報告關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)
大模型支撐的生成式AI，讓人類社會有望步入通用人工智能時代，擁有廣闊的應(yīng)用前景，有望賦能千行百業(yè)。
當前生成式AI的落地整體處于初級階段，不同模態(tài)的落地時間表差異明顯，企業(yè)需求主要集中在數(shù)字化程度高、容錯率相對較高的領(lǐng)域，以借助中間件調(diào)用大模型能力為主要方式。數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)、客戶服務(wù)是生成式AI滲透的典型行業(yè)和場景。
AIGC+數(shù)字內(nèi)容：數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展，帶來國內(nèi)數(shù)字內(nèi)容消費需求的持續(xù)快速增長，但國內(nèi)數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)面臨需求變化快、供給側(cè)內(nèi)容整體過剩而優(yōu)質(zhì)供給不足的問題。以長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)為例，AIGC能夠助力內(nèi)容生產(chǎn)的工程化、高質(zhì)量、個性化。
AIGC+客戶服務(wù)：大模型依托自身強大泛化能力優(yōu)勢，有望給國內(nèi)智能客服領(lǐng)域的服務(wù)前、服務(wù)中、服務(wù)后各環(huán)節(jié)帶來效能提升。但由于存在效果不明、數(shù)據(jù)安全等問題，短期內(nèi)大模型很難對現(xiàn)有智能客服體系實現(xiàn)完全替代和顛覆，廠商需要探索如何在融合大模型能力的同時實現(xiàn)模式突破。
報告典型案例
靈伴智能：呱呱有聲AIGC長音頻內(nèi)容生產(chǎn)平臺實踐案例
容聯(lián)云&國內(nèi)某知名車企：新一代數(shù)智化客戶聯(lián)絡(luò)體驗中心案例
01 報告綜述
大模型主導(dǎo)的生成式AI，尤其是GPT-4的發(fā)布，讓人類社會看到了通用人工智能時代的曙光。這意味著，作為生產(chǎn)力工具甚至是數(shù)字時代的“新基建”的人工智能技術(shù)，不用再局限于單一或有限場景，而是能夠在眾多領(lǐng)域像人類一樣進行思考、解決問題，并進行持續(xù)、快速的自我進化，因此，大模型主導(dǎo)的生成式AI，將擁有極為廣闊的應(yīng)用前景，有望賦能千行百業(yè)。1.1 政策端：中央定調(diào)，地方跟進，協(xié)力推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)已成為全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力之一，對制造業(yè)、金融、醫(yī)療等國民經(jīng)濟的諸多行業(yè)有著深刻影響。黨中央、國 務(wù)院歷來高度重視人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，近5年來，幾乎每年都會有相應(yīng)政策出臺，以持續(xù)推動我國人工智能產(chǎn)業(yè)的高水平發(fā)展和應(yīng)用。2023年4月28日，中央政治局會議提出，“要夯實科技自立自強根基，培育壯大新動能。要重視通用人工智能發(fā)展，營造創(chuàng)新生態(tài)，重視防范風(fēng)險”。區(qū)別于以往會議和文件中泛指“人工智能”產(chǎn)業(yè)，這是中央政治局首次提及通用人工智能，為我國人工智能產(chǎn)業(yè)尤其是通用人工智能的發(fā)展奠定了總基調(diào)。在中央會議精神的指引下和產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要的驅(qū)動下，地方政府政策積極跟進，促進人工智能產(chǎn)業(yè)政策的進一步落地。2023年5月末，北京、上海、深圳三地政府接連發(fā)布人工智能產(chǎn)業(yè)政策文件。例如，5月30日，北京市發(fā)布《北京市加快建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實施方案（20232025年）》，強調(diào)要加快推動人工智能場景建設(shè)，牽引創(chuàng)新成果落地應(yīng)用，打造一批標桿型示范應(yīng)用場景，促進新技術(shù)迭代和新應(yīng)用增長。5月31日，《深圳市加快推動人工智能高質(zhì)量發(fā)展高水平應(yīng)用行動方案（20232024年）》，強調(diào)要提升產(chǎn)業(yè)集聚水平，打造全域全時場景應(yīng)用, 推進“公共服務(wù)AI”、“城市治理AI”、“千行百業(yè)AI”，實施人工智能軟件應(yīng)用示范扶持計劃，鼓勵金融、商務(wù)、工業(yè)、交通等行業(yè)企業(yè)基于人工智能技術(shù)對現(xiàn)有生產(chǎn)、服務(wù)和管理方式進行升級。1.2 技術(shù)端：文本、語音模態(tài)先行，多模態(tài)或成人機交互終極狀態(tài)從技術(shù)構(gòu)成來看，生成式AI包括基礎(chǔ)層、模型層和應(yīng)用層。基礎(chǔ)層主要聚焦算力、數(shù)據(jù)集、Transformer及CLIP等基礎(chǔ)生成算法，為模型層提供基礎(chǔ)的資源支撐；模型層主要包括通用大模型和行業(yè)大模型兩類，是整個AIGC技術(shù)生態(tài)的核心，為上層應(yīng)用提供智能化能力；應(yīng)用層主要是大模型在行業(yè)、價值鏈上的具體展開，是AIGC真正落地和實現(xiàn)價值創(chuàng)造的場景和窗口。
圖1：AIGC市場全景地圖
人工智能的中遠期目標，是模擬人類的認知和思維，進行多維度、多感官信息的攝入和思考。而作為AIGC生態(tài)的核心，當前，大模型本身可根據(jù)可交互對象的類型進行分類，分成不同模態(tài)，包括文本、音頻、圖像、視頻等不同的單模態(tài)以及跨模態(tài)。例如，專注進行文本和語言文字交互的大語言模型（LLM）、可在文本-圖片-視頻等模態(tài)間進行跨模態(tài)內(nèi)容交互的多模態(tài)模型。從國外最新的技術(shù)進展來看，Open AI的GPT-4可進行文本、圖像兩種模態(tài)輸入，Meta開源的跨感官AI模型ImageBind甚至可實現(xiàn)文本、圖像、視頻、熱點圖、深度數(shù)據(jù)、IMU等6種模態(tài)的輸入，更多的模態(tài)，則意味著更多的交互和應(yīng)用場景組合。國內(nèi)AIGC產(chǎn)業(yè)目前尚處于發(fā)展初期，各項技術(shù)發(fā)展進度不盡相同，技術(shù)側(cè)的成熟度在一定程度上決定了當前應(yīng)用場景的選擇范疇與效果上限。目前，以文本生成、音頻生成應(yīng)用相對廣泛，比如，TTS語音合成技術(shù)已經(jīng)在國內(nèi)有比較廣泛的應(yīng)用，此外，從國內(nèi)當前公布的大模型類型主要以進行文本和語言文字交互的LLM為主，便可見一斑。圖像、視頻、跨模態(tài)等，當前要么是在技術(shù)醞釀與突破期，要么目前還只是在有限場景下進行局部嘗試，尚未規(guī)�；归_。從發(fā)展趨勢來看，與人類與外界交互最為接近的多模態(tài)一定是未來的發(fā)展方向，甚至是終極狀態(tài)。1.3 需求端：落地側(cè)重于借助中間件進行能力調(diào)用，企業(yè)規(guī)模及屬性決定具體落地策略AIGC的核心在于大模型。大模型引爆市場后，需求端不乏觀望搖擺者，但很多行業(yè)已開始躍躍欲試。據(jù)愛分析調(diào)研，目前能源領(lǐng)域落地進展相對靠前，證券等金融領(lǐng)域也在政策的驅(qū)動下，開始嘗試AIGC的應(yīng)用。首先，從需求方向來看，高昂的算力成本、超大規(guī)模的數(shù)據(jù)集要求等高壁壘，加之市場上第三方大模型云集，考慮到專業(yè)性、效率及ROI，目前甲方的AIGC需求主要是與大模型廠商或中間件供應(yīng)商進行合作來調(diào)用大模型能力，在傳媒、教育、營銷、客服、數(shù)字人等數(shù)字化程度更高、容錯率相對較高的領(lǐng)域，需求旺盛，而在醫(yī)療等容錯率低的領(lǐng)域進展則相對緩慢。其次，從需求落地目標來看，甲方當前階段主要目的是新技術(shù)嘗試、用于組織內(nèi)部的提效降本，待技術(shù)成熟或?qū)?nèi)實驗取得一定效果后，才會繼續(xù)向終端用戶側(cè)的價值創(chuàng)造及傳遞場景轉(zhuǎn)移。最后，不同規(guī)模的組織落地生成式AI的策略不同�？傮w來看，組織獲取AI能力無非自建、調(diào)用、直接用SaaS三種方式。企業(yè)具體的AIGC落地路徑勢必會結(jié)合自身規(guī)模、屬性進行綜合考量來做出選擇。從企業(yè)規(guī)模來看，大中型企業(yè)傾向于自建大模型、基于中間件（思維鏈提示chain-of-thought prompting+微調(diào)等）進行能力調(diào)用，且采用能力調(diào)用方式者居多；小微企業(yè)資源有限，則更傾向于集合了底層大模型能力的SaaS，以最低成本實現(xiàn)大模型能力的直接應(yīng)用、快速落地。從企業(yè)屬性來看，金融行業(yè)企業(yè)、央國企等對于合規(guī)及數(shù)據(jù)安全極為重視，即使不選擇自建大模型，也會要求大模型以私有化部署方式來賦能自身應(yīng)用。
