面向客户服务的 AI 聊天机器人和虚拟助手

利用生成式 AI 增强客户体验,改进业务流程。

工作负载

对话式 AI / NLP
生成式 AI

行业

电信
金融服务
零售/快速消费品

业务目标

创新
投资回报

产品

NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA Riva
NVIDIA DGX
NVIDIA ACE
NVIDIA NIM
NVIDIA NeMo Retriever

提升客户体验,提高员工工作效率,同时降低成本

随着全球服务经济蓬勃发展,越来越多的公司开始采用 AI 驱动的解决方案,以增强客户体验,提高各个部门的运营效率,比如联系中心。随着客户需求超过人员配备,企业正在依靠自动实时通信工具来协助人工坐席,为客户提供支持。

生成式 AI 驱动的应用经过领域专属语言训练,并经过检索增强生成 (RAG) 增强,可提供准确性、个性化体验、情境感知能力远超传统解决方案的交互。AI 虚拟助手、AI 聊天机器人或数字智能体等解决方案能动态适应不断变化的客户需求,像人类一样进行对话。这种成熟度和智能水平将帮助企业高效地扩展客户服务,并在不影响质量的情况下,保持较高的客户满意度。

为了打造交互性和吸引力更强的客户服务体验,为了与数字人智能体进行逼真的对话,低延迟性至关重要。借助训练和完善深度学习模型所需的计算能力,企业可提供无缝、响应迅速并不断改进的 AI 驱动交互。

电信

电信公司需要提供卓越的客户服务,同时保持较高的网络可用性、优异性能和安全性,这些是运行应用和服务必不可少的因素。与此同时,业界正在大力投资 5G 并扩展光纤网络,大幅增加了资本支出。挑战在于通过知识丰富的客户服务智能体提供准确、可靠的支持。

在 NVIDIA 2024 年电信行业 AI 现状报告中,57% 的电信公司表示,使用生成式 AI 可以改善客户服务并提高员工工作效率。这些企业投资了呼叫中心,并且正在改善端到端客户体验,包括订单编排、订单管理和案例总结。改善客户体验不仅可以节省成本,还可以增加收入。

金融服务

生成式 AI 正在改进消费者处理一系列金融交易的方式,包括账单支付、转账和新账户开户。从呼叫中心转录到智能聊天机器人,AI 有助于消除客户支持障碍,减少常见银行业务故障。通过提供自助服务功能,银行可以减轻客服坐席的负担,让他们专注于更复杂、价值更高的互动和交易。生

成式 AI 还可以通过个性化的财务计划和投资建议,以及可以回答的客户问题范围比传统机器人更广泛的虚拟助手来改善客户服务。

根据 NVIDIA 2024 年金融服务行业 AI 现状调查报告,34% 的受访者正在探索使用生成式 AI 和大语言模型 (LLM) 改进客户体验并提高参与度。这表明金融服务机构正在探索通过聊天机器人、虚拟助手和推荐系统提升客户体验。

零售

随着零售业的发展,传统方式往往会导致客户满意度下降并失去销售机会。生成式 AI 和 RAG 通过智能客户服务聊天机器人提供变革性解决方案,利用先进算法来改善购物体

验。零售商正在使用生成式 AI 和数据科学,通过推荐系统和聊天机器人提供实时、超个性化的体验,从而促使客户购买更多的商品,建立品牌亲和力并提高转化率。这包括实时捕捉电商用户意图,预测下一个购买的商品,在实体店中优化产品选择、摆放和展示设计,以及为广告活动生成吸引眼球的视觉内容。依据 NVIDIA 2024 年零售与快速消费品行业 AI 现状报告,69% 的零售商认为 AI 有助于增加其年收入。

随着生成式 AI 引领行业前沿,未来的零售业客户服务聊天机器人将为消费者带来无与伦比的便利性和满意度,同时提高企业效率和盈利能力。

大规模定制和部署模型

NVIDIA 提供工具,帮助组织利用生成式 AI 构建聊天机器人、AI 虚拟助手和虚拟智能体。为进一步推动战略增长,这些工具还包括参考示例,使他们能利用 RAG 访问庞大的内部和外部数据集,以实现更高效的信息检索。

为生成式 AI 工作负载提供卓越推理性能

NVIDIA NIM 属于 NVIDIA AI Enterprise,是一组易于使用的推理微服务,旨在加速生成式 AI 在企业中的部署。此多功能运行时支持 NVIDIA API 目录中的开放式社区模型和 NVIDIA AI Foundation 模型。NIM 基于用于部署 AI 模型的强大可扩展开源平台 NVIDIA Triton™ Inference Server 而构建,利用 NVIDIA® TensorRT™-LLM 针对 NVIDIA GPU 上的 LLM 推理进行了优化。NIM 旨在以高吞吐量和低延迟促进无缝 AI 推理,同时保持预测的准确性。无论在本地还是云端,您都可以轻松部署 AI 应用。

借助生成式 AI,NVIDIA ACE 让数字人栩栩如生

NVIDIA ACE 基于 NVIDIA AI、图像和仿真技术而构建,从语音和翻译到视觉和智能,再到逼真的动画和行为以及栩栩如生的外观,涵盖数字人各个方面的技术。利用 RAG,您可以向客户传达具体和最新的消息。NVIDIA Tokkio 是一个使用 ACE 构建的参考工作流程,为电信、金融服务、零售等领域带来 AI 驱动的客服功能。

多个 ACE microservices 组成一套 NVIDIA NIM 微服务,经过优化可以在 NVIDIA GDN 上运行—这个全球 GPU 网络,可在任何云或计算机上向 100 个国家提供低延迟数字人工处理。

