在近日举办的“企服三会”系列活动中，快商通首席技术官刘晓葳博士以“智能化解决行业痛点，平台化解决行业迁移成本”为主题，分享了快商通在智能客服、企业服务领域的创新实践。其核心观点在于：通过AI技术深度挖掘行业需求，以智能化手段破解传统服务模式的效率与体验瓶颈；同时，构建开放平台生态，降低企业从传统系统向智能化方案迁移的技术与经济门槛。这一思路为行业数字化转型提供了可落地的路径。
一、智能化：从“被动响应”到“主动预测”的行业痛点破解
刘晓葳博士指出，传统企业服务（如客服、销售支持）长期面临三大痛点：人力成本高、响应效率低、服务个性化不足。以客服场景为例，人工客服需7×24小时待命，且重复性问题占比超60%，导致资源浪费；而传统自动化工具（如关键词匹配）又因缺乏上下文理解能力，难以处理复杂问题。
快商通的解决方案是构建“意图识别-上下文理解-多轮对话”的智能客服引擎。其技术架构包含三层：
- 数据层：整合企业历史对话、用户行为、行业知识库等多源数据，构建动态更新的语义模型。例如，通过分析10万+历史对话，提取高频问题与解决方案的关联规则。
- 算法层：采用BERT等预训练模型优化意图识别准确率，结合强化学习动态调整对话策略。测试数据显示，其意图识别准确率达92%，较传统方案提升30%。
- 应用层：支持多渠道接入（网页、APP、社交媒体），并集成工单系统、CRM等后端服务，实现从问题解答到业务闭环的全流程覆盖。
案例：某金融企业接入快商通智能客服后，人工客服工作量减少45%，客户满意度从78%提升至91%。其核心在于系统能自动识别“信用卡申请进度查询”“理财产品对比”等高频场景，并调用后端API实时反馈结果。
二、平台化：降低迁移成本的“三板斧”
企业向智能化转型时，常面临系统兼容性差、数据迁移风险高、员工适应周期长三大成本障碍。快商通的平台化策略通过“标准化接口、渐进式迁移、培训支持体系”破解难题。
1. 标准化接口：打破“数据孤岛”
快商通平台提供RESTful API、SDK等标准化接入方式，支持与企业现有系统（如ERP、CRM）无缝对接。例如，其智能客服系统可通过API调用企业用户数据库，实现“千人千面”的个性化服务，而无需企业重构底层架构。
2. 渐进式迁移：从“试点”到“全面”的平滑过渡
针对企业担忧的“一刀切”风险，快商通推出“混合部署模式”：初期仅将高频问题（如订单查询）交由AI处理，人工客服专注复杂场景；随着系统学习数据积累，逐步扩大AI覆盖范围。某制造业客户采用此模式后，3个月内AI处理率从20%提升至65%，且未出现业务中断。
3. 培训支持体系：缩短员工适应周期
快商通提供“线上课程+线下工作坊”的混合培训，内容涵盖系统操作、异常处理、AI辅助工具使用等。例如，其开发的“智能话术推荐”功能可实时提示客服人员最优回复，新员工上岗周期从2周缩短至3天。
三、对企业的启示：如何高效落地智能化与平台化？
刘晓葳博士的建议可总结为“三步走”：
- 需求诊断：通过POC（概念验证）测试，量化现有系统的效率瓶颈（如人工响应时长、问题解决率）。
- 分阶段实施：优先选择ROI高的场景（如高频客服问题）试点，再逐步扩展至销售支持、客户分析等模块。
- 生态合作：选择具备开放平台能力的供应商，避免被单一技术栈锁定。例如，快商通平台已接入20+第三方服务（如支付、物流），企业可按需调用。
结语：智能与平台化的“双轮驱动”
在刘晓葳博士看来，智能化与平台化并非孤立的技术升级，而是企业服务模式的系统性革新。前者通过AI提升服务效率与体验，后者通过开放生态降低转型门槛，二者结合方能实现“降本增效”的终极目标。随着企业数字化转型进入深水区，这一思路或将成为行业标配。