AI 大模型已经在 AIGC 领域展现出了前所未有的创造力，它被认为是人工智能突破"认知智能"的有效路径，并正在作为算法基础设施革新各行业的 AI 转型路径与水平，成为数字经济发展的"智能大脑"。如今，浪潮信息正尝试将大模型"源"应用在浪潮信息客户服务平台，打造"智能客服大脑"，在提升自身客户服务平台智慧水平的同时，也为大模型的产业化应用落地，探索出一条示范性路径。

服务智变，少有人走成的路

服务，是连接客户的重要环节，也是企业竞争的重要砝码。

浪潮信息服务与实施团队承接了浪潮信息全部八大产品线的远程运维、技术咨询、维修保障、巡检值守等多类型、多等级的7x24小时全天候的客户服务。因为数据中心 IT 业务对于可靠性、安全性、业务连续性有极高的要求，服务工作必须要做到迅速响应、高度专业与低容错，以保障客户侧产品的无忧使用与数据中心业务的稳定运行。

随着近年云计算、人工智能产业的崛起，浪潮信息凭借JDM (Joint Deign Manufacture) 模式创新和人工智能领域的前瞻布局，市场占有率飞速跃升。在业绩高速增长背后，浪潮信息服务团队感受到了 "甜蜜的烦恼"：客户数量和服务咨询需求倍增，且 JDM 模式带来了更多非标准化的服务工作，增加了服务难度。

为更好地满足业务高速增长所带来的海量客户服务需求，浪潮信息服务团队开始思考利用数智化手段实现服务能力的高质量、可持续发展。

IT 领域壁垒高且容错率低，对于客服的专业性与沟通能力要求更高

在智能化转型的目标下，浪潮信息服务团队从每一个细分业务场景入手，深度剖析研判智能化的可行性和收益曲线，最终确立了服务智能化的六大方向——智能客服机器人、智能运维、智能调派、智能在线管理、智能现场管理和智能备件供应链，并打造了远程智能服务平台 InService 作为提供智能化服务的载体。

作为服务的第一窗口，客服智变成为转型的第一重关卡。在浪潮信息，热线"客服工程师"不仅是一名传统意义上的客服，更是一名"IT专家"，他们是整个服务团队的"中枢"，对外受理客户的服务请求，了解客户问题、判断故障、提供解决方案；对内则传递客户需求，与调度、备件以及一线工程师协同完成服务闭环。能否让AI具备客服工程师的专业技术能力与对话沟通水平，成为"智能"的关键突破口。

"手把手"教 AI 懂 IT

浪潮信息做智能客服之初，同业内还没有成功的范本。浪潮信息智能化服务处经理张一川表示："我们看到的客服机器人基本只能做到简单的引导和固定问答匹配。但是在数据中心服务这种高复杂的业务场景下，我们需要的是‘专家级'的智能客服。"

和 C 端行业多以流程性服务为主不同，B 端 IT 行业的服务更多是知识性服务，呈现出专业度高、复杂度高的特点。在浪潮信息，客户的服务需求往往涵盖产品规格、产品使用、技术参数、故障维修等各类问题，涉及多元的软件、硬件与不同的业务场景、业务流程等相互交叉的复杂情形。

因此，浪潮信息的智能客服必须成为一个"IT 知识专家"，能够真正理解客户问题并给出专业有效的回答。例如，在客户安装系统失败背后，可能存在5种情况，而智能客服则需要逐步引导客户逐步明晰具体的问题场景，并给出正确的解决方案。

要让 AI 成为一名合格的"智能客服"并不是一件容易的事情。在浪潮信息，具备IT基础知识的真人员工至少需要6个月到1年的岗位培训才能成为一位合格的客服工程师，遑论 AI。

"最开始我们采用业界常见的 FAQ 问答、任务式对话等模型，请呼叫中心的专家客服工程师们一起搭建和完善标准问答库。"张一川表示，"在大家的共同努力下，21年左右我们的智能客服已经可以回答客户约60%的问题，问题解决率达到50%。"

随着智能客服应用的不断深化，人工训练多模型、填充多知识库的瓶颈开始显现——浪潮信息投入了 AI 团队、专家工程师40余人持续做多模型和多知识库的搭建，投入的工程师人力、时间等成本持续攀升，然而智能客服的解决率却徘徊在50%，没有显著的再提升，边际效用递减显著。这给浪潮信息服务团队带来了一定的压力与困惑，张一川说道，"当时我们多个团队在一起反复探讨是不是我们对智能的理解太狭隘了，还有没有新的突破方式？"

