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湖北电信“谛听”客服智能体,大小模型协同提升一解率

湖北电信与中电信人工智能科技启动“谛听”客服智能体创新项目,在万号客服接听人工来话的长尾问题场景中,采用大小模型协同、多智能体混编技术,提升意图命中及关键实体精准率,提升客户诉求一解率并压降系统内操作时长,提高满意率、缓解坐席压力。

谛听客服智能体,大小模型协同提升一解率

中国电信股份有限公司湖北分公司发布于 2026年7月22日实施于 2024阅读 0

意图与实体精准率

显著提升意图命中及关键实体精准率

来源披露

一解率

提升客户诉求一解率

来源披露

操作时长

有效压降系统内操作时长

来源披露

企业痛点

通信智能客服Agent

01

业务背景

万号客服长尾问题领域广、答案多样,传统NLU意图识别能力有限,坐席压力大。

02

遇到的问题

长尾问题处理效率低、意图识别不准,客户诉求一解率低,操作耗时长。

03

AI 解决方案

采用大小模型协同+多智能体混编技术,改进意图识别流程,提升长尾问题处理效率与一解率,压降操作时长。

  1. 1启动“谛听”客服智能体项目
  2. 2大小模型协同+多智能体混编
  3. 3长尾问题场景试点
  4. 4提升一解率与满意率

04

实施结果

意图与实体精准率显著提升意图命中及关键实体精准率

一解率提升客户诉求一解率

操作时长有效压降系统内操作时长

05

风险与边界

多智能体协同需保障响应及时性。

编辑点评 · AI 辅助生成并经审核

该案例来自沙丘社区评选的“大模型+智能客服”最佳实践TOP10,由中电信人工智能科技有限公司落地(落地客户:湖北电信),展示了大模型在客服/知识问答场景中的直接价值,建议结合自身客服与知识库现状参考落地。

适合

通信运营商万号/呼叫中心

前置条件

大小模型协同、多智能体框架

信息来源

1 个来源

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