在某頭部在線旅游平臺(tái)的客戶服務(wù)中心，用戶小林在晚上8點(diǎn)通過(guò)智能客服咨詢“改簽高鐵票是否收取手續(xù)費(fèi)"。AI客服反應(yīng)迅速，秒回了一條看似專業(yè)的答復(fù)：“根據(jù)鐵路規(guī)定，改簽高鐵票需支付原票價(jià)10%的手續(xù)費(fèi)。"小林隨即提交了改簽請(qǐng)求，并被系統(tǒng)扣除了相應(yīng)費(fèi)用。
然而第二天，她收到人工客服回電告知：實(shí)際情況是，在開車前48小時(shí)以上改簽，并不收取任何手續(xù)費(fèi)。AI客服的回答完全錯(cuò)誤，不僅導(dǎo)致了用戶的財(cái)產(chǎn)損失，也引發(fā)了投訴。
這個(gè)并非孤例，隨著企業(yè)大規(guī)模部署基于大模型的智能客服，類似問(wèn)題將可能頻繁上演。它背后暴露的，并不是系統(tǒng)bug，而是業(yè)內(nèi)普遍關(guān)注的技術(shù)痛點(diǎn)——“幻覺”。
如何讓大模型變得“可信”？如何從源頭上緩解幻覺，提升服務(wù)的專業(yè)性與安全性？
為了搞清楚這個(gè)問(wèn)題，數(shù)據(jù)猿專訪了瓴羊智能客服產(chǎn)品總監(jiān)張雙穎和瓴羊智能客服產(chǎn)品經(jīng)理劉檁，來(lái)探討一下阿里巴巴旗下子公司瓴羊?qū)@個(gè)難題的“解法”。
大模型幻覺
是最大的攔路虎
大模型為智能客服注入了前所未有的能力，從早期的FAQ問(wèn)答，到如今能夠完成多輪對(duì)話、場(chǎng)景理解甚至個(gè)性化推薦，AI正在一步步接管原本高度依賴人工的客服環(huán)節(jié)。然而，當(dāng)這些技術(shù)真正落地企業(yè)服務(wù)流程時(shí)，一個(gè)隱藏在語(yǔ)義流暢背后的“陷阱”正在浮出水面，那就是——幻覺。
所謂“幻覺”，是指大模型生成的回答雖然語(yǔ)言通順、邏輯連貫，甚至自信滿滿，但實(shí)際上卻存在不準(zhǔn)確、不相關(guān)，甚至完全錯(cuò)誤的內(nèi)容。這一現(xiàn)象在通用大模型中并不罕見，尤其在面對(duì)專業(yè)、垂直、細(xì)節(jié)導(dǎo)向型的業(yè)務(wù)問(wèn)題時(shí)，更是頻頻“翻車”。
幻覺并非偶發(fā)事件，而是當(dāng)前大模型技術(shù)原理和數(shù)據(jù)環(huán)境的結(jié)構(gòu)性產(chǎn)物，導(dǎo)致幻覺的成因是多方面的。
問(wèn)題的根源首先來(lái)自訓(xùn)練數(shù)據(jù)，雖然大模型訓(xùn)練時(shí)吸收了海量互聯(lián)網(wǎng)文本，但真正覆蓋到某個(gè)行業(yè)的專業(yè)知識(shí)、或者企業(yè)自身業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)，其實(shí)極為有限。這種“知識(shí)盲區(qū)”使得模型只能基于語(yǔ)言概率進(jìn)行“合理想象”，進(jìn)而輸出貌似合理但實(shí)際上并無(wú)依據(jù)的回答。
更深層的挑戰(zhàn)在于模型架構(gòu)本身，當(dāng)前主流的大模型基本都基于 Transformer 框架，通過(guò)逐個(gè)預(yù)測(cè)詞語(yǔ)來(lái)生成文本。這種機(jī)制強(qiáng)調(diào)語(yǔ)言的連貫性，但卻缺乏事實(shí)層面的核查能力。它關(guān)心的是“下一個(gè)詞最可能是什么”，而不是“這個(gè)回答是否正確、有沒有依據(jù)”。
為了在業(yè)務(wù)場(chǎng)景真實(shí)落地，企業(yè)默認(rèn)都會(huì)使用RAG來(lái)解決企業(yè)專有知識(shí)的運(yùn)用，但即便企業(yè)構(gòu)建了自己的私有知識(shí)庫(kù)，幻覺問(wèn)題仍難以根除。這是因?yàn)楹芏嗥髽I(yè)在知識(shí)管理與檢索優(yōu)化方面并不成熟，知識(shí)文檔碎片化嚴(yán)重，更新不及時(shí)、邏輯結(jié)構(gòu)混亂，導(dǎo)致模型在調(diào)用信息時(shí)常常抓取不到核心內(nèi)容，甚至檢索出錯(cuò)誤的資料。最終呈現(xiàn)出來(lái)的回答，聽起來(lái)有理，實(shí)則雞同鴨講。