NVIDIA ACE 现可前往 developer.nvidia.com/ACE 下载。开发者可以将 ACE NIM 微服务直接集成到他们的产品、工具、服务或应用中。 

实时信息检索 

NeMo Retriever 是一组微服务,实现企业数据的检索增强语义搜索,以提高响应准确度。 开发者可以将这些 GPU 加速微服务用于特定任务,包括提取、嵌入和重新排序大量数据,与现有关系数据库交互,以及搜索相关信息以回答业务问题。

整合语音 AI 能力

NVIDIA Riva,属于 NVIDIA AI Enterprise 一部分,是一组 GPU 加速的多语言语音和翻译微服务,用于构建完全可定制的实时会话 AI 管道。Riva 中心包括自动语音识别(ASR),文本转语音(TTS),和神经机器翻译(NMT),可部署在所有云、数据、边缘计算或嵌入式设备上。 借助 Riva,各类组织可以通过 LLM 和 RAG 添加语音和翻译借口,将聊天机器人转为颇具吸引力、表达力强的多语言助手和虚拟形象。

面向客户支持的生成式 AI 入门

希望为虚拟呼叫中心智能体部署生成式 AI 模型的企业可以使用 NVIDIA API 目录,快速开始利用 RAG 构建聊天机器人。NVIDIA 提供 AI 聊天机器人 AI 工作流AI 虚拟助手 NIM Agent Blueprint 参考示例,以简化从试运行到生产部署的流程。

  1. 从先进的生成式 AI 模型开始着手:领先的基础模型包括 Meta Llama 3、Google Gemma 7B、Mixtral 8x7B、检索模型和 NVIDIA 的 Nemotron-3 8B 系列,针对单位成本的最佳性能进行了优化。
  2. 定制基础模型:使用用于随时随地开发定制生成式 AI 的端到端平台 NVIDIA NeMo™,用专有数据调整和测试模型。
  3. 以云优先方式充分利用 NVIDIA AI:NVIDIA DGX™ Cloud 是面向企业开发者的 AI 平台,针对生成式 AI 的需求进行了优化。
  4. 部署和扩展:通过 NVIDIA NIM 部署您的应用,无论是在云端、数据中心还是在边缘,都能随时随地运行,NVIDIA NIM 属于 NVIDIA AI Enterprise,是安全的生产级端到端软件平台,包括生成式 AI 参考应用和企业支持。

使用 RAG AI 工作流的 AI 聊天机器人

NVIDIA RAG 聊天机器人 AI 工作流示例简化了企业解决方案的构建,可为各种应用生成精确的响应。通过本示例,您可以使用最新的 GPU 优化 LLM、NeMo Retriever 和 NIM 微服务开发 RAG 应用。

此工作流重点介绍了 NVIDIA 如何与 LangChain 和 LlamaIndex 集成,简化 LLM 应用可扩展、高性能 RAG 管道的开发。它展示了如何使用经过 NVIDIA NIM 增强的 Docker 进行无缝设置,以提高推理性能和灵活性,还展示了轻松部署和 API 集成示例。

AI 虚拟助手 NIM Agent Blueprint

NVIDIA AI Blueprint 是一个可定制的工具套件,旨在帮助开发者构建先进的 AI 虚拟助手。它包括 NIM 微服务、参考代码和文档等基本工具,用于构建可以处理个性化、汇总和情感分析等任务的 AI 系统。

AI Blueprint 使用 RAG 和生成式 AI 技术(如 NVIDIA NIM 和 NeMo)提升客户服务水平。它解决了数据源碎片化和数据安全等挑战,将这些数据源整合在一起,提高了联系中心的运营效率。

该蓝图提供先进的 AI 工具,用于安全的数据管理、个性化的多轮对话、情绪分析、摘要生成和灵活的会话处理。

生成式 AI 可通过提供高效的个性化服务,缩短等待时间,处理重复查询,提供全天候服务来改善电信、金融服务和零售等行业的客户体验。它有助于为旨在随时随地满足客户需求的应用提供支持,甚至可以分析客户数据,以获得更智能、更个性化的建议。

通过自动执行呼叫路由、呼叫分类和语音身份验证等任务,企业可以大幅缩短等待时间,并确保客户被定向到最适合的智能体,处理他们的请求。生成式 AI 可以推荐下一步最佳措施,识别来电情绪,预测客户满意度,甚至衡量智能体质量和合规性。

尽管语音 AI 显著改进了呼叫中心的服务,但在实施语音转文本的过程中面临一些挑战,包括:

  • 语音模糊
  • 不同说话风格
  • 嘈杂的环境
  • 电话的局限性
  • 特定领域的词汇

增强模型的有效性是克服这些挑战的一种方法。通过整合模型训练和检索技术,聊天机器人可以提供更可靠、响应更快的体验。

企业可以使用 NVIDIA AI 平台的工具和框架为客户支持应用构建定制生成式 AI 模型。缩短开发时间的步骤如下:

  • 利用预先构建的 AI 框架和工具。
  • 使用预训练模型。
  • 实施模块化体系架构。
  • 利用开源库和框架。
  • 使用基于云的服务。
  • 与领域专家合作。

参阅“面向客户支持的生成式 AI 入门”部分,了解 NVIDIA NIM 如何帮助部署用于虚拟呼叫中心智能体的 RAG 驱动聊天机器人。

利用生成式 AI 改进客户服务和支持

生成式 AI 驱动的应用对呼叫中心环境的现代化改造和成功运营至关重要,为提高客户满意度和降低成本提供了机遇。企业可以使用 NVIDIA AI Enterprise 构建和部署生成式 AI 模型,通过实时建议增强客户支持智能体,帮助快速解决问题。