圖2：AIGC落地需求分解
綜上，本報告選取當前受AIGC影響最為明顯的數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)、客戶服務(wù)兩個市場作為重點研究對象，圍繞相關(guān)組織的生成式AI應(yīng)用實踐展開研究。
02 AIGC+數(shù)字內(nèi)容
2.1 數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)雖然在全球尚無統(tǒng)一定義，但核心是數(shù)字技術(shù)與內(nèi)容創(chuàng)意的融合，是以信息化、數(shù)字化手段對文本、圖像、聲音、視頻等信息素材進行生產(chǎn)、傳遞、消費的新興產(chǎn)業(yè)，包括游戲、文化出版、影音產(chǎn)品、圖像圖形等諸多細分領(lǐng)域。近年來隨著移動互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展，國內(nèi)數(shù)字內(nèi)容的消費需求持續(xù)快速增長。分別由專家、用戶所主導(dǎo)的PGC、UGC數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)模式，已逐漸無法完全滿足數(shù)字內(nèi)容的多樣性、效率需求，基于人工智能技術(shù)的AIGC，能夠深刻、廣泛賦能數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)的各類場景和內(nèi)容創(chuàng)作者，將對數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)產(chǎn)生顛覆性影響。當前，數(shù)字內(nèi)容發(fā)展主要面臨以下問題：一方面，需求側(cè)變化加速。隨著Z世代群體逐步成為消費主力，作為互聯(lián)網(wǎng)原住民的Z世代群體，更加追求個性、喜歡互動，對產(chǎn)品及服務(wù)的品質(zhì)與顏值有更高要求，這使得需求側(cè)的變化周期進一步被縮短，需求變化加快。另一方面，內(nèi)容整體過剩，但優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的有效供給相對不足，存在結(jié)構(gòu)性供需錯位�；ヂ�(lián)網(wǎng)平臺、短視頻平臺、長音頻平臺等內(nèi)容分發(fā)平臺的崛起，為每個人都提供了低門檻內(nèi)容制作和展示的渠道，在提升內(nèi)容豐富度的同時，也客觀上降低了內(nèi)容質(zhì)量。上述需求側(cè)與供給側(cè)的不匹配，極大考驗數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)方的需求響應(yīng)及驗證能力。與文字、短視頻等數(shù)字內(nèi)容的細分領(lǐng)域不同的是，長音頻數(shù)字內(nèi)容很大程度上還處在PGC、PUGC階段，能否在激烈的市場競爭中快速適應(yīng)市場需求，對長音頻數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作者而言，尤為重要。同時，長音頻是“知識+娛樂”的復(fù)合性數(shù)字化內(nèi)容，市場下一步有望迎來指數(shù)級增長。因此，本報告將以長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)為例進行重點分析。2.2 長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)發(fā)展歷程長音頻數(shù)字內(nèi)容的典型場景是有聲書的制作，有聲書早已成為我國居民的重要閱讀媒介。隨著4G/5G網(wǎng)絡(luò)的普及、智能手機等為代表的移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與產(chǎn)品的持續(xù)快速滲透，滿足了消費者多場景化、碎片化閱讀和交互需求的有聲書市場在國內(nèi)取得了長足的發(fā)展�！�2022年中國在線音頻市場分析》報告顯示，越來越多的用戶轉(zhuǎn)向收聽有聲讀物來填充碎片時間，大約三分之一成年人會定期收聽有聲書。因此，近年來，國內(nèi)有聲書市場以兩位數(shù)的速度穩(wěn)步增長。公開資料顯示，2022年，國內(nèi)有聲書市場規(guī)模已接近百億。和大多數(shù)行業(yè)類似，在經(jīng)歷了一系列無序競爭后，國內(nèi)有聲書市場開始步入精細化內(nèi)容主導(dǎo)的質(zhì)量競爭新階段。從發(fā)展過程來看，國內(nèi)的長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)經(jīng)歷了傳統(tǒng)人力驅(qū)動、AI為核心的技術(shù)驅(qū)動兩大階段。
圖3：國內(nèi)的長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)發(fā)展歷程示意
在AI被深度融合到長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域之前，國內(nèi)的有聲書制作，相對傳統(tǒng)。一方面，從作業(yè)流程視角，傳統(tǒng)的有聲書包括畫本/選角、錄音、對軌、后期、審聽及上線等眾多流程，各環(huán)節(jié)基本依靠人力和經(jīng)驗來推動。例如，導(dǎo)演需要花整段時間通讀話本，并梳理出整本有聲書的角色及其關(guān)系，同時，包括旁白在內(nèi)的所有內(nèi)容均由真人配音演員按劇本按角色各自錄制完成。另一方面，從協(xié)作視角，傳統(tǒng)模式下，不同環(huán)節(jié)、各角色分散使用不同工具軟件，在成果整合與信息共享方面，需要強有力的組織協(xié)調(diào)。有聲書的創(chuàng)作劇組通常包括導(dǎo)演、眾多配音演員、后期專業(yè)技術(shù)人員等多種角色。各角色間工具不統(tǒng)一、工作進度和效率情況也并不透明，溝通協(xié)調(diào)任務(wù)艱巨。由于效率偏低，傳統(tǒng)人力驅(qū)動階段，業(yè)界也有一些對于局部工具的嘗試，以提升局部產(chǎn)出效率，但都沒有對業(yè)務(wù)流程及產(chǎn)出效率有實質(zhì)性的改善。隨著自然語言理解、語音識別等AI技術(shù)的不斷成熟，業(yè)界開始嘗試通過AI技術(shù)，尤其是通過行業(yè)大模型，來大幅提升整體作業(yè)效率。比如，可以通過AI來自動完成畫本/選角的工作，大幅節(jié)省導(dǎo)演的時間；通過TTS語音合成技術(shù)，配置個性化的旁白音色，來智能、快速完成原來時間占比最高的旁白工作等等。也有機構(gòu)嘗試通過引入經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的、面向有聲書行業(yè)的大模型，來進一步提升各環(huán)節(jié)工作的效率、精準度與質(zhì)量。2.3 長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)目前面臨的主要問題和挑戰(zhàn)進入新發(fā)展階段后，長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)需求標準的持續(xù)抬升與現(xiàn)有供給側(cè)之間的矛盾日顯突出，很多依賴傳統(tǒng)模式的中小工作室在失去平臺扶持和補貼的大背景下，經(jīng)營開始變得吃力。1）作業(yè)模式嚴重依賴人力、經(jīng)驗驅(qū)動，難以應(yīng)對需求的爆發(fā)、高質(zhì)量、個性化趨勢。傳統(tǒng)模式下，整個作業(yè)方式是典型的“作坊式”生產(chǎn)，產(chǎn)能天花板明顯，且依賴人工經(jīng)驗，內(nèi)容質(zhì)量容易產(chǎn)生明顯波動，難以將生產(chǎn)過程工程化，無法對快速變化的受眾口味進行試水和內(nèi)容的快速調(diào)整，以快速適應(yīng)市場變化。