需要指出的是，幻覺不僅僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，更會(huì)在業(yè)務(wù)層面帶來(lái)連鎖反應(yīng)。例如，幻覺問(wèn)題會(huì)帶來(lái)用戶體驗(yàn)的下滑。當(dāng)用戶一次次收到錯(cuò)誤、模糊、或自相矛盾的回答時(shí)，對(duì)AI客服的信任度將大打折扣。原本要用AI掀起生產(chǎn)力革命，沒想到革命本身竟是一場(chǎng)幻覺。
更進(jìn)一步，幻覺問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)成本的倒掛?；糜X頻發(fā)意味著必須引入更多人工客服“兜底”，原本希望通過(guò)智能化提升效率的目標(biāo)反而倒退。更嚴(yán)重的是，在金融、醫(yī)療、政務(wù)等高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景中，幻覺帶來(lái)的錯(cuò)誤信息可能直接觸發(fā)合規(guī)問(wèn)題，甚至引發(fā)法律糾紛和公眾危機(jī)。
這就意味著，大模型在智能客服中的最大攔路虎，不是能不能說(shuō)“人話”，而是它所說(shuō)的話到底靠不靠譜。那么，是否存在一種機(jī)制，能夠讓大模型既保留自然語(yǔ)言生成的能力，又提升事實(shí)正確率與企業(yè)可信度？瓴羊的Quick Service正因如此在這一背景下推出大模型AI運(yùn)營(yíng)中心，試圖從源頭上破解這一行業(yè)難題。
瓴羊Quick Service有妙招？
要解決“幻覺”這一行業(yè)難題，僅靠模型本身的微調(diào)顯然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。真正有效的路徑，是從系統(tǒng)工程的角度，在數(shù)據(jù)、知識(shí)、模型、任務(wù)分配等各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)構(gòu)建閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制。瓴羊推出的大模型AI運(yùn)營(yíng)中心，正是在這一理念下誕生的。它不是一個(gè)單點(diǎn)工具，而是覆蓋整個(gè)對(duì)話生成鏈路的“運(yùn)營(yíng)中樞”，旨在精準(zhǔn)控制模型輸出的正確性與業(yè)務(wù)適配性。
瓴羊Quick Service告訴數(shù)據(jù)猿，為了解決幻覺問(wèn)題，瓴羊Quick Service在以下幾個(gè)方面進(jìn)行了突破：
>Agent路由優(yōu)化：讓每個(gè)問(wèn)題都找到“最合適的AI”
幻覺并不總是源于模型生成，有時(shí)候是任務(wù)流轉(zhuǎn)出了錯(cuò)。在傳統(tǒng)客服系統(tǒng)中，一個(gè)用戶問(wèn)題可能會(huì)被轉(zhuǎn)交給錯(cuò)誤的智能體處理，比如有關(guān)“票務(wù)改簽”的請(qǐng)求，被路由給了“場(chǎng)館介紹”的Agent，最終AI只能靠猜測(cè)生編硬造。
為了解決這一問(wèn)題，瓴羊在大模型AI運(yùn)營(yíng)中心中構(gòu)建了多智能體協(xié)同框架，系統(tǒng)可以根據(jù)用戶輸入的上下文、意圖和歷史行為，實(shí)現(xiàn)更加智能、動(dòng)態(tài)的Agent分發(fā)機(jī)制。每個(gè)問(wèn)題都能快速找到最匹配的專業(yè)AI，避免出現(xiàn)“術(shù)業(yè)不專”的幻覺回答。
例如，下面是國(guó)內(nèi)最大的App數(shù)據(jù)智能服務(wù)公司——友盟基于瓴羊Quick Service實(shí)現(xiàn)的Agent回答。
更進(jìn)一步，瓴羊還打通了任務(wù)處理鏈路與企業(yè)IT系統(tǒng)之間的邊界。通過(guò)與 CRM、ERP、財(cái)務(wù)系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理平臺(tái)等業(yè)務(wù)系統(tǒng)的開放集成，AI客服不僅能正確理解問(wèn)題，還能直接調(diào)取后臺(tái)數(shù)據(jù)、發(fā)起操作任務(wù)，將“問(wèn)答型客服”進(jìn)化為“任務(wù)型助手”。
