在后台。
客服团队专门负责知识库优化的人员基于后台记录,识别哪些内容需要更新或优化,并判断需要更新的方向如知识欠缺、知识老旧等,进行针对性优化,从而提升知识库的丰富性、及时性和准确性。因此,华宝新能借助生成式 AI,通过检索回来的内容反向判断内部知识库的丰富程度,进而识别哪些知识模块亟需补充和更新知识;再利用生成式 AI 在客服人员与海外用户的交互中丰富内容,补充上传公司相关信息和知识,如官网活动信息、客服的邮件模板等,通过多次聚合沉淀出更丰富、完整的知识库体系。
业务成果 | 生成式 AI 让客服效率腾飞的同时,对比第三方 AI 工具的客服系统,使用成本降低为 1/20
生成答复更准确,客服直接采用生成内容回复客户的比例超过 30%
面向其海外业务,华宝新能 4 月 19 日上线基于亚马逊云科技 Amazon Bedrock 调用 Claude 3 Sonnet 模型开发的插件,可迅速根据客服团队的反馈,比如生成的内容结构不太合适,语气不太友好,或者口吻不够礼貌等,都可以实时配置提示词,优化回复内容。目前该插件总共迭代了 3 个版本,截至到 5 月 22 日前后,客服人员采用大语言模型生成的内容直接回复客户的比例已经超过 30%;而且,双方还在持续优化版本,目标是在一个月内将此比例提升到 40% 左右。客服人员效率得到显著提升,仅就试点项目而言,相当于每年可调派出两名客服人员,投入到对客户附加值更高的生产活动如用户声音洞察分析中,提升公司生产力。
大大丰富客服内部知识库,增强用户满意度
基于亚马逊云科技 Amazon Bedrock 知识库,华宝新能面向其海外业务构建和更新自身知识库,让客服知识库的内容更丰富、更新鲜及时,不仅帮助客服人员更高效回复客户咨询,还可将知识库开放给用户,进一步增强用户满意度。
增效同时降本,对比三方 AI 工具的客服系统使用成本降低为 1/20
采用了亚马逊云科技生成式 AI 服务后,客服系统自动生成回复内容,若客服人员评估后认为合适,可以直接回复,工单的平均一次解决率达到 70%,缩短首次响应时间,提高客户满意度。而且,采用 Amazon Bedrock 知识库后,华宝新能面向海外业务的客服系统每年的总体成本大幅降低,对比三方 AI 工具的客服系统使用成本,降低为原来的 1/20。
关于华宝新能
华宝新能 成立于 2011 年,秉承 “让绿色能源无处不在” 的使命,先后开创了光充户外电源和全场景家庭绿电新品类,打造了“电小二”光充户外电源领导品牌、“Geneverse 电掌柜” 全场景家庭绿电专业品牌,构建了领先的数字化全价值链全球直销模式,产品和服务已覆盖全球 40 个国家和地区,累计销量达 400 万台。
使用的亚马逊云科技服务
Knowledge base for Amazon Bedrock
借助 Amazon Bedrock 知识库,您可以为 FM 和座席提供来自公司私有数据来源的上下文信息,以供检索增强生成 (RAG) 提供更相关、更准确、更定制的响应
Amazon Bedrock 中Anthropic 的 Claude 3 Sonnet
Claude 3 Sonnet 在智能和速度之间取得了理想的平衡,尤其是在企业工作负载方面。该模型提供最大的实用性,并且经过精心设计,可以可靠地进行大规模的人工智能部署。
Amazon OpenSearch Serverless
Amazon OpenSearch Serverless 是 Amazon OpenSearch Service 中的无服务器选项。作为开发人员,您可以使用 OpenSearch Serverless 运行 PB 级工作负载,而无需配置、管理和扩展 OpenSearch 集群。
*前述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务仅在亚马逊云科技海外区域可用,亚马逊云科技中国仅为帮助您了解行业前沿技术和发展海外业务选择推介该服务。
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