2）整體生產(chǎn)過程有待重新定義和優(yōu)化。原有傳統(tǒng)模式下，作業(yè)流程并沒有結(jié)構(gòu)性調(diào)整和優(yōu)化，容易“按下葫蘆浮起瓢”，局部優(yōu)化后，在全鏈條的其他環(huán)節(jié)容易形成“堵點”，影響整體產(chǎn)出效率。為擴大營收，隨著項目的增多，管理鏈條及難度大幅增加，經(jīng)營問題疊加管理問題，使得問題更加突出。2.4 長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)當前的主要解決方案從業(yè)界實踐來看，目前國內(nèi)長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域主要有以下兩大應(yīng)用實踐方向，其中創(chuàng)新性突破實踐，將AI等先進生產(chǎn)力工具與作業(yè)流程深度融合，在生產(chǎn)力工具、作業(yè)流程兩方面雙管齊下，有望引領(lǐng)國內(nèi)長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)實質(zhì)性效能提升。1）漸進式優(yōu)化：即基于以前傳統(tǒng)的人力驅(qū)動，在不改變整體作業(yè)流程與協(xié)作模式的前提下，通過引入一些新的技術(shù)手段，來提升局部、單點環(huán)節(jié)的長音頻數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)出效率與質(zhì)量，但提效相對有限。比如，內(nèi)容共享通過云存儲方式來實現(xiàn)，內(nèi)容審聽與質(zhì)檢，通過引入一些獨立的質(zhì)檢軟件來提高審聽的覆蓋度、糾錯質(zhì)量。2）創(chuàng)新性突破：充分利用行業(yè)大模型為代表的AI技術(shù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)等新興技術(shù)，基于對行業(yè)作業(yè)流程及痛點的系統(tǒng)認知，形成顛覆原有作業(yè)流程的長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)軟件平臺，不僅可以調(diào)用行業(yè)大模型能力進行場景/環(huán)節(jié)效率提效，還可以通過作業(yè)流程優(yōu)化、數(shù)據(jù)沉淀及分析，來進行結(jié)構(gòu)性提效，進而實現(xiàn)長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)的高效、精細化運營。
典型案例1：AI驅(qū)動，靈伴智能助力國內(nèi)某知名長音頻工作室重塑內(nèi)容生產(chǎn)流程，突破發(fā)展瓶頸一、傳統(tǒng)生產(chǎn)模式發(fā)展受阻，國內(nèi)某頭部長音頻工作室尋求突破
某長音頻工作室（以下簡稱“該工作室”），于2017年前后進入有聲書行業(yè)，憑借創(chuàng)始人作為配音演員的富有感染力的表演、高水平的編劇和精心地制作迅速走紅，打造出一個有聲書領(lǐng)域的知名IP。在國內(nèi)某大型音頻內(nèi)容平臺上，該工作室擁有近百萬聽眾，同時擁有數(shù)千名私域鐵桿粉絲。該工作室通過購買或合作方式獲取小說版權(quán)內(nèi)容，改編并錄制成有聲讀物，通過對外分發(fā)、展播獲取收入。
發(fā)展初期，該工作室以創(chuàng)始人為核心，由創(chuàng)始人任總導(dǎo)演，飾演主角及旁白，組建了一個小型制作團隊，由該團隊負責項目策劃、劇本編輯、后期制作、審聽校對，以及劇組統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，同時通過與全國范圍內(nèi)大量兼職配音演員合作，進行版權(quán)內(nèi)容的錄音與制作。得益于對內(nèi)容的精準選品以及精益求精的改編制作，疊加近年來我國有聲書市場每年30%+的高速增長，該工作室乘風(fēng)而起，一鳴驚人，部分作品在某大型音頻內(nèi)容平臺上播放量甚至破億。
圖4：該工作室的業(yè)務(wù)邏輯示意
初嘗勝利喜悅后，該工作室迅速加大投資，購買了大量版權(quán)內(nèi)容。鑒于自有團隊產(chǎn)能有限，因此，除少部分內(nèi)容由自有團隊制作外，該工作室將其余大部分版權(quán)內(nèi)容通過版權(quán)合作模式委托其他工作室進行有聲書改編制作。但由于合作方水平參差不齊、品控不足等因素，大部分版權(quán)內(nèi)容的投資難以達到預(yù)期收入水平。
經(jīng)過復(fù)盤，該工作室發(fā)現(xiàn)，自有團隊在垂直領(lǐng)域業(yè)務(wù)經(jīng)驗和對制作過程的精細管理，對高質(zhì)量作品的生產(chǎn)非常重要，然而采用傳統(tǒng)的“手工作坊式”的生產(chǎn)模式的自有團隊，很難快速實現(xiàn)團隊人員產(chǎn)能的規(guī)�；渲饕袋c在于：
圖5：該工作室的主要需求痛點
1. 制作工序多：有聲作品制作分為劇本改編、導(dǎo)演選角、演員錄音、音頻對軌、后期制作及質(zhì)檢審聽等6個步驟。在傳統(tǒng)模式下，各步驟順序進行，無法并行提速，在任何步驟都可能發(fā)現(xiàn)之前步驟中的問題并返工修改；
2. 參與角色多：一個多人播講有聲劇的劇組一般包括導(dǎo)演（1）、編輯（1）、配音演員（20+）、對軌（1+）、后期制作（1）、審聽（1+）、財務(wù)（1）等共二十余人。其中多數(shù)人員通過互聯(lián)網(wǎng)在異地兼職；
3. 信息傳遞難：傳統(tǒng)模式下，上述二十余人通過QQ群溝通任務(wù)安排和工作進展，利用文本文件傳遞作品內(nèi)容，通過網(wǎng)盤傳遞音頻數(shù)據(jù)，靠人力管理劇組工作進度；
4. 生產(chǎn)周期長：旁白是有聲劇中的主要角色，其錄音時長占整部作品的6-7成，然而，一個旁白配音演員每天只能產(chǎn)出2-3小時的音頻內(nèi)容，這導(dǎo)致長篇作品的錄音工作常常持續(xù)一年左右，大部分其他環(huán)節(jié)的進度均受旁白錄音進度制約。此外，在導(dǎo)演選角環(huán)節(jié)，導(dǎo)演須親自閱讀小說內(nèi)容并人為梳理出作品中所有角色及角色對應(yīng)特點，才能根據(jù)角色特點選擇合適的配音演員，而長篇作品的文字內(nèi)容常常超過200萬字，導(dǎo)演的閱讀總結(jié)工作量巨大，嚴重阻礙后續(xù)工作展開；
5. 管理難度大：由于工序多而復(fù)雜，同時缺乏制作流程的數(shù)字化和可視化，劇組管理全憑主觀感覺和經(jīng)驗。加之人員多而分散，在超長的生產(chǎn)周期中常出現(xiàn)團隊成員拖延任務(wù)、離職等意外情況，項目進度常常難以把控，人員工資計算糾紛多；
6. 質(zhì)量不可控：由于內(nèi)容生產(chǎn)依賴人工經(jīng)驗，生產(chǎn)過程缺乏統(tǒng)一的技術(shù)標準和平臺支撐，該工作室難以通過優(yōu)化管理實現(xiàn)高效穩(wěn)定的內(nèi)容規(guī)�；a(chǎn)。
針對以上業(yè)務(wù)痛點，該工作室希望通過技術(shù)手段尋求突破。在所有痛點中，該工作室首先考慮解決作為配音演員的創(chuàng)始人的個人產(chǎn)能問題。該創(chuàng)始人的個人音色和播講風(fēng)格是其粉絲認同的核心，因此，該工作室希望通過高擬真的語音合成（TTS）技術(shù)實現(xiàn)該創(chuàng)始人的個人TTS模型定制，并利用TTS實現(xiàn)高效高質(zhì)量的旁白播講，將該創(chuàng)始人的時間精力從旁白播講中釋放出來，從而更好地投入到主角的表演以及工作室人員的培訓(xùn)和管理中。為實現(xiàn)上述目標，該工作室開始在主流語音合成技術(shù)提供商中進行選型，考察范圍包括老牌廠商、各大互聯(lián)網(wǎng)公司以及靈伴智能。
靈伴智能（即北京靈伴即時智能科技有限公司）是一家專注于人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)以及智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)落地的公司。公司核心智能技術(shù)包括語音合成、語音識別、語言理解等。基于其領(lǐng)先的語音合成技術(shù)，靈伴智能推出了長音頻制作領(lǐng)域首個深度融合AI技術(shù)的數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺呱呱有聲。