大模型"源"，为浪潮信息的智能客服开拓了一条全新的升级之路。

大模型"源"构建"智能客服大脑"

"源"是世界领先的大模型之一，拥有2457亿参数，具有更强的通用智能能力。凭借超强的小样本和零样本学习能力，"源"可作为算法基础设施，泛化到多种应用场景，有效缓解碎片化开发反复建模的困境。

为了让"源"大模型与极度专业且垂直的数据中心服务场景更好地融合，"源"团队携手浪潮信息专家服务团队，先后将2万余份产品文档、用户手册，百万余条专家工程师的服务对话、数十万份客服日志、工单数据作为知识库，喂养给"源"进行学习，并用6个月的时间深度剖析复杂的服务业务流程，结合知识蒸馏、压缩等等技术，基于"源"构建了浪潮信息的 "智能客服大脑"。

基于“源”大模型，构建 IT 领域的“智能客服大脑”

"‘源'最大的优点是，它像一个具备更强学习能力的‘博士生'"，浪潮信息 AI 软件研发总监吴韶华介绍到，"凭借‘源'强大的智能水平，它能够更加自主地、更快更好地完成各类学习任务。"这与行业内此前需要花费大量的人力去进行 AI 训练有很大的不同，基于"源"构建的智能客服大脑不再是照本宣科地完成 QA 的自动匹配，而是基于自身强大的语言理解能力进行知识的学习和重构。

举个简单的例子，比如客户咨询服务器的内存配置，传统的训练模式是通过工程师的陪同训练，一条一条输入根据不同产品型号下对应的内存配置答案，形成问答库，训练机器人根据用户问题关键词在问答库中指向一个最匹配的回答。而"源"大模型在学习过程中是基于产品文档全文进行学习，结合强大的上下文语义理解分析能力，它能够更准确地理解客户问题，找到关联的知识内容，再根据强大的语义生成能力，抽取关键信息，生产简洁又专业的答案。

"可以说‘源'大模型让我们的客服平台学会了‘深度思考'。"吴韶华说道。在"源"的支持下，浪潮信息智能客服大脑不仅提升了自然语言交互服务能力，也在对已授权IT设备的智能运维与诊断，专家工程师、备品备件等资源的智能管理与调度能力方面提供了智能的助力，成为支撑浪潮信息服务全流程智能化转型的核心"大脑"。

在"智能客服大脑"加持下，浪潮信息的智能客服已经凭借超强的智能水平进化为一名"专家级数据中心智能客服" 。目前，"源晓服"针对浪潮信息8大产品线的全部服务问题，覆盖率达到92%，、针对数据中心常见的技术问题，如系统安装、Raid 配置、部件异常等问题，"源晓服"的解决率高达80%，可将复杂技术咨询问题的业务处理时长降低65%，提升浪潮信息整体服务效率达160%。

浪潮信息智能客服逐步明确问题并给出准确的解决方案

在底层架构上，"智能客服大脑"改变了过去多模型多知识库的AI应用模式，能够基于企业现有的知识库进行无监督自主学习，将呼叫中心的客服工程师从原本的填充 FAQ、知识图谱等额外的工作中解放出来，提升服务团队人效30%。

以智能服务释放数字经济活力

今天，数字经济蓬勃发展，数据中心不断升级，IT 架构加速扩展。随着数据中心的复杂程度不断提高，对数据中心运维和管理的服务需求也在快速增长。

作为全球领先的IT基础设施产品、方案和服务提供商，浪潮信息正在积极运用智能技术优化服务能力。目前，以智能客服大脑为引擎，依托 InSerivce 智能服务平台，浪潮信息实现了包括客服、运维、工单调派、备品备件等在内的服务全流程智能化转型，能够实现用户咨询的全渠道智能响应、数据中心设备的全天候智能运维、一线工程师的智能调派、备件生产和仓储的前瞻性规划。浪潮信息服务总监陈彬表示："通过全场景全流程的智能服务生态体系，浪潮信息将重塑数据中心客户体验并携手客户加速数字化创新，释放数字经济动能。"

稿源：美通社