成功待核验
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利用AI增强客户咨询处理
Unionthink 是一家日本独立软件供应商，面临高效管理日益增长的客户咨询量的挑战。为解决此问题，他们与 IBM 合作，利用 IBM watsonx.ai 开发了一个专门针对分类咨询进行训练的自定义语言模型。这一创新方法不仅提高了他们分类和响应客户咨询的能力，准确率超过90%，还简化了流程，显著减少了手动分类所花费的时间。因此，Unionthink 提高了客户服务的整体效率，并获得了对咨询趋势的宝贵洞察，最终带来了更好的客户体验。
Unionthink发布于 2026年7月27日阅读 0
分类预测准确率
＞90%
来源披露
01
业务背景
Unionthink 是一家日本独立软件供应商，面临高效管理日益增长的客户咨询量的挑战。为解决此问题，他们与 IBM 合作，利用 IBM watsonx.ai 开发了一个专门针对分类咨询进行训练的自定义语言模型。这一创新方法不仅提高了他们分类和响应客户咨询的能力，准确率超过90%，还简化了流程，显著减少了手动分类所花费的时间。因此，Unionthink 提高了客户服务的整体效率，并获得了对咨询趋势的宝贵洞察，最终带来了更好的客户体验。
02
遇到的问题
产品咨询量增加，客户中心需要更高效的响应。团队手动分类咨询以分析和改进FAQ，但为了跟上需求，希望简化流程、减少分类工作时间、提高客户满意度并便于分析咨询趋势。
03
AI 解决方案
与IBM合作，利用IBM Watson自然语言处理嵌入库和watsonx.ai，基于手动分类的咨询训练自定义语言模型；随后对多个模型进行精度比较，选择最优模型，通过修改和调优训练数据进行技术验证，并开展概念验证探索关键词提取等任务，确认AI潜力。
- 1基于手动分类的咨询数据，使用IBM watsonx.ai创建自定义语言模型
- 2对IBM产品提供的多种模型进行精度比较，选择最有效的模型
- 3通过技术验证进一步细化，包括修改和调优训练数据
- 4开展概念验证（PoC），探索咨询中的关键词提取等任务
04
实施结果
分类预测准确率：＞90%（未披露）
05
风险与边界
未披露
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。