呱呱有聲利用智能技術(shù)徹底重構(gòu)有聲書制作流程，突破了傳統(tǒng)劇組面臨的多種效率瓶頸，實現(xiàn)數(shù)倍的顛覆性生產(chǎn)效率提升。呱呱有聲以AI旁白+真人對白的形式，在保證產(chǎn)品質(zhì)量的前提下，將傳統(tǒng)劇組平均1本書1年的制作周期降低到1個月；在畫本、錄制、后期、審聽階段，引入智能語音、語言理解等AI技術(shù)，大幅降低使用門檻，提高制作效率。呱呱有聲平臺廣泛賦能了眾多音頻內(nèi)容平臺、小說閱讀平臺以及有聲制作工作室。
鑒于此，該工作室在對長音頻數(shù)字內(nèi)容服務(wù)商進行選型考察時，在充分考慮長音頻數(shù)字內(nèi)容行業(yè)Know-How、AI技術(shù)自主與先進性、SaaS產(chǎn)品成熟度與易用性等多種因素后，最終選擇靈伴智能作為本次項目的合作伙伴。
圖6：靈伴智能呱呱有聲AIGC長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)平臺界面示意
二、領(lǐng)先技術(shù)+深厚行業(yè)Know-How，靈伴智能助力該工作室完成蛻變升級
隨著該工作室的核心訴求的演進，在靈伴智能的協(xié)助與配合下，雙方整體按照“工具導(dǎo)入-整體方案導(dǎo)入”兩個階段展開合作。
該工作室創(chuàng)始人與靈伴智能有過多次研討及前期的業(yè)務(wù)調(diào)研與溝通。在雙方合作早期，鑒于其核心訴求是定制音色，靈伴智能通過領(lǐng)先的自研TTS技術(shù)，為該工作室創(chuàng)始人打造了一個擬真度很高，并且具有豐富的情感表現(xiàn)力的合成聲音，以提升其音頻內(nèi)容產(chǎn)出效率。
隨著雙方溝通、合作的深入，該工作室經(jīng)過一段時間的探索后發(fā)現(xiàn)，單純引入TTS工具，無法從根本上解決其規(guī)模化過程中遇到的生產(chǎn)效率瓶頸、管理問題和產(chǎn)品質(zhì)量問題。因此，在靈伴智能的建議下，該工作室進一步擁抱呱呱有聲開放平臺提供的智能化人機結(jié)合生產(chǎn)模式，徹底放棄傳統(tǒng)生產(chǎn)模式，從“作坊式”生產(chǎn)走向“工廠式”生產(chǎn)，極大提升了數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)出效能，極大降低了成本，有效控制了版權(quán)內(nèi)容經(jīng)營風(fēng)險，取得了出色的項目成效。
圖7：該工作室數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)項目合作步驟示意
具體過程如下：
階段一：單點工具導(dǎo)入
在傳統(tǒng)內(nèi)容制作模式下，由于作為配音演員的創(chuàng)始人自身配音工作產(chǎn)出有限，該工作室每年最多完成5部長篇作品的改編制作。該工作室通過分析，決定抓住“旁白”這一占用創(chuàng)始人配音工作時間最多的卡點，希望通過AI技術(shù)，讓機器人模仿創(chuàng)始人的音色和風(fēng)格，代替創(chuàng)始人配音，釋放創(chuàng)始人的時間和精力，讓創(chuàng)始人可以分配更多的時間給重要角色進行配音，以及進行工作室人員的培訓(xùn)和管理，從而拉高工作室整體產(chǎn)能。
靈伴智能運用自身成熟的TTS技術(shù)，結(jié)合該工作室創(chuàng)始人對旁白音色的具體需求，基于自身獨創(chuàng)的語音建模體系、高自然度的韻律模型和音色學(xué)習(xí)方法，僅通過該工作室提供的少量樣本語料庫進行訓(xùn)練，便快速為該工作室定制出了優(yōu)質(zhì)的合成聲音。
該工作室創(chuàng)始人認為定制的合成聲音十分自然流暢，貼近該創(chuàng)始人真人發(fā)音，語氣、語調(diào)、情感等方面也十分出眾，超出了自身的心理預(yù)期。其后，該工作室迅速利用靈伴智能提供的技術(shù)平臺，用定制的AI聲音進行旁白的演繹配音，在保證旁白效果的前提下，大幅提升了配音環(huán)節(jié)的作業(yè)效率。
這一過程中，雖然靈伴智能也全面介紹了呱呱有聲數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺，但由于該工作室初期需求明確而直接，因此并未完全理解和接受呱呱有聲數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺的核心價值。
階段二：整體方案導(dǎo)入
在傳統(tǒng)模式下，當旁白配音環(huán)節(jié)產(chǎn)能拉高后，一方面并行開展工作的劇組數(shù)量增加，工作室管理與合作的人數(shù)大幅增加，另一方面劇組內(nèi)部的工作節(jié)奏也大幅加快。這兩方面的變化導(dǎo)致傳統(tǒng)模式的劣勢快速凸顯，工作室創(chuàng)始人明顯感覺到管理難度和人員成本的提升帶來的新瓶頸，工作室整體產(chǎn)能并未能像預(yù)想中一樣和旁白產(chǎn)能同比例提高。經(jīng)過大概2-3個月的探索與磨合，在靈伴智能持續(xù)的深度服務(wù)與溝通下，該工作室終于意識到，先進生產(chǎn)力工具與傳統(tǒng)作業(yè)方式不匹配，才是當前階段的問題關(guān)鍵。
于是，該工作室創(chuàng)始人帶領(lǐng)團隊再次赴靈伴智能的數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)工作環(huán)境進行實地考察。當時靈伴智能已經(jīng)依托呱呱有聲數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺建立了按照全新人機結(jié)合模式運作的、成熟的自營導(dǎo)演團隊，團隊年產(chǎn)能超過100部長篇作品。通過現(xiàn)場觀摩靈伴智能自營導(dǎo)演團隊的工作方法，以及多次深入的技術(shù)和業(yè)務(wù)交流，該工作室創(chuàng)始人最終完全理解了新模式的價值，決定將制作業(yè)務(wù)全部切換到呱呱有聲數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺。這一切換過程主要包括以下步驟：“全員培訓(xùn)-流程切換-陪跑優(yōu)化”。
圖8：呱呱有聲數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺項目合作主要步驟示意
1. 全員培訓(xùn)。靈伴智能自營導(dǎo)演團隊擁有非常豐富的行業(yè)經(jīng)驗，已經(jīng)運用自身呱呱有聲數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺產(chǎn)出了大量內(nèi)容，且已發(fā)布至國內(nèi)知名的大型音頻內(nèi)容平臺。在成長過程中，靈伴智能自營導(dǎo)演團隊開展了大量的新員工和兼職合作人員培訓(xùn)，積累了非常豐富的業(yè)務(wù)培訓(xùn)經(jīng)驗，具備系統(tǒng)的客戶培訓(xùn)能力，也形成了完備的培訓(xùn)課程體系。
1)技術(shù)培訓(xùn)：由靈伴智能產(chǎn)品研發(fā)團隊對該工作室進行呱呱有聲數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺的具體功能使用培訓(xùn)，用時約半天。
2)業(yè)務(wù)培訓(xùn)：由靈伴智能自營導(dǎo)演團隊以及商務(wù)銷售團隊，結(jié)合靈伴智能自身數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)與內(nèi)容運營過程積累的經(jīng)驗，對該工作室進行智能化時代長音頻數(shù)字內(nèi)容行業(yè)新玩法的全面培訓(xùn)。例如，在新模式下團隊人員的組織結(jié)構(gòu)應(yīng)當如何調(diào)整、如何基于呱呱有聲平臺實現(xiàn)自有團隊和外部兼職團隊之間的高效協(xié)作、如何利用平臺提供的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析和可視化功能實現(xiàn)精細化的項目進度管理和財務(wù)管理以及在更高的整體產(chǎn)能下，如何調(diào)整各流量平臺的合作玩法及運營策略等。
3) 管理輔導(dǎo)：由靈伴智能的創(chuàng)始人團隊結(jié)合自身的行業(yè)洞察、行業(yè)經(jīng)驗，與該工作室的創(chuàng)始人進行深度溝通，幫助其進一步梳理清楚戰(zhàn)略定位、經(jīng)營策略，并且對業(yè)務(wù)切換到呱呱有聲數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺后的工作室產(chǎn)能、成本、利潤建立基本的預(yù)測模型。
2. 業(yè)務(wù)切換。經(jīng)過業(yè)務(wù)培訓(xùn)后，在靈伴智能團隊輔助下，該工作室逐步將制作業(yè)務(wù)切換到基于呱呱有聲數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺的智能化生產(chǎn)流程上。
