小能，有智慧的云客服 小能科技 ，智慧云客服解决方案服务商 服务于电商、在线教育、医疗、旅游、 O2O 、 B2B 、 互联网金融等领域 中国 TOP100 消费品牌，超过 70% 选择了小能客服！ 70% t 客服工作效率 300 万 次 每天响应次数 3000+ 服务企业数量 95% t 客服满意度 关于我们 将智慧赋予事物 服务的人工 + 智能，线上 + 互联网时代的客服趋势 搭建平台、汇聚资源 人人服务，形成服务闭环 全渠道实时连接用户， 是未来成功的关键 分享 流动 连接 认知 客服资源经常不足、用户体验难以保障， 让客服高效工作 ，是客服平 台 的努力方向。 用户来源多渠道、行为碎片化， 全渠道接入 ，统一响应， 是 对客服平台的基本要求。 优先响应高意向用户，是提高转化的关键， 智能路由成为客服平台的核心诉求。 智能路由成为客服平台的核心诉求。 互联网时代的客服趋势 • web 、 WAP 、 APP 、微信、邮件 • 呼叫中心 • 京东、天猫、国美、苏宁等电商平台的商品评价 • 百度贴吧、论坛、微博等社交媒体咨询、吐槽的帖子，咨询媒体舆情文章 • 呼叫中心、 在线客服、 CRM 、工单、舆情系统相互独立，前后台服务流程未能贯穿， 服务能力未能有效协同 • 用户资料、 互动记

百度智能客服解决方案 传统客服行业面临诸多挑战 • 客服人员流失率高 • 客服经验沉淀难 • 多渠道管理能力低下 • 信息整合难度大，数据价值尚未 充 分挖掘 • 客户信息安全问题 • 传统在线客服拟人度低 ，客户体验 差 • 缺乏主动、个性化客户管理 传统金融客服中心运营模式面临诸多 挑战 • 业务迭代快 ，知识更新难 • 专业性语料库搭建难度大 • 业务支撑瓶颈明显 • 持续运营挑战多 传统 金融客服中心 面临的挑战 4. 客户体验 • 客户满意度下 降 人力成本及管理效率 (CEO&CHO) • 营销获客、培训、电话销售、客服、质检各个环节过于依赖人，成本居高不下 • 对一线坐席管理滞后，颗粒度粗，管理效率亟待提升 知识及业务管理（客服主管 &CTO ） • 知识更新频 • 坐席工作重复单调，成长慢，流 失率高 客户全流程管理以及内部管理效率上有诸多业务痛点 销售环节 (CEO&COO) 营销环节 (CEO&CMO) 客服环节 ( 主管 &CTO) 35 万 15 万 45 万 36 万 22 万 144 万 216 万 70% 70% 100% 70% 70% 70% 70% 文字机器人 （售后）

大数据，成就未来 电商网站智能客服应用 1 背景与挖掘目标 2 文本预处理及基础特征提取 3 词向量及特征提取 4 2 目 录 3 背景与挖掘目标 智能客服场景一 大数掘挖掘专家 背景与挖掘目标 智能客服场景一 大数掘挖掘专家 4 背景与挖掘目标 智能客服场景二 大数掘挖掘专家 5 智能客服描述 > 目前常用的智能客服应用的原理是 ：先建立好标准问题 -- 答案库 ，每个标准问题都对应一个标准回答；当 客户提出问题后 ，系统经过一定的规则运算 ，将客户提问和标准问题关联起来 ，再把对应的标准回答反馈 给客户 ，让客户在与客服机器人交流的过程中有更便捷的体验。 背景与挖掘目标 大数掘挖掘专家 6 背景与挖掘目标 案例数据 大数掘挖掘专家 7 案例目标 > 根据提供的客服应用场景数据 ，建立文本相似度计算模型 ，对客服数据中的客户提问和标准问题是否相关 联做判断 ，返回相应结果以支持后续智能客服场景应用。 背景与挖掘目标 大数掘挖掘专家 8 案例流程