>知識(shí)庫(kù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化：讓AI回答始終基于最新知識(shí)
幻覺的另一個(gè)重要根源，是知識(shí)庫(kù)本身的不完善或落后。很多企業(yè)的知識(shí)庫(kù)停留在FAQ水平，數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重，無(wú)法滿足大模型對(duì)“上下文+多模態(tài)+實(shí)時(shí)性”的高要求。
瓴羊的解決方案是將知識(shí)庫(kù)管理也納入大模型AI運(yùn)營(yíng)中心的優(yōu)化鏈條。系統(tǒng)支持多種格式的知識(shí)輸入，包括文本、視頻、圖像等多模態(tài)資料，并可通過(guò)開放API與企業(yè)使用的飛書、釘釘、CRM等工具打通，保證知識(shí)內(nèi)容的動(dòng)態(tài)更新與統(tǒng)一接入。
例如，下面是某航空企業(yè)，借助瓴羊Quick Service搭建的AI企業(yè)知識(shí)庫(kù)。
更重要的是，大模型AI運(yùn)營(yíng)中心還能監(jiān)測(cè)哪些知識(shí)點(diǎn)頻繁被誤答或引用錯(cuò)誤，從而自動(dòng)觸發(fā)知識(shí)優(yōu)化流程，補(bǔ)全、糾正、重組內(nèi)容，幫助模型“補(bǔ)課”，使其輸出始終建立在權(quán)威、準(zhǔn)確的信息基礎(chǔ)上。
>數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化：讓AI自我學(xué)習(xí)、持續(xù)進(jìn)化
與其說(shuō)大模型AI運(yùn)營(yíng)中心是一套優(yōu)化工具，不如說(shuō)它是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自我增強(qiáng)機(jī)制。企業(yè)可以將真實(shí)客服對(duì)話數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng)，標(biāo)注哪些回答有效、哪些回答出錯(cuò)，并據(jù)此訓(xùn)練模型進(jìn)行持續(xù)調(diào)整。
在這個(gè)過(guò)程中，大模型AI運(yùn)營(yíng)中心采用的是“自動(dòng)標(biāo)注 + 人工干預(yù)”的方式，既保證了數(shù)據(jù)規(guī)模，又保障了質(zhì)量。每一條標(biāo)注數(shù)據(jù)，不僅用于訓(xùn)練大模型，還用于構(gòu)建反饋閉環(huán)，推動(dòng)生成邏輯優(yōu)化、知識(shí)重構(gòu)、路由規(guī)則修正等多個(gè)環(huán)節(jié)聯(lián)動(dòng)演進(jìn)。
此外，大模型AI運(yùn)營(yíng)中心還支持“可解釋性AI”管理，幫助企業(yè)梳理每一個(gè)模型回答的來(lái)源和邏輯路徑，讓AI回答不僅對(duì)，而且可溯源、可追責(zé)、可管控，滿足對(duì)精確性和合規(guī)性的雙重要求。
這些機(jī)制的組合優(yōu)化，并非紙上談兵，而是在多個(gè)企業(yè)場(chǎng)景中帶來(lái)了可量化的成效。數(shù)據(jù)顯示，通過(guò)引入大模型AI運(yùn)營(yíng)中心，企業(yè)的AI客服準(zhǔn)確率可以提升約10%到20%，減少80%的知識(shí)庫(kù)維護(hù)所需時(shí)間，在復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，幻覺發(fā)生頻率明顯下降。
與此同時(shí)，AI系統(tǒng)的自動(dòng)化處理能力大幅增強(qiáng)，人工干預(yù)需求顯著減少，整體客服運(yùn)營(yíng)成本隨之降低。客戶滿意度也隨之提升——用戶不僅感受到“AI回答快”，更感受到“AI回答準(zhǔn)”。
