二、 升级新体验
为了持续提升企业和用户端的服务体验，打造有温度、有爱心的服务。我们认为可以从这四个方面着手。
l 通过技术和运营手段，升级运营体验，让运营更加高效。
l 基于大模型技术加持，模型能力进一步加强。
l 对话系统能力全方位升级。
l 保持创新探索，协作交互方向产出新亮点。
在过去半年中，阿里云智能客服云上产品进行了一次易用性升级。希望能够让新用户来到产品页面时，能够迅速发现即使在零知识情况下，依然能够快速适用，简单进行冷启动。
我们添加了很多引导页面，切入点非常细致。比如首页任务引导、子步骤分布引导、子页面动线引导等。客户按照引导步骤操作后，可以方便快捷配置知识，配置机器人发布等。还有一点，在页面右下角随时都有一个答疑机器人。一旦用户遇到卡点或者问题，可以通过答疑机器人实时解决。
在NLP领域近两年风起云涌的就是大模型技术，基于大模型来改进对话理解和生成；达摩院在过去的一年中，基于大模型技术进行了一系列创新，比如说SPACE Model，经历了1.0、2.0、3.0版本的快速迭代升级，1.0版本融合了对话策略知识，2.0版本融合了对话理解知识，3.0把理解/策略/生成融为一体。
上述三个模型分别在业内公认的对话相关国际榜单中取得了多项第一，并且在前沿学术会议上进行了正式发布。
新一代对话体系在近两年中已逐步成型。阿里云智能客服的目标是打造业界领先的新一代有知识、有情感、分布式、多模态的多轮对话技术。
比如说传统任务型对话如何在红海竞争中脱颖而出，如何提升用户可感知的智能化水平，阿里云智能客服提出了基于SPACE模型的分布式对话智能。把复杂的任务型对话能够分解到更加智能化的模块组合。每一个模块中不需要做额外配置，由模型来自动完成。比如疫情流调排查，收集电话号码、身份证号码等信息，完全由高度拟人化、自动化的智能机器人来完成，很难察觉与真人的区别。
表格型对话Table QA方面，我们持续进行了持续创新，已经达到了即插即用，开箱即用的效果，在产品中均已实际落地。
文档型对话Doc2Bot，基于前一代MRC机器阅读理解之上进行升级的技术，取得更好文档问答效果。
多模态对话，基于比如像数字人多模态交互的机器人能力，开始在智能客服场景中逐渐落地，包括音义全双工交互，打造多模态情感感知等，逐渐成为智能客服技术中的一个亮点。
综合这些技术，我们认为下一代新的对话体系是一个有知识、有情感、分布式、多模态的多轮对话。
这里也必须要提到，在过去半年中，我们开始拥抱云原生架构，阿里云智能客服整体产品进行了一次完整升级。所有的模块、组件都升级到基于阿里云容器云平台，基于Kubernetes的容器调用等的基础能力，带来了很多好处，比如说极致的弹性伸缩、故障的快速自愈、以更低的成本给客户带来更多的价值，同时提供公共云、混合云等多种形式的解决方案。
接下来，阿里云智能客服将在对话的基础上，进一步拓展协作交互、协同交互。举个例子，传统的交互是基于文本、语音等，像打一个电话，通过文本机器人等；借助于智能机的touch操作，给用户带来更多的效率提升，比如遇到画面中转接时，既可以通过语音，也可以通过点选方式进行输入，这两种方式结合给用户提供更多的便利输入。
类似于多模态的协同交互大幅度提升了C端客户的办理效率和体验，对B/G端的影响我们来设想下，不再需要专门的电话信道，减少线路购买成本，同时这套多模态、多协作交互的组件已上云，在公共云可按需自由选用，让政府和企业可以把自身业务系统对接在自己的私有云或者专有云上，最终已混合云的架构来呈现，降低使用成本。
协作交互是企业与客户互动的必然趋势。比如说有基于RTC技术的混合云架构，减少用户调用成本。同时融合数字人技术的最新多模态能力，同时还融合图像、视觉理解以及低代码交互组件开发等等能力，能够更加方便客户、合作伙伴一起提升终端用户的效率，帮助企业降本提效。
三、 畅享未来
每年在论坛上，我们也给大家refresh阿里云智能客服的使命，那就是：助力企业赢得客户。持续的帮助其降本增效，长期提升C端用户体验，并且进行高效B端运营。
阿里云智能客服提供的的产品矩阵已逐渐丰富，从原来的文本、语音对话机器人，扩展到数字人、智能外呼、多语言对话机器人的形式，各种协作交互等新的特性；基于PaaS、APaaS的综合开放能力和多种SDK，能够支持各行各业的不用业务的解决方案，从零售、政务、运营商，到银行、医疗、制造等行业。
感谢我们的客户与合作伙伴，在过去一两年中，阿里云智能客服持续保持行业领先。
在IDC国内外报告中，我们是唯一一家进入全球领先位置的中国厂商，在最新发布的国内行业报告中，也都持续保持行业第一。
还有很多的问题等待着我们去解决，希望接下来可以继续和我们的客户、合作伙伴一起努力，改善C端用户体验，提升B端运营效率，提升忠诚度，才能让我们在将来走的更远，让智能客服生态更加繁荣、健康。