百度智能客服实践和展望 王巍巍 百度智能云智能客服总经理 “ 听”：语音识别 “ 看”：人脸 &OCR “ 读”：自然语言处理 “说”：语音合成 学习：深度学习 对话：会话中控 预测：画像分析 人机交互 机器辅助 智能技术在金融科技领域带来三新变化 新感知 新认知 新交互 了解个人和企业客户——快、准、全 赋能金融行业各个场景 效率、满意度、场景 服务行业客户，做最落地的智能客服 服务行业客户，做最落地的智能客服 运营商 政务 教育 航空 金融 能源 … … • 2018.12 月哈尔滨分行小流量 • 2019.10 月共接入 12 家分行 • 2 全语音创新流程， 146 全语音导航， 1113 渠道问 答 • 2017.12 月正式上线 • 覆盖 10 个 消费金融服务场景， 26 个 核心业务产 品 与 客 户 共 同 缔 造 行 业 标 杆 90%+ 90%+ 人工服务替代率 体验方式：南京银行消费金融中心 APP 在线客服 95% 机器人覆盖率 85% 服务成功率 90% + 识别准确率 体验号码 :0451- 95528 航空 保险 证券 智能外呼 消费金融 通信 电信运营商 电商 教育 银行 商机挖掘 账单查询 办理贷款 查询额度 通知 消费确认 智能营销催收 客户回访 问卷调查

Al 在客服体系的应用实 践 京东金融 ID Fingnce 京东金融定位 服务于金融机构的科技公司 助力金融行业提升效率降低成本增加收入 京东金融 JD Finance 遵从 金融本质 为金融 行业服务 以技术 为手段 以数据 为基础 · 十余年联络中心 建设经验 · 服务京东金融所 有渠道 · 前 Siri 科学家团队， 专注语音算法研 究 · · 国内顶尖 AI 团队 · 专业模型训练师 团 队 京东金融 JD Finance 智能客服团队介绍 北京总部 Al 研究 院 美国硅谷 京东金融客服体系 AI+ 数据 + 语音 动 P 2015 年 8 月 2016 年 6 月 客服机器人上线 CRM 上 线 京东金融 JD Finance 2017 年 9 月 智能语音平台上线 2015 年 3 月 在线客服上线 2018 年 5 月 智能质检 上线 2015 年 5 月 语音客服上线 2013 年底 京东金融成立 关于我们 一、客服机器人 —— 如何更好发挥 Al+ 数据优势? 京东金融

新 客 服 ” 驱 动 美 好 服 务 CONTENTS 1 未来新客服 2 新客服特征 3 蚂蚁新客服实践 4 蚂蚁新客服案例 未来新客服 1 这用户不断的投诉，是什么原因？ 产品要上一个新版本，我们赶紧安排一些服务应对吧。 朋友说今天打客服电话打不通，啥情况啊 这个月满意度突然下降了，是什么原因呢？ 今天早上接通率不好，来定位一下原因吧 外包招聘不利，下个月承接怎么办呀？ 服务运营方案准备得如何？ 我们的一 天 服务和科技的化学反应将催生出新客服体系，新服务形态 要求服务部门与新技术融合变革，实现数字经济时代的服务价值链。 未来新客服 - 数字时代的价值链突 围 重构价值链 用户 价值 用户链接 DT 驱动 创造 价值 产品 传递 价值 服务 载体价值的大幅提升 价值传递的载体 互联网式的减法 新客服特征 2 全链路数据 （用户声音与产品 / 业务场景的结合） （使用成本，理解 障碍，解决难度） 企业投入低 （平台成本，运营 成本，人员升级） 普惠性 个性化 全链路 低投入 用户画像 场景画像 洞悉诉求 定制服务 新客服四大特征 蚂蚁新客服实践 3 面向未来的 服务基础设施 • 全渠道平台（传统渠道 + 互联 网创新渠道） • 互联互通（阿里云 + 阿里 ACC