瓴羊用實(shí)踐證明，大模型的幻覺并非無(wú)法駕馭。只要具備全鏈路控制能力、數(shù)據(jù)反哺機(jī)制與知識(shí)閉環(huán)思維，就能讓智能客服從“會(huì)說(shuō)話”走向“說(shuō)對(duì)話”。
是時(shí)候重新理解智能客服了
智能客服正從早期的關(guān)鍵詞匹配系統(tǒng)，演進(jìn)為基于大模型的“全能助手”，具備對(duì)話理解、業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)和場(chǎng)景感知等能力。隨著像瓴羊Quick Service這樣的平臺(tái)成功破解“幻覺”難題，智能客服的邊界被全面拓寬。如今，大模型不僅能高效、準(zhǔn)確地回應(yīng)用戶問(wèn)題，更能處理訂單查詢、物流跟蹤、退換申請(qǐng)等任務(wù)，真正實(shí)現(xiàn)從“能說(shuō)”到“能做”。
與此同時(shí)，AI也成為人工客服的強(qiáng)力輔助，實(shí)時(shí)分析用戶意圖、情緒和風(fēng)險(xiǎn)，智能推薦應(yīng)答策略，提升服務(wù)專業(yè)度。在運(yùn)營(yíng)層面，大模型還能參與對(duì)話質(zhì)檢與流程優(yōu)化，識(shí)別問(wèn)題集中點(diǎn)，驅(qū)動(dòng)服務(wù)持續(xù)進(jìn)化。智能客服已不再是輔助工具，而是嵌入業(yè)務(wù)全鏈路的智能中樞，而Quick Service正是這一變革背后的重要推手之一。
例如，下面是某企業(yè)基于瓴羊Quick Service實(shí)現(xiàn)的實(shí)時(shí)智能填單+智能總結(jié)。
當(dāng)然，光有技術(shù)還不夠，真正能跑通業(yè)務(wù)、落地成效，才是衡量智能客服價(jià)值的硬核標(biāo)準(zhǔn)。在這方面，瓴羊不僅構(gòu)建了技術(shù)方案，更打造出了一套面向不同行業(yè)、不同數(shù)字化成熟度客戶的落地打法。
一方面，瓴羊打通了通用模型與行業(yè)專屬模型之間的橋梁。對(duì)于具備復(fù)雜業(yè)務(wù)規(guī)則的行業(yè)，如金融、零售、制造、政務(wù)等，瓴羊能夠基于通用大模型進(jìn)行再訓(xùn)練，構(gòu)建貼合行業(yè)語(yǔ)境、理解專業(yè)術(shù)語(yǔ)、熟悉業(yè)務(wù)流程的定制化模型。這樣一來(lái)，AI不僅“聽得懂”，更“做得對(duì)”。
另一方面，瓴羊建立起“產(chǎn)品 + 服務(wù)”的商業(yè)交付機(jī)制，提供覆蓋全流程的專業(yè)支持。從前期的場(chǎng)景評(píng)估與部署規(guī)劃，到中期的模型調(diào)優(yōu)與知識(shí)搭建，再到后期的效果評(píng)估與持續(xù)優(yōu)化，企業(yè)客戶在不同階段都能獲得靈活、精準(zhǔn)的能力支持，確保智能客服真正落地見效。
無(wú)論是對(duì)數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱的傳統(tǒng)行業(yè)，還是對(duì)智能化要求極高的前沿企業(yè)，瓴羊都能提供適配性極強(qiáng)的落地方案，確保大模型不止于試點(diǎn)，而是成為真正推動(dòng)企業(yè)提效增質(zhì)的業(yè)務(wù)引擎。
我們站在一個(gè)新時(shí)代的門口
智能客服的演進(jìn)從來(lái)不是孤立的技術(shù)迭代，而是整個(gè)數(shù)字服務(wù)體系邁向智能化、自動(dòng)化、全球化的縮影。當(dāng)前，隨著大模型能力的不斷增強(qiáng)，我們正處于一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)上。智能客服不再只是“聽得懂客戶在說(shuō)什么”，而是逐漸具備了“感知、理解、執(zhí)行、進(jìn)化”的綜合能力，一個(gè)全新的智能服務(wù)時(shí)代，正在展開。
當(dāng)然，這一進(jìn)化歷程才剛剛開始。無(wú)論是瓴羊還是其他廠商，都需要繼續(xù)努力，不斷突破技術(shù)與應(yīng)用創(chuàng)新的天花板。