1) 業(yè)務(wù)流程切換：由靈伴智能自營導(dǎo)演團隊以及商務(wù)銷售團隊負責，詳細梳理原有業(yè)務(wù)流程和新業(yè)務(wù)流程的區(qū)別，給出詳細的業(yè)務(wù)流程切換方案，同時輔助該工作室重構(gòu)人員組織結(jié)構(gòu)，對于暫時緊缺的新業(yè)務(wù)角色，采用靈伴智能自營團隊已有良好合作的外部兼職人員及時補充，使得該工作室可以快速切換到新的業(yè)務(wù)流程。
2)數(shù)據(jù)切換：由靈伴智能技術(shù)團隊負責，與該工作室一道，將該工作室常用的素材、現(xiàn)有在產(chǎn)的內(nèi)容數(shù)據(jù)上傳并同步到對應(yīng)功能模塊，從而實現(xiàn)工作平臺的平穩(wěn)、完整切換。
3)后臺輔助功能切換：由靈伴智能技術(shù)團隊負責，協(xié)助該工作室將現(xiàn)有自有配音演員、合作配音演員的工作時長、結(jié)算標準、已結(jié)算情況等財務(wù)數(shù)據(jù)以及該工作室自有人員、兼職配音演員的基本信息等財務(wù)與人力后臺數(shù)據(jù)進行上傳和功能切換。
3. 陪跑優(yōu)化。靈伴智能團隊將各環(huán)節(jié)及整體的最優(yōu)人員配比、月產(chǎn)能等模型和經(jīng)驗數(shù)據(jù)分享給該工作室后，對該工作室針對新模式的應(yīng)用、運營進行持續(xù)的跟進、陪跑。同時，該工作室結(jié)合當?shù)氐娜瞬殴┙o、人員成本實際情況進行業(yè)務(wù)模型優(yōu)化，靈伴智能團隊提供相應(yīng)的建議，協(xié)助該工作室在當?shù)嘏芡ㄕ麄�新模式。
三、全流程多角色實時在線協(xié)作，AI技術(shù)賦能內(nèi)容高效生成，該工作室快速進入穩(wěn)定運營狀態(tài)
靈伴智能幫助該工作室重塑了整個業(yè)務(wù)流程，以“AI+生產(chǎn)模式”的系統(tǒng)升級，顛覆了傳統(tǒng)版權(quán)內(nèi)容的數(shù)字化制作過程，激活了該工作室的產(chǎn)能，使得生產(chǎn)過程標準化、平臺化，可以實現(xiàn)長音頻內(nèi)容的高效生成，大幅降低了運營風(fēng)險。該工作室經(jīng)過一段時間的運作，規(guī)模已由最初的幾個人，擴張至幾十人并持續(xù)穩(wěn)定運營。
1. 在新技術(shù)、新模式之下，該工作室不僅可以基于呱呱有聲數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺這個SaaS產(chǎn)品，實現(xiàn)全流程、多角色在同一平臺上的在線高效協(xié)作，還可以讓主播與導(dǎo)演在線實時溝通對戲；
2. 該工作室通過AI技術(shù)，可智能判斷版權(quán)內(nèi)容并生成角色列表及角色關(guān)系，智能生成旁白并內(nèi)置相關(guān)音效或給出后期音樂及音效使用建議，大幅縮短了后期制作時間；同時，還可利用AI技術(shù)，進行智能審聽；
3. 最后，基于協(xié)作過程數(shù)據(jù)，進行智能可視化分析，讓該工作室的導(dǎo)演對劇情、各參與方工作量與工作進度、效率情況一目了然，便于強化對內(nèi)管理、快捷計算人工成本。此外，呱呱有聲數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺還納入了各大平臺播放與訂閱數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)，可為該工作室提供運營決策參考。
靈伴智能的AIGC長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺，不僅注入了靈伴智能領(lǐng)先的語音合成、自然語言處理等人工智能技術(shù)，更重要的是內(nèi)化了靈伴智能調(diào)研抽象出來的行業(yè)業(yè)務(wù)Know-How，并通過自有團隊的實踐進行了第一視角的迭代和優(yōu)化，因此產(chǎn)品技術(shù)領(lǐng)先、行業(yè)適用性、實用性極強，為長音頻數(shù)字內(nèi)容的生產(chǎn)提供了強有力的AI工具和新生產(chǎn)模式。
未來，靈伴智能基于呱呱有聲數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)開放平臺的出色體驗，有望賦能更多的長音頻數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)者，構(gòu)建起一個大型音頻內(nèi)容平臺和長音頻數(shù)字內(nèi)容生態(tài)，可提供多版本、個性化的長音頻數(shù)字內(nèi)容，為終端消費者提供更優(yōu)質(zhì)、更多元的數(shù)字內(nèi)容體驗。
03 AIGC+客戶服務(wù)
3.1 客戶服務(wù)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用現(xiàn)狀客戶服務(wù)是組織與客戶進行聯(lián)絡(luò)交互的重要窗口，業(yè)界在客戶服務(wù)方面也在不斷探索，從最開始的純?nèi)斯た头胶髞磉M入智能客服+人工客服的組合服務(wù)模式，以尋求服務(wù)成本、服務(wù)效率的最大平衡。在大模型爆發(fā)前，智能客服主要是小模型為主，以短文本處理、單輪對話、簡單多輪對話見長，能夠應(yīng)對特定行業(yè)的有限業(yè)務(wù)問題，容易引起“答非所問”、“選項有限并且答案死板不變通”等眾多“不夠智能”的問題，客戶體驗天花板較低，近年來逐步進入技術(shù)瓶頸期。我們認為，大模型在生成自然語言文本內(nèi)容時，更加準確、流暢和自然，將會給智能客服為代表的客戶服務(wù)領(lǐng)域帶來以下主要變化：1）在服務(wù)前的坐席培訓(xùn)方面，有望結(jié)合原有行業(yè)專業(yè)知識庫，實現(xiàn)更靈活更真實地交互，提升培訓(xùn)效果；2）在服務(wù)中的智能機器人環(huán)節(jié)，可以提供更加準確、流暢、個性化的交互能力，以強大的翻譯能力賦能跨語言客服；在智能輔助方面，有望打破原有單輪、有限輪對話的局限，真正實現(xiàn)多輪對話，提供高效精準的話術(shù)引導(dǎo)、優(yōu)化，提升輔助效果、效率；3）在知識庫管理方面，利用大模型優(yōu)勢，替代人工標注，協(xié)助某些行業(yè)智能客服進行冷啟動，或進行行業(yè)知識的快速抽取和結(jié)構(gòu)化，甚至輔助生成大量近似問法，破除原來人工拆解、構(gòu)建和維護知識圖譜的模式效率效果難題，加速知識圖譜的構(gòu)建，降低知識圖譜構(gòu)建成本等。然而，大模型要真正的在各行業(yè)智能客服領(lǐng)域進行落地，也面臨諸多問題。首先，必要性角度，原有的智能客服+人工模式已運行多年，對人工成本的優(yōu)化已經(jīng)達到一定程度，大模型的接入所帶來的體驗提升能否與其成本相對應(yīng)、是否有合理的ROI，目前尚不確定。其次，可行性角度，ChatGPT由于政策原因，在未來可預(yù)見的相當長的時間內(nèi)，可能無法直接進行商用。即使接入國內(nèi)的通用大模型，想要在客服領(lǐng)域有比較好的結(jié)果表現(xiàn)和可控性，勢必需要進行模型的再訓(xùn)練，而再訓(xùn)練的關(guān)鍵在于垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)，但客戶服務(wù)數(shù)據(jù)多在甲方企業(yè)側(cè)，智能客服廠商難以說服甲方企業(yè)“共享”自身數(shù)據(jù)去訓(xùn)練一個面向整個特定行業(yè)的行業(yè)模型，而私有化部署又會帶來成本的大幅提升，對于大部分企業(yè)而言，項目ROI難以平衡。據(jù)愛分析調(diào)研，目前國內(nèi)智能客服領(lǐng)域，甲方側(cè)依舊在初步嘗試和觀望，廠商側(cè)還在進行內(nèi)部測試，尋求如何融合大模型能力并實現(xiàn)模式突破。因此，單純的大模型，短期內(nèi)很難對現(xiàn)有智能客服體系實現(xiàn)完全替代和顛覆。但面對技術(shù)“革命”，客戶服務(wù)領(lǐng)域需認真思考，如何利用大模型為代表的人工智能技術(shù)去進行自身產(chǎn)品、服務(wù)的迭代升級，為客戶提供更高價值，為用戶提供更好使用體驗。本次研究，我們選取了客戶服務(wù)領(lǐng)域的核心載體客戶聯(lián)絡(luò)中心，進行研究。3.2 客戶聯(lián)絡(luò)中心的功能及定位發(fā)展演進整體來看，客戶聯(lián)絡(luò)中心發(fā)展至今，已經(jīng)發(fā)生了多個版本和形態(tài)的迭代。從最開始的以人工坐席+電話為典型特征的初始形態(tài)，到后來接入全渠道客戶服務(wù)訂單，其后通過融合CTI與云計算技術(shù)，將智能路由、工單協(xié)同等常見功能進一步整合和云化。近幾年，客戶聯(lián)絡(luò)中心開始逐步引入AI技術(shù)，落地形成諸如外呼機器人、文本對話機器人、智能質(zhì)檢、智能輔助等具體工具形態(tài)。與此同時，隨著數(shù)據(jù)的持續(xù)沉淀和數(shù)據(jù)技術(shù)的引入，在AI技術(shù)和數(shù)據(jù)技術(shù)的合力驅(qū)動下，通過AI算法將數(shù)據(jù)匯聚成數(shù)據(jù)集，并據(jù)此進行大數(shù)據(jù)分析，形成客戶的標簽畫像，進而在企業(yè)與客戶取得聯(lián)絡(luò)和溝通時，能夠基于客戶畫像、需求畫像，進行更加精準的服務(wù)。
