6月19日，在騰訊云行業大模型及智能應用技術峰會上，騰訊企點公布其正在研發騰訊企點智能客服、騰訊企點分析·AI助手兩款智能產品，基于大模型能力解決傳統智能客服的不足，加快企業在客戶管理和分析場景中的效率。
騰訊企點智能客服能夠覆蓋單輪知識問答、復雜知識問答、業務辦理等核心場景，將客服系統的啟動時間從原本的7天以上縮短至分鐘級或小時級，準確率也提升了30%，提供更智能的用戶互動體驗；而全新的企點分析AI助手依托騰訊云行業大模型實現"對話式分析"，讓業務人員通過“對話”快速獲取海量數據中的數據結果及洞察結論，變革了傳統的數據分析流程，將極大提升分析產出效率。
騰訊云副總裁、騰訊企點研發負責人吳永堅表示：“在大模型的加持下，客服接待與營銷分析將在B端實現更高的操作效率，同時也讓C端客戶體驗到更智能化的互動。騰訊企點的產品迭代不僅受到技術革新的驅動，更緊密關注企業業務增長的需求。通過全新升級的兩款產品，騰訊企點將與更多企業一同探索營銷服務的增長。”
騰訊云副總裁、騰訊企點研發負責人吳永堅
人機對話、人機協作體驗新升級，解決智能客服“不智能”難題
傳統智能客服一直面臨著“不智能”的挑戰。用戶常常發現智能機器人無法給出準確回答，受限于有限的知識邊界，無法解答非知識庫中的問題。同時，在人工客服和機器人之間的協作中也存在困難，當機器人無法解決問題時，人工坐席需要進行繁瑣的知識理解、搜索和組織回復，耗時較長，服務效率未得到提升。此外，龐大的知識維護量也給企業的運營帶來了困擾。
為了解決這些問題，騰訊企點全新一代智能客服引入了大模型能力，具備強大的推理和自然語言處理能力，針對對話交互、人工輔助和知識構建三個層面進行有效提升。
在對話交互層面，智能客服不僅可以結合上下文進行推理，理解復雜的口語化問題，還可以疊加搜索引擎模式，更高效的觸達企業的官網和行業的網絡知識，獲取更多的海量信息，最終通過模型生成擬人化答案，提高回答的準確性和多樣性。
在人工輔助方面，智能客服能夠高效提升人機協作效率。它突破了傳統智能客服人工介入流程冗長的問題。在人工介入時，智能客服根據機器對話內容生成摘要小結，人工客服無需回顧檢索即可掌握關鍵信息。系統還會結合上下文提供推薦回應話術，方便人工快速參與對話。對話結束后，系統支持智能填寫工單，大幅簡化工作流程。
在知識構建層面，智能客服利用行業大語言模型和企業知識資產構建企業級大語言模型。它通過預訓練階段積累海量行業知識，使企業能夠快速建立并應用對話系統，僅需1天即可生效。在新能力的幫助下，傳統的冷啟動時間從原來的7天以上縮短至分鐘級或小時級，并且準確率提高了30%。系統還能通過自主學習、反饋學習和遷移學習等方式持續優化知識庫，降低運維成本。
全新一代智能客服提供了人機對話和人機協作的智能體驗，提高了企業的操作效率，突破了傳統智能客服場景中存在的痛點，構建了專注于智能客服的全新解決方案。
騰訊企點智能客服全新升級
簡單對話自動完成數據洞察，五大核心能力助力營銷分析升級
營銷分析是企業數據應用的重要場景，但許多企業往往面臨數據采集與治理困難、數據分析技術能力不足等問題，導致數據分析效率低下，難以快速獲取數據洞察和決策支持，從而浪費了數據的潛在價值。
騰訊企點基于多年來在數據智能分析領域的積累，借助大模型能力升級發布了全新的騰訊企點分析·AI助手。該助手具備數據理解、指標拆解、自然語言查詢、邏輯推理和結論提煉五大核心能力，通過強大的"對話式分析"功能，實現了分析產出效率的跨越式提升。
首先，借助騰訊企點分析客戶數據平臺（CDP），實現企業全域營銷場景海量數據的采集與治理。在此基礎上，AI助手可以更加智能、全面地理解這些數據，為后續高效、準確地形成業務決策奠定扎實的基礎。
其次，通過AI助手的"對話式分析"功能，缺少數據分析技能的業務人員可以通過簡明的語言向AI助手提出業務問題。AI助手能夠理解“業務提問”，并將其轉換為對應的分析問題，分析出對應的數據結果，并給出下一步的分析建議。例如，業務人員可以直接向“AI助手"提問：各個渠道的客戶轉化率情況怎么樣？"，AI助手將展示各個渠道客戶轉化率對比柱狀圖，并建議業務人員進一步分析各個渠道客戶轉化率的變化趨勢。
此外，AI助手也可以輔助業務人員更好地使用企點分析原有的豐富功能。例如，AI助手將在理解業務人員的自然語言提問后，自動填充完成對應用戶行為分析模型的復雜配置條件。通過這種方式解決現有敏捷分析工具學習及使用門檻高的難題。
最后，針對分析人員經常需要花費數天制作周報、月報的痛點，AI助手借助行業大模型的推理及結論提煉能力，智能生成匯報所需展示的圖表概要、內容總結等關鍵信息。讓業務人員只需一鍵點擊“生成報告”，即可在幾秒鐘后獲取一份匯報PPT，大大降低了分析人員制作數據報告的成本與耗時。
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