據(jù)張雙穎的介紹，接下來(lái)，瓴羊Quick Service將在以下幾個(gè)方面持續(xù)突破：
>多模態(tài)交互與自主任務(wù)規(guī)劃，重新定義“服務(wù)邊界”
AI客服將不僅僅局限于文本或語(yǔ)音的輸入輸出，它將具備多模態(tài)的交互能力，可以同時(shí)理解語(yǔ)言、圖像、甚至視頻中的信息，實(shí)現(xiàn)更自然、更沉浸式的人機(jī)交流。
例如，下面是某商貿(mào)城基于瓴羊Quick Service搭建的語(yǔ)音機(jī)器人。
想象一個(gè)場(chǎng)景：用戶拍一張損壞商品的照片上傳，AI便能識(shí)別問(wèn)題類型、判斷賠付標(biāo)準(zhǔn)、自動(dòng)生成工單并聯(lián)動(dòng)售后流程，全程無(wú)需人工參與。
與此同時(shí)，AI也在逐步邁入“自主執(zhí)行任務(wù)”的新階段。不再是被動(dòng)地等待用戶發(fā)問(wèn)，而是能夠規(guī)劃多步任務(wù)、動(dòng)態(tài)調(diào)用工具和系統(tǒng)接口，完成如訂單修改、發(fā)票申請(qǐng)、預(yù)約安排等復(fù)雜操作。這種從“響應(yīng)式問(wèn)答”到“流程化執(zhí)行”的能力躍遷，將真正釋放AI在企業(yè)服務(wù)中的價(jià)值。
更重要的是，瓴羊正引入獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制與策略學(xué)習(xí)框架，使AI客服可以基于結(jié)果反饋?zhàn)晕疫M(jìn)化。這意味著，未來(lái)的客服不僅能回答當(dāng)前的問(wèn)題，更能在與用戶每一次交互中變得越來(lái)越“聰明”。
>人才體系構(gòu)建：打造真正懂業(yè)務(wù)、會(huì)訓(xùn)練的“AI教練員”
再?gòu)?qiáng)大的技術(shù)，也需要“會(huì)用它的人”。模型要持續(xù)優(yōu)化，知識(shí)庫(kù)要持續(xù)維護(hù)，對(duì)話策略要持續(xù)迭代，背后都需要專業(yè)的運(yùn)營(yíng)人才。
為此，瓴羊構(gòu)建了覆蓋不同階段的“人工智能訓(xùn)練師”認(rèn)證體系。這不僅是對(duì)操作技能的培訓(xùn)，更是幫助企業(yè)培養(yǎng)一批懂業(yè)務(wù)邏輯、懂?dāng)?shù)據(jù)標(biāo)注、懂模型反饋的復(fù)合型人才。他們是AI客服系統(tǒng)的“訓(xùn)練師”、“調(diào)教師”，更是推動(dòng)企業(yè)服務(wù)智能化落地的核心中堅(jiān)。
這一體系對(duì)于那些正處于數(shù)智化轉(zhuǎn)型初期的企業(yè)尤為重要，它縮短了智能客服的冷啟動(dòng)周期，也降低了人才門檻，助力更多企業(yè)加速進(jìn)入AI時(shí)代。
此外，隨著中國(guó)企業(yè)加快全球化步伐，智能客服的需求也早已不局限于本地。多語(yǔ)言、多文化、多政策的服務(wù)環(huán)境，對(duì)AI提出了更高的適配能力要求。瓴羊正在積極拓展海外市場(chǎng)，并針對(duì)不同地區(qū)的語(yǔ)言習(xí)慣、法規(guī)環(huán)境、服務(wù)偏好進(jìn)行本地化調(diào)優(yōu)。
綜上，當(dāng)智能客服駛?cè)氪竽Ｐ万?qū)動(dòng)的深水區(qū)，真正的較量早已不在于誰(shuí)能“開口說(shuō)話”，而是誰(shuí)能“言之有據(jù)、言而有責(zé)”?；糜X，是技術(shù)的幻痛，也是時(shí)代的叩問(wèn)：我們要怎樣的智能？瓴羊給出了一個(gè)不喧嘩卻有力的答案——模型貴精，不貴大，要快，更要精準(zhǔn)。
在這個(gè)數(shù)據(jù)即洞察、服務(wù)即品牌的時(shí)代，智能客服不再是前臺(tái)的工具，而是企業(yè)認(rèn)知世界、鏈接用戶的“第二大腦”。當(dāng)AI學(xué)會(huì)自省，服務(wù)才會(huì)真正懂人；當(dāng)系統(tǒng)具備演化能力，企業(yè)才算擁有了未來(lái)。智能不是盡頭，而是序章，真正的革命，從糾正幻覺開始。
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