圖9：國內(nèi)客戶聯(lián)絡(luò)中心發(fā)展的主要節(jié)點回顧
首先，傳統(tǒng)呼叫中心，主要是企業(yè)被動響應(yīng)客戶咨詢、投訴等服務(wù)需求的一種純成本化企業(yè)職能部門。發(fā)展初期，主要目的是為客戶提供7*24小時的不間斷服務(wù)，采用的也是傳統(tǒng)的電話機或有排隊功能的小型交換機。這一階段主要是人力和經(jīng)驗驅(qū)動，企業(yè)對客服人員的培訓(xùn)以及客服人員處理復(fù)雜問題的經(jīng)驗都十分關(guān)鍵，客服水平層次不齊、整體效率低下。傳統(tǒng)呼叫中心通過引入IVR等技術(shù)、CRM等軟件系統(tǒng)，幫助實現(xiàn)客戶分流、有限場景的交互應(yīng)答及信息補充等功能，降低了坐席的工作強度，大幅提升了整體服務(wù)效率和坐席人員的服務(wù)能力。其次，智能手機的出現(xiàn)，使得企業(yè)的觸客渠道與形式也日趨多元化，客戶通過電話、線上渠道等多種方式，以圖片甚至是視頻等富媒體形式與企業(yè)進行交互聯(lián)絡(luò)，業(yè)界開始引入CTI（計算機電話集成）技術(shù)，來對呼叫中心進行升級，綜合電話與計算機各自的優(yōu)勢，并充分發(fā)揮計算機強大的信息控制、存儲和處理能力，通過整合各類軟硬件資源及信息，實現(xiàn)多渠道信息同步、在線與語音的無縫切換。同時，呼叫中心開始逐步“軟件化”甚至“云化”。再次，伴隨云計算技術(shù)在國內(nèi)進入快速發(fā)展階段，業(yè)界開始出現(xiàn)大量云呼叫中心服務(wù)商，通過融合CTI與云計算技術(shù)，將智能路由、語音導(dǎo)航、工單協(xié)同等常見功能進一步整合和云化，向企業(yè)提供SaaS服務(wù)，作為企業(yè)人工坐席的一站式工作臺，賦能企業(yè)人工坐席與客戶聯(lián)絡(luò)的全流程。例如，智能化的IVR導(dǎo)航技術(shù)，可以基于坐席的過往服務(wù)表現(xiàn)以及客戶優(yōu)先級、客戶問題的復(fù)雜程度，自動智能匹配最佳接待人員，確�？蛻舴⻊�(wù)滿意度。最后，人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的交匯融合，以及客戶對服務(wù)預(yù)期的不斷提升、客服人力成本的持續(xù)攀升，使得業(yè)界在客戶畫像、智能化服務(wù)等方面進行持續(xù)探索。尤其是隨著自然語言理解（NLU）、語音識別（ASR）、知識圖譜等技術(shù)的發(fā)展，一方面使得智能客服機器人的應(yīng)用場景越發(fā)廣泛；另一方面，也在智能輔助、智能質(zhì)檢等方面，發(fā)揮了重要作用。例如，智能化坐席輔助工具，不僅可以在客服人員上崗前輔助新員工快速掌握標準話術(shù)，實現(xiàn)快速上崗，還可以為坐席人員拉取客戶畫像、分析客戶意圖，進而基于知識圖譜和標準作業(yè)流程，給出流程引導(dǎo)和最佳話術(shù)建議，提升服務(wù)效率的同時，最大程度的提升客戶聯(lián)絡(luò)過程中的客戶滿意度。3.3 客戶聯(lián)絡(luò)中心的發(fā)展趨勢回顧國內(nèi)客戶聯(lián)絡(luò)中心的發(fā)展歷程，不難看出，其背后主要有“兩明一暗”三條線在推動行業(yè)持續(xù)向前演進發(fā)展。“兩明”：分別指技術(shù)方向的數(shù)智化程度、功能定位方向的價值貢獻度，而背后的“暗線”，則反映的是企業(yè)在客戶聯(lián)絡(luò)問題上經(jīng)營理念的轉(zhuǎn)變，從原來“以產(chǎn)品為中心”逐步向“以客戶為中心”轉(zhuǎn)變。
圖10：國內(nèi)客戶聯(lián)絡(luò)中心演變邏輯維度示意
近年來，企業(yè)也越來越意識到，原本單純作為客戶聯(lián)絡(luò)與服務(wù)的客戶聯(lián)絡(luò)中心，在與客戶大量、持續(xù)的溝通、交互過程中，有大量接觸到最前沿、最真實的客戶反饋的機會，也有大量向客戶推薦自身產(chǎn)品及服務(wù)的場景和機會，通過提升客戶滿意度及客戶體驗，推動客戶進行增購、復(fù)購，進而對企業(yè)的業(yè)績增長做出貢獻。因此，客戶聯(lián)絡(luò)中心絕不是單純的成本中心和“救火隊長”，隨著企業(yè)內(nèi)部對于客戶聯(lián)絡(luò)職能定位的重新思考，在企業(yè)的具體實踐中，客戶聯(lián)絡(luò)中心已逐步由成本中心向“價值創(chuàng)造中心”方向去過渡，在客戶聯(lián)絡(luò)與服務(wù)過程中，逐步去擴展營銷的一些職能。因此，“服務(wù)營銷一體化”得到越來越多企業(yè)的重視，并成為客戶聯(lián)絡(luò)中心在功能定位維度上的新發(fā)展方向。在數(shù)智化維度上，大模型的爆發(fā)為客戶聯(lián)絡(luò)中心的智能化升級提供了強大助力，有助于大幅提升現(xiàn)有客戶聯(lián)絡(luò)中心的智能化程度，進而在坐席輔助、智能質(zhì)檢、智能客服多輪對話等客戶聯(lián)絡(luò)全生命周期場景中，提供相較于原來更強大的技術(shù)助力和智能化交互體驗。典型案例2：AI助力，某大型車企實現(xiàn)客戶聯(lián)絡(luò)能力的換代躍升
一、傳統(tǒng)架構(gòu)無法適應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展需要，某車企亟需客戶聯(lián)絡(luò)中心智能化升級
國內(nèi)某大型車企（以下簡稱“該車企”），經(jīng)過20余年發(fā)展，目前該車企擁有3個生產(chǎn)基地、3座整車工廠，年產(chǎn)能力超過百萬輛，員工總數(shù)超萬人。作為中國汽車市場的主流車企，該車企銷售及售后服務(wù)網(wǎng)絡(luò)遍布全國，可為消費者提供最優(yōu)質(zhì)的購車和售后服務(wù)。截止目前，該車企共計推出車型達三十余款，在售車型十余款，涵蓋了A0級、A級、B級、SUV、新能源等主流細分市場，已累計實現(xiàn)整車產(chǎn)銷超千萬輛。2017年后，人工智能技術(shù)在中國開始進入快速發(fā)展期，智慧城市、智能音箱、刷臉及指紋支付等應(yīng)用場景持續(xù)爆發(fā)。然而，隨著業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，至2018-2019年前后，該車企原有的呼叫中心整體上還相對傳統(tǒng)，主要還是數(shù)百名坐席通過傳統(tǒng)的電話接入方式來進行客戶接待，投入產(chǎn)出比、服務(wù)效能不高，客戶聯(lián)絡(luò)中心的功能已經(jīng)明顯滯后于業(yè)務(wù)發(fā)展速度。相比之下，已有部分國內(nèi)同類汽車主機廠在嘗試探索對話機器人、智能語音機器人等AI技術(shù)在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用，率先采用智能化方式進行服務(wù)與營銷，提升服務(wù)與營銷效能。因此，該車企的IT部門經(jīng)過調(diào)研和評估，認為對系統(tǒng)的改造升級勢在必行。具體來看，該車企的主要需求痛點如下：
圖11：該車企的主要需求痛點
