6月19日，在腾讯云行业大模型及智能应用技术峰会上，腾讯企点公布其正在研发腾讯企点智能客服、腾讯企点分析·AI助手两款智能产品，基于大模型能力解决传统智能客服的不足，加快企业在客户管理和分析场景中的效率。
腾讯企点智能客服能够覆盖单轮知识问答、复杂知识问答、业务办理等核心场景，将客服系统的启动时间从原本的7天以上缩短至分钟级或小时级，准确率也提升了30%，提供更智能的用户互动体验；而全新的企点分析AI助手依托腾讯云行业大模型实现"对话式分析"，让业务人员通过“对话”快速获取海量数据中的数据结果及洞察结论，变革了传统的数据分析流程，将极大提升分析产出效率。
腾讯云副总裁、腾讯企点研发负责人吴永坚表示：“在大模型的加持下，客服接待与营销分析将在B端实现更高的操作效率，同时也让C端客户体验到更智能化的互动。腾讯企点的产品迭代不仅受到技术革新的驱动，更紧密关注企业业务增长的需求。通过全新升级的两款产品，腾讯企点将与更多企业一同探索营销服务的增长。”
腾讯云副总裁、腾讯企点研发负责人吴永坚
人机对话、人机协作体验新升级，解决智能客服“不智能”难题
传统智能客服一直面临着“不智能”的挑战。用户常常发现智能机器人无法给出准确回答，受限于有限的知识边界，无法解答非知识库中的问题。同时，在人工客服和机器人之间的协作中也存在困难，当机器人无法解决问题时，人工坐席需要进行繁琐的知识理解、搜索和组织回复，耗时较长，服务效率未得到提升。此外，庞大的知识维护量也给企业的运营带来了困扰。
为了解决这些问题，腾讯企点全新一代智能客服引入了大模型能力，具备强大的推理和自然语言处理能力，针对对话交互、人工辅助和知识构建三个层面进行有效提升。
在对话交互层面，智能客服不仅可以结合上下文进行推理，理解复杂的口语化问题，还可以叠加搜索引擎模式，更高效的触达企业的官网和行业的网络知识，获取更多的海量信息，最终通过模型生成拟人化答案，提高回答的准确性和多样性。
在人工辅助方面，智能客服能够高效提升人机协作效率。它突破了传统智能客服人工介入流程冗长的问题。在人工介入时，智能客服根据机器对话内容生成摘要小结，人工客服无需回顾检索即可掌握关键信息。系统还会结合上下文提供推荐回应话术，方便人工快速参与对话。对话结束后，系统支持智能填写工单，大幅简化工作流程。
在知识构建层面，智能客服利用行业大语言模型和企业知识资产构建企业级大语言模型。它通过预训练阶段积累海量行业知识，使企业能够快速建立并应用对话系统，仅需1天即可生效。在新能力的帮助下，传统的冷启动时间从原来的7天以上缩短至分钟级或小时级，并且准确率提高了30%。系统还能通过自主学习、反馈学习和迁移学习等方式持续优化知识库，降低运维成本。
全新一代智能客服提供了人机对话和人机协作的智能体验，提高了企业的操作效率，突破了传统智能客服场景中存在的痛点，构建了专注于智能客服的全新解决方案。
腾讯企点智能客服全新升级
简单对话自动完成数据洞察，五大核心能力助力营销分析升级
营销分析是企业数据应用的重要场景，但许多企业往往面临数据采集与治理困难、数据分析技术能力不足等问题，导致数据分析效率低下，难以快速获取数据洞察和决策支持，从而浪费了数据的潜在价值。
腾讯企点基于多年来在数据智能分析领域的积累，借助大模型能力升级发布了全新的腾讯企点分析·AI助手。该助手具备数据理解、指标拆解、自然语言查询、逻辑推理和结论提炼五大核心能力，通过强大的"对话式分析"功能，实现了分析产出效率的跨越式提升。
首先，借助腾讯企点分析客户数据平台（CDP），实现企业全域营销场景海量数据的采集与治理。在此基础上，AI助手可以更加智能、全面地理解这些数据，为后续高效、准确地形成业务决策奠定扎实的基础。
其次，通过AI助手的"对话式分析"功能，缺少数据分析技能的业务人员可以通过简明的语言向AI助手提出业务问题。AI助手能够理解“业务提问”，并将其转换为对应的分析问题，分析出对应的数据结果，并给出下一步的分析建议。例如，业务人员可以直接向“AI助手"提问：各个渠道的客户转化率情况怎么样？"，AI助手将展示各个渠道客户转化率对比柱状图，并建议业务人员进一步分析各个渠道客户转化率的变化趋势。
此外，AI助手也可以辅助业务人员更好地使用企点分析原有的丰富功能。例如，AI助手将在理解业务人员的自然语言提问后，自动填充完成对应用户行为分析模型的复杂配置条件。通过这种方式解决现有敏捷分析工具学习及使用门槛高的难题。
最后，针对分析人员经常需要花费数天制作周报、月报的痛点，AI助手借助行业大模型的推理及结论提炼能力，智能生成汇报所需展示的图表概要、内容总结等关键信息。让业务人员只需一键点击“生成报告”，即可在几秒钟后获取一份汇报PPT，大大降低了分析人员制作数据报告的成本与耗时。
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