Discover information 案例：某基金公司投研大数据平台 智能客服 用智慧发现信息价值 Discover information • 产品定位 • XF4.0 版，多场景智能交互机器人，实现人机、机机智能交互，支持客服、 营销、推荐、类 Siri 服务等 • 突破现有机器人只解决客服问答癿狭义定位 小富机器人 用智慧发现信息价值 Discover information 后台模型 智能客服实例 问 题 用智慧发现信息价值 Discover information 保障 需求 智能客服实例 保费 预算 家庭 结构 太平阳光天使少儿两全保险 孩子 是否 返还型 投保人 年龄 保障 额度 给谁 投保 用智慧发现信息价值 Discover information 保费 预算 保障需 求 智能客服实例 家庭 information 保费 预算 家庭 结构 三口之家 智能客服实例 重大 疾病 孩子 是否 返还型 保障需 求 投保人 年龄 保障 额度 给谁 投保 是 用智慧发现信息价值 Discover information 保障需 求 保费 预算 保障 额度 智能客服实例 家庭 结构 是 5 岁 重大 疾病 三口之家 孩子

多模态交互 • 用户体验 Min（T1+T2+T3+T4） Max（工具和知识边界） • 服务效率 率先应用在10086这一全球最大的客服系统，驱动客服领域行业应用破冰。 解决复杂系统智能化体系大而不稳的挑战。 系统和用户双驱动对话模式的灵活多样性。 • 客服知识融入基础模型、 进阶式学习，访问增强 • 人人对话数据精标 • 动态用户属性数据和业务 知识补充 • 交互模式升级 • 单一界面 运营工具 提示 工具 坐席 助手 智能 摘要 … 系 统 工 具 平 台 知识库 API接口 NGCS界面  内部多层级系统集成  外部系统和工具集成 外部系统和工具集成，贯通客服咨 询到运营分析全流程 从底层知识库、到接口级别的API、到系统 界面级别的解析和集成 简单入口、现有系统重用和系统伴随，提供润物细无声的服务。 可与大模型及坐席同时对话， 享受更便捷、更贴心的服务 与大模型进行知识与能力的补充， 提供更暖心、更舒心服务 为客户提供咨询查询办理等服务， 为坐席提供实时转述提示等功能 沟通场 客 户 客 服 客 户 机器人 转人工 从客户-机器人、客户-客服的单点的沟通，升级为客户+大模型+客服三方协同交互。

1.3 能源央国企数字化状况 3 1.4 能源央国企数字化痛点分析 6 2. AI是推进能源央国企数字化的利器 8 2.1 全渠道客服系统 8 2.2 呼叫中心 8 2.3 在线客服 9 2.4 自助工单系统 9 2.5 Insight大数据 9 2.6 现场服务管理 10 2.7 派单管理 11 等。具体场景应用包括： 2.1 全渠道客服系统 （1） Udesk全渠道客服系统广泛覆盖国内外服务渠道，可接入网页、微 信、小程序、APP、企业微信、钉钉、飞书、抖音、微博、美团、饿 了么、WhatsApp、Facebook、Twitter等。 （2） AI文本机器人、语音机器人客服，通过情景重现、语音语义融合， 语义增量自适应，让机器像人一样去理解、去思考，提高客服质 量与效率。 （3） U Udesk全渠道客服系统提供图文、音视频、表情包、文件等内容传 输，沟通更流畅，服务不掉线。 2.2 呼叫中心 （1） 呼叫中心基于大数据预测呼叫等待时间，为客户提供比传统方式更 加实时、准确的等待服务。 （2） 呼叫中心依托客户的行为数据和坐席的技能数据，通过智能算法模 型进行客户分配，以专属坐席提升服务质量。 （3） VR过程中可以通过语意分析的方式执行路由操作，也可随时切换

的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中，可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ） 决 策赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如 决策赋能”三个层次 2 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。其中当下应用最广 泛的是降本增效， 即 AI 对简单人力的替代，具体场景可能包括智能客服、简单的办公文件问答与内容生成等。随着模 型能力提升将展现真正的价值创造能力，即 AI 对高价值人力的赋能， 具体场景可能包括办公 Agent 、营销、 Coding 等； 随着 AI 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长， 而当下智能客服难以覆盖全部服务场景。如工商银行在远程银行业务中将知识搜索与大模型生成能力结合，实现基于实 时通话向坐席人员主动推送答复话术或知识的能力。 图表：苏商银行大模型客服助手 资料来源：苏商银行、中泰证券研究所 14 降本增效场景之一：大模型承担智能客服角色 n 在传统