1. 客戶聯(lián)絡(luò)中心現(xiàn)有系統(tǒng)架構(gòu)老舊，拓展性、兼容性較差。該車企現(xiàn)有的系統(tǒng)架構(gòu)是非常傳統(tǒng)的呼叫中心架構(gòu)，無法融入最新的AI及大數(shù)據(jù)等技術(shù)和功能、無法與周邊相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)進行很好的兼容打通，致使該車企的客戶聯(lián)絡(luò)與服務(wù)的很多流程是出現(xiàn)斷點、碎片化，工單無法順利及時地被傳遞給產(chǎn)品研發(fā)、營銷等部門，致使客戶聯(lián)絡(luò)中心整體服務(wù)效率不高，客戶體驗也受到影響。2. 客戶智能化運營能力偏弱。該車企的客戶觸達仍舊以人工方式為主，缺乏用戶畫像，客戶運營流程并非基于客戶全生命周期進行了打通與貫穿，因此，無論是系統(tǒng)架構(gòu)能力還是業(yè)務(wù)知識及流程，該車企尚未構(gòu)建起客戶智能化運營的支撐體系，客戶運營效率、精準性不高。3. 客戶服務(wù)與營銷脫節(jié)。該車企客戶聯(lián)絡(luò)中心一直以來主要以售后服務(wù)為主，客戶觸達手段以傳統(tǒng)的短信、問卷調(diào)研為主，主動、智能化觸客工具缺乏，致使該車企的客戶聯(lián)絡(luò)中心的營銷功能偏弱，服務(wù)與營銷功能脫節(jié)，在營銷服趨于一體化的大背景下，單純的售后服務(wù)，無法及時把控營銷機會。針對以上業(yè)務(wù)需求痛點，該車企決定順應(yīng)技術(shù)演化、行業(yè)客戶聯(lián)絡(luò)及服務(wù)模式升級的大趨勢，于2018年底-2019年初啟動智能客戶聯(lián)絡(luò)中心項目。在對客戶聯(lián)絡(luò)中心服務(wù)商進行選型考察時，經(jīng)過嚴格的招投標程序，經(jīng)過對容聯(lián)云產(chǎn)品的體驗、關(guān)鍵技術(shù)的驗證，在充分考慮行業(yè)Know-how、AI技術(shù)自主與先進性、產(chǎn)品關(guān)鍵功能體驗、行業(yè)應(yīng)用情況及服務(wù)能力等多重因素后，最終選擇容聯(lián)云作為本次項目的合作伙伴。值得一提的是，2019年底，該車企宣布容聯(lián)云中標后，由于恰逢國內(nèi)新冠疫情突發(fā)，致使容聯(lián)云項目組無法到場實施，期間雙方保持密切溝通，至2021年，疫情相對穩(wěn)定時，項目才得以重啟并于2021年完成交付上線。北京容聯(lián)易通信息技術(shù)有限公司（以下簡稱“容聯(lián)云”），是全球智能通訊云服務(wù)商，致力于為全球客戶提供領(lǐng)先的智能通訊與營銷科技服務(wù)。依托自主創(chuàng)新且行業(yè)領(lǐng)先的人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)和深度行業(yè)Know-How，容聯(lián)云整合自身“通訊+智能+數(shù)據(jù)”的核心能力，打造了全面且高效的數(shù)智化產(chǎn)品矩陣，實現(xiàn)了從生產(chǎn)和管理、到市場營銷、運營服務(wù)等完整業(yè)務(wù)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的能力閉環(huán)，為全球多個國家和地區(qū)的政府機構(gòu)、企業(yè)組織和開發(fā)者，提供安全、可靠、可信、高效的數(shù)智化解決方案和企業(yè)服務(wù)，助力各行業(yè)組織營銷與服務(wù)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。經(jīng)過容聯(lián)云售前團隊與該車企IT部門、客戶聯(lián)絡(luò)中心等部門的多次現(xiàn)場調(diào)研、溝通，針對該車企的核心需求痛點，在容聯(lián)云的建議下，該車企決定引入整合了容聯(lián)云核心AI技術(shù)、云原生技術(shù)、全信創(chuàng)的智能聯(lián)絡(luò)中心平臺“容犀聯(lián)絡(luò)云AICC”一體化解決方案，實現(xiàn)與周邊業(yè)務(wù)系統(tǒng)的功能和數(shù)據(jù)貫通，實現(xiàn)了全渠道智能化服務(wù)、工單流程再造、服務(wù)效能改善、規(guī)范化管理、客戶感知、營銷拓展等典型業(yè)務(wù)應(yīng)用，在功能擴展和運維管理方面也表現(xiàn)優(yōu)異，大幅提升了該車企基于客戶全生命周期的智能化客戶運營服務(wù)效能。
圖12：智能聯(lián)絡(luò)中心系統(tǒng)架構(gòu)示意
二、架構(gòu)升級+流程重塑+AI賦能，容聯(lián)云助力該車企完成服務(wù)與營銷的智能化、一體化升級
經(jīng)詳細溝通評估，結(jié)合自身的項目實施與質(zhì)量控制流程，在容聯(lián)云的建議下，該車企的智能客戶聯(lián)絡(luò)中心項目按照“業(yè)務(wù)需求調(diào)研-項目規(guī)劃設(shè)計-項目實施與集成-試運行-正式割接”五大步驟，遞進實施。最終成功上線“容犀聯(lián)絡(luò)云AICC”一體化解決方案，并取得了顯著的業(yè)務(wù)成效。
圖13：該車企智能聯(lián)絡(luò)中心項目合作步驟示意
具體過程如下：1. 業(yè)務(wù)需求調(diào)研：此類大型項目，在標前階段并非所有需求、接口都會表述的特別明確。國內(nèi)疫情平穩(wěn)后，項目重啟，容聯(lián)云的交付團隊深入該車企業(yè)務(wù)一線，同該車企的IT部門、客服等部門進行高頻次會議及溝通，對該車企本次項目的業(yè)務(wù)需求、技術(shù)需求進行了進一步的明確，同時結(jié)合汽車行業(yè)的特點、該車企當下的技術(shù)現(xiàn)狀以及項目周期和時間要求等要素，協(xié)助該車企完善了部分項目功能規(guī)劃，給出合理且可行的技術(shù)方案建議，產(chǎn)出了技術(shù)規(guī)格書、集成和與設(shè)計方案等文件，便于雙方就項目目標、范圍、方案達成一致。容聯(lián)云項目實施團隊還就整個實施過程向該車企IT、客服部門負責人做了匯報，容聯(lián)云嚴格按照公司項目實施的標準流程，對重點大客戶項目，還有項目管理條線、項目技術(shù)條線的“雙線”支持和監(jiān)督，針對重大資源協(xié)調(diào)、關(guān)鍵問題進行牽頭保障，以便進行項目實施、質(zhì)量控制。
圖14：容聯(lián)云項目管理及質(zhì)量控制機制示意
2. 項目規(guī)劃設(shè)計：首先，基于上一步達成的項目目標、范圍及方案，容聯(lián)云以擬交付的項目成果為導(dǎo)向，形成明確的WBS（Work Breakdown Structure）；其次，基于全渠道、全生命周期客戶觸達與運營、營銷服一體化的理念，結(jié)合汽車行業(yè)業(yè)務(wù)場景特征，容聯(lián)云幫助該車企進行了客戶服務(wù)、營銷業(yè)務(wù)的流程梳理、優(yōu)化與重塑；最后，針對新流程要求及該車企比如坐席工作臺、數(shù)據(jù)報表等相關(guān)業(yè)務(wù)場景要求，進行部分定制功能的開發(fā)、配置，以便下一步的項目現(xiàn)場實施。容聯(lián)云的低代碼坐席工作臺，使得項目交付團隊不用改變底層代碼，就可以快速幫助客戶配置好個性化的坐席工作臺。3. 項目實施與集成：準備工作就緒后，容聯(lián)云項目交付團隊赴該車企的工作現(xiàn)場進行項目實施。
圖15：該車企客戶聯(lián)絡(luò)中心項目實施與集成階段主要工作示意
1） 系統(tǒng)架構(gòu)升級。容聯(lián)云幫助該車企引入軟交換、基于云原生技術(shù)的微服務(wù)架構(gòu)，從系統(tǒng)架構(gòu)層面幫助該車企實現(xiàn)了一個大的一個飛躍。新的架構(gòu)更開放，可以去完美融入最新的AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)，便于該車企具備長期的客戶聯(lián)絡(luò)中心的功能演化及生長能力，也便于其智能化功能的上線。此外，微服務(wù)架構(gòu)，對 IT部門而言，也更容易去運維和管理。2） 流程適配。容聯(lián)云基于前述階段所梳理、重塑的流程以及開發(fā)的功能，結(jié)合現(xiàn)場工作需要，進行細分場景功能模塊設(shè)計、通信接口定義、模塊間接口配置、模塊間調(diào)用及邏輯關(guān)系、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、人機界面等的系統(tǒng)梳理和適配，完成對新流程下所有業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)、場景的功能覆蓋。3） AI智能化。容聯(lián)云結(jié)合自身的AI核心技術(shù)能力和對該車企業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)場景的理解，將各種智能化的應(yīng)用穿插在整個AICC 的服務(wù)流程和解決方案當中。a） 業(yè)務(wù)知識梳理。憑借容聯(lián)云多年服務(wù)各行業(yè)客戶積累起來的一套針對大客戶的智能化服務(wù)和運營優(yōu)化體系，與該車企一道快速構(gòu)建起面向智能咨詢、智能營銷、智能化客戶運營等環(huán)節(jié)場景的領(lǐng)域知識庫和知識圖譜、行業(yè)文檔知識，用以支撐主要場景下的智能化服務(wù)。