疫情三年，困住了太平洋在线企业和消费者互动的xg111net手脚，企业与消费者长期“线下失联”整合版系统黑苹果。随着疫情解封，实体店经济逐步呈现回暖迹象，线下势必成为品牌营销复苏的第一战场。三年后的重启，企业该如何出发？讯飞星火认知大模型+讯飞iCASE会话智能综合解决方案，帮助企业增长进阶。
线下服务体验对客户决策至关重要，主要包括到访接待、产品销讲、议价签约、售后服务等环节，对于企业来说这里就存在销讲过程的服务黑盒整合版系统黑苹果。黑盒的原因就在于企业在客户到访与交互过程上的数字化程度不足，不知道服务过程中存在的问题、无法洞察客户心理、不能充分了解客户需求，也就无法提升门店转化率。
5月6日，科大讯飞正式发布讯飞星火认知大模型，这是科大讯飞最新推出的新一代认知智能大模型，具备跨领域多任务上类人的理解和生成能力，可实现基于自然对话方式的用户需求理解与任务执行；同时，通过多元能力融合统一赋能各行各业，基于科大讯飞新一代大模型训练框架，持续从海量数据和大规模知识中不断学习进化整合版系统黑苹果。
整体布局为“1+N”体系整合版系统黑苹果。其中，“1”是指通用认知大模型；“N”就是大模型在教育、办公、汽车、人机交互等各个领域的落地。在营销方向的应用成果之一就是iCase会话智能系统2.0。
iCase会话智能系统是讯飞AI营销发布的软硬件一体的解决方案，搭载前端硬件设备“智慧工牌“，后端软件系统“会话智能云平台”，利用讯飞三大核心技术：讯飞角色分离算法（准确率90%）、行业专属转写引擎（准确率98%），自然语言理解能力（准确率90%），全量覆盖销讲过程话术追踪，帮助企业实现销讲话术的规范和持续改进；并通过数据挖掘，构建客户画像，帮助企业提升决策整合版系统黑苹果。
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员工 服务链路全复盘整合版系统黑苹果，形成员工个性化智能自检提效；并对服务要点进行追踪，实现接待技巧规范提升10%
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门店 接待情况实时掌握整合版系统黑苹果，智能决策提效；自动化统计，内外盘客和干预时间下降50%
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集团 一线真实数据掌控整合版系统黑苹果，集团垂直化扁平管理；聆听一线真实声音，反哺集团营销决策
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作为大模型时代相对贴合适配的场景产品，讯飞iCase会话智能系统通过搭载星火认知大模型，帮助企业打破销讲黑盒，快速实现线下场景营销服务的进阶飞升整合版系统黑苹果。借助在汽车、房产、医美、教育等垂直领域的海量数据和行业知识库积累，讯飞iCase会话智能平台结合星火认知大模型对线下场景进行预训练微调，实现会话智能方案的2.0升级，为企业门店的数字化转型提效加速。
1、基础功能：质检和标签的提取
过去构建人群画像的海量标签要靠大量数据样本+算法演进训练，无法做到实时更新，且耗费人力，往往需要1~2个月左右，准确率才能接近75%；当前依托星火认知大模型进行预训练微调，就可以实时更新即刻生效，实现客户自定义、自训练，在冷启动阶段就能达到80%的水平整合版系统黑苹果。
以地产行业为例，如果想获取目标客户的意向购房面积，以往需要花费大量精力编写复杂的正则表达式/关键词，或者是准备大量的话术样本进行训练，还要根据实际情况不断优化调整，即使如此，准确率上限也只能达到85%左右；而现在只需要将原始交互文本输入给星火认知大模型，利用强大的语义理解能力，就能轻松提取出客户的意向面积整合版系统黑苹果。
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2、功能边界拓展
过去受限于技术水平，很多功能虽有需求却根本无法实现整合版系统黑苹果。例如质检点功能只解决了员工做和没做的问题，但员工做的好与不好则很难评估。利用讯飞星火认知大模型，很多问题迎刃而解。
1）客户摘要：目前许多行业，例如在房产中介行业，普遍采用的是人工回溯、总结摘要，这里就存在回溯结果的客观性和准确性无法保证、效率低下及数据整合困难等问题整合版系统黑苹果。讯飞通过长文本要素挖掘，融合大模型自学习、自动化标签标注能力，打造了智能摘要小助手，帮助员工节省时间，提升企业决策效率和质量。
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2）服务评价和建议：过去我太平洋在线下载们可以判断员工是否完成了标准话术，但对员工服务的正负向评价识别却相对困难，人工识别耗时耗力且相对主观，当前基于讯飞星火认知大模型，只需一句目标指令，就可以多维分析评估员工服务的水平，整体更加科学提效，同时还能针对性的提供服务提升建议，赋能员工的能力提升整合版系统黑苹果。
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通过讯飞星火认知大模型加持，iCase会话智能系统将实现大跨步的技术产品进阶升级，包括情绪判断、客户问题的提取、员工答题能力、竞品应对能力，甚至更复杂的场景需求的更进阶功能实现，如通过标杆话术学习实时给员工建议，基于大模型的复杂可观报告输出指导管理决策等整合版系统黑苹果。
目前讯飞AI营销iCase会话智能系统已经与地产、汽车、医美、教育、运营商、零售、上门装维等多行业客户建立赋能合作整合版系统黑苹果，下一期我们将对合作案例进行解析，敬请期待！
*文中效果数据均来自科大讯飞项目实践整合版系统黑苹果。
