电销行业的福音|AI大模型助力客户对话分析
在数字化时代，面对加速发展的业务以及海量数据，企业迫切需要快速的从海量客户对话数据中提取有价值的洞察以提升服务质量和客户体验。那么如何利用AI大模型来达到这一目的呢？下面我们来详细分析。
方案设计
如何实现基于AI大模型助力客户对话分析的方案，那么我们来看一下方案设计的简略架构图
整个方案通过使用对象存储来存储用户上传的音频文件，然后利用智能对话分析技术将音频转换为文字，最后通过通义千问大模型对对话内容进行分析，生成详细的分析报告及评分。整个过程通过函数计算提供对话分析服务和网站。并且所有云服务均使用按量计费，可以有效降低企业的实施和维护成本。也就是说通过通义千问大模型，从客户语音和聊天互动中识别客户意图、发现服务质量问题，进而提升用户体验。
方案部署
整个部署AI大模型助力客户对话分析的操作步骤比较简单，核心处理都在函数计算内部部署准备好了，对于用户或者说企业来说，只需要按照部署文档开通相应的服务，包括函数计算FC服务、OSS服务、阿里云百炼服务、智能语音交互服务等，详细的操作步骤可以直接参考部署文档：https://help.aliyun.com/document_detail/2848682.html
整个部署操作按照部署文档操作下来的话，大概10分钟足够了，部署后可以上传实验提供的语音对话文件进行语音质检，可以看到如下的效果
AI大模型会根据语音对话的内容，对语音对话过程中客服的服务进行各个方面的评估以及提供相应的优化方案和评分分析，帮助客服，帮助企业快速的从海量的用户对话内容中筛选到有效的信息，并对后续的服务提供以及对话方面提供决策和指导作用，从而促进企业做出更有利的发展决策。
部署总结
部署体验
整个基于AI大模型助力客户对话分析的部署方案设计以及实践原理在部署方案开始之前部署文档中就给出了详细的描述，整个部署的操作文档也很流畅，按照部署文档逐步操作，不要遗漏步骤或者跳过步骤的话，最终的效果就会如上面我部署的效果那样，整体的体验感还是不错的。
另外，本解决方案中提供的示例代码以及当前方案提供的大模型提示词在一定程度上可以准确的反应语音通话双方的质检评分内容，通过AI大模型给予的质检评分以及改进建议，在一定程度上也确实可以提高客户的体验。
应用建议
对于AI大模型助力客户对话分析解决方案的实施，在一定程度上可以快速的解决企业在语音识别、语音分析、语音改进方面所遇到的困境。但是目前是基于函数计算模版的部署配置，如果想要接入企业现有的语音对话系统进行语音内容的分析，是否有对应的API提供呢？可以方便企业系统可以通过调用API的方式获取客户语音对话内容的分析结果。
另外还有一点就是，目前的AI大模型提供的关于语音对话的分析是基于现有大模型的训练结果，那么毕竟不同的行业有着不同行业专有的知识领域，当前的AI大模型模版是否能在企业接入后，通过企业上传的语音对话分析文件来不断训练提升自己针对当前企业语音分析更专业化的操作呢？也就是说现在的语音分析AI大模型，是否后续会再企业接入一段时间后，针对当前企业的语音分析内容能越来越准确这样一个过程。
总的来说，希望AI大模型助力客户对话分析能在不断自学习的基础上为企业提供准确且高效的对话分析能力，助力企业提升服务质量和客户体验。