b）數(shù)據(jù)挖掘。運用大數(shù)據(jù)分析及智能化方式，幫助該車企去識別不同客戶的身份、標簽特征、生命周期階段，通過上述智能化手段幫助該車企判斷特定客戶的購買意向、會員等級與權(quán)益等。并根據(jù)交互內(nèi)容，持續(xù)進行數(shù)據(jù)沉淀與閉環(huán)更新。c）多渠道智能交互。容聯(lián)云一直在智能對話算法前沿進行探索和嘗試，比如基于pre-training大模型的自動語料擴展、小樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練、分布式機器學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、利用模型能力的數(shù)據(jù)聚類、智能糾錯、主題抽娶知識圖譜、文檔生成等很多AI核心技術(shù)的研究。在上述觸達和會話過程中，基于客戶標簽，依賴容聯(lián)云多年來經(jīng)過驗證的AI核心算法、模型調(diào)優(yōu)方法、出色的語音技術(shù)和語義理解技術(shù)來進行用戶意圖理解、用戶情感判斷，實時抽取用戶畫像、領(lǐng)域知識庫和知識圖譜、行業(yè)文檔知識，幫助該車企自動生成針對不同場景的互動內(nèi)容，并針對不同生命周期階段客戶，實時生成更加富有個性化的業(yè)務(wù)話術(shù)推薦以及深度結(jié)合用戶需求的業(yè)務(wù)推薦，通過外呼機器人、智能語音、在線智能客服等多個渠道，進行調(diào)研關(guān)懷、活動邀約、產(chǎn)品推廣、復(fù)購營銷等系列服務(wù)營銷一體化動作，大幅提升了該車企客戶觸達渠道豐富性、觸達精準性、觸達效率，提升智能對話的體驗和效果。
圖16：容聯(lián)云智能服務(wù)核心能力示意
4） 周邊系統(tǒng)融合與功能貫通�；诒敬雾椖克_到的全渠道、全生命周期、營銷服一體化的項目目標，容聯(lián)云將新升級的系統(tǒng)架構(gòu)與該車企的工單系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)等周邊系統(tǒng)進行打通對接，實現(xiàn)多系統(tǒng)協(xié)同作業(yè)、客戶信息收集和客戶感知、客戶標簽畫像、工單流轉(zhuǎn)等功能，提升服務(wù)效率。5） 測試環(huán)境、灰度環(huán)境搭建。在主體功能開發(fā)配置完成后，容聯(lián)云快速結(jié)合該車企的實際情況，搭建了測試環(huán)境、灰度測試環(huán)境、生產(chǎn)環(huán)境，便于“容犀聯(lián)絡(luò)云AICC”一體化解決方案后期進行功能測試、小范圍上線、整體上線。4. 試運行。考慮到該車企有大量的存量客戶需要服務(wù)，為確�？蛻袈�(lián)絡(luò)中心的平穩(wěn)運行，容聯(lián)云采取同步運行的方式進行過渡。一方面，保持該車企之前的客戶聯(lián)絡(luò)中心 7* 24H正常運行；另一方面，對客戶聯(lián)絡(luò)中心的各項功能，按照使用頻次排序，在測試環(huán)境、灰度測試環(huán)境下進行逐項測試和試運行，并對通過測試和驗收的功能，逐項進行功能割接。5. 正式割接。待所有關(guān)鍵功能測試、驗收完畢后，容聯(lián)云協(xié)助該車企將“容犀聯(lián)絡(luò)云AICC”一體化解決方案整體在生產(chǎn)環(huán)境中完成部署，實現(xiàn)從現(xiàn)有傳統(tǒng)架構(gòu)向新架構(gòu)的整體躍遷，客戶聯(lián)絡(luò)中心的所有功能正式上線。
三、云通訊技術(shù)與AI深度融合，該車企客戶聯(lián)絡(luò)中心實現(xiàn)智能化能力的突破躍升
該車企的智能聯(lián)絡(luò)中心項目重啟后，容聯(lián)云按照預(yù)定的產(chǎn)品方案和流程，如期快速實現(xiàn)了交付，目前系統(tǒng)運行平穩(wěn)，智能化應(yīng)用也都達到了預(yù)期效果，滿足該車企當初所制定的各項項目目標，實現(xiàn)了一體化、智能化客戶聯(lián)絡(luò)能力的躍升。比如，由于智能化工具的接入，坐席方面至少降低了了40%-50%的人工坐席成本。在智能化應(yīng)用的模型訓(xùn)練方面，容聯(lián)云采用了很多大模型的算法能力，如語料擴展和低樣本訓(xùn)練、半監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)聚類、智能糾錯等，取得了不錯的效果。同時，通過該車企智能聯(lián)絡(luò)中心的項目實踐，容聯(lián)云也進行了產(chǎn)品的一些功能迭代，可以說取得了雙贏的效果。穩(wěn)定、可靠、智能的企業(yè)云通訊應(yīng)用，是容聯(lián)云始終堅持的方向，容聯(lián)云將結(jié)合核心產(chǎn)品功能和客戶行業(yè)，重點投入一些更實用、更貼合項目實戰(zhàn)的算法研究。面向垂直行業(yè)領(lǐng)域的模型的建立、算力資源優(yōu)化、精調(diào)將是容聯(lián)云后續(xù)會強化投入的地方，目前，基于容聯(lián)云正在與多家銀行共同探索大模型在智能客服場景中的落地應(yīng)用。此外，容聯(lián)云也非常重視和高校/創(chuàng)新型組織/開發(fā)者社區(qū)之間的生態(tài)合作，借助伙伴的力量更快速迭代。未來，容聯(lián)自研大模型將會不斷融入到容整個產(chǎn)品架構(gòu)中，賦能客戶更多業(yè)務(wù)場景及應(yīng)用。
04 結(jié)語
愛分析認為，尚處于發(fā)展初期的生成式AI，其當前發(fā)展的重心在于“落地生根”，需要廠商、甲方、生態(tài)合作伙伴等多方的深度協(xié)作，以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)供需的良性循環(huán)，加速產(chǎn)業(yè)落地。具體來看：4.1 自B端切入，在C端蓄勢，以超級入口方式變現(xiàn)從目前國內(nèi)的大模型廠商公布的公測產(chǎn)品來看，主要面向B/G端市場，在預(yù)算、應(yīng)用場景的共同驅(qū)動下，將通過大模型與傳媒、金融、能源、制造等領(lǐng)域企業(yè)應(yīng)用場景的深度融合，來促進大模型的進一步落地，目前也主要是集中在文字處理、文檔生成、文生圖的相關(guān)場景。不同于國外的訂閱模式，B端市場在經(jīng)過大模型賦能后，其價值創(chuàng)新或效能提升最終反應(yīng)在C端也需要一個過程，且不同行業(yè)進程不盡相同，因此，國內(nèi)在C端市場上的剛需應(yīng)用場景需要持續(xù)探索，最終很可能會通過超級入口的方式實現(xiàn)變現(xiàn)，比如智能家居中的某些入口級硬件，或者個人辦公方向的入口級軟件。同時，C端用戶對于大模型相關(guān)付費所對應(yīng)的產(chǎn)品及服務(wù)的預(yù)期可能更高，互聯(lián)網(wǎng)乃至移動互聯(lián)網(wǎng)時代的免費習(xí)慣的扭轉(zhuǎn)和教育需要較長時間。4.2 MaaS將成標配，融合了大模型能力的SaaS將是小微企業(yè)首選人工智能，尤其是通用人工智能對各行業(yè)、各類型組織的智能化改造，將是未來各行業(yè)和各類型組織數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主旋律。但各行業(yè)、各類型組織的數(shù)字化需求、數(shù)字化資源與程度各不相同，加之底層大模型能力是一個極高壁壘的領(lǐng)域，從資源可行性、必要性、ROI等角度看，“運用好”大模型較“擁有”大模型對企業(yè)而言更為重要，因此，便捷調(diào)用大模型能力進行自身應(yīng)用的開發(fā)，將成為眾多中大型企業(yè)的首眩而長尾企業(yè)，則更希望能夠直接應(yīng)用融入了大模型能力的SaaS服務(wù)去直接解決業(yè)務(wù)及管理問題，以便用最低的成本享受技術(shù)紅利。4.3 生態(tài)化，將是大模型時代商業(yè)模式的核心特征無論是行業(yè)、場景的碎片化，還是大模型的應(yīng)用本身的較高壁壘特性，抑或是商業(yè)化落地所需的各種資源，我們認為，大模型時代仍將具有云計算時代的生態(tài)化特征，并且生態(tài)化特征將被進一步強化，甚至成為核心特征。一方面，從底層基礎(chǔ)層到中間的模型層再到上層應(yīng)用層，本身就是一套生態(tài)體系；另一方面，大模型作為工具，其安身立命的關(guān)鍵在于實現(xiàn)價值落地。而大模型的落地，至少有prompt+調(diào)優(yōu)、大場景的進一步細分、SaaS等潛在路徑，這些顯然都需要更加貼近客戶側(cè)的專業(yè)團隊來幫助大模型去實現(xiàn)“場景”賦能，因此，大模型價值落地的過程勢必是一個生態(tài)協(xié)作的過程。
