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每當誕生一種新技術的時候，具有前瞻性視野的企業或個人就會主動探索應用路徑和場景。今天，顯然是屬於大語言模型（LLMs）的時代！

迅猛增長的市場需求與創新技術帶來的生產力改革

2023 年 7 月，畢馬威發布《2023Q1 中國消費品零售業季度報告》報告指出中國經濟出現消費複蘇跡象，2023 年 1 季度零售額顯著回升。隨著居民可支配收入的不斷提高以及國家政策的積極支持，行業正麵臨著全新的競爭格局和商業模式。

同年，大語言模型浪潮席卷全球，Erik Brynjolfsson、Danielle Li 和 Lindsey R. Raymond 基於 5,179 名客戶支持代理（Customer Support Agents）的數據，研究了基於生成式 AI 的對話助手的分階段引入情況，並發表了以《Generative AI at Work》為主題的論文。研究結果顯示，工具的使用平均可以提高 14% 的生產力，同時，暗示性證據（suggestive evidence）表明，AI 模型傳播了高級工人的工作經驗，並幫助新員工融入經驗曲線。

▌行業機遇 + 創新技術 + 可靠供應商的三叉戟組合消費品零售企業認識到：海量的消費者群體與行業趨勢帶來了新的市場機會，但也帶來了激烈的競爭。有效的聯絡和客戶洞察是緊抓消費者，為策略做指引，為成本做調節的關鍵。 但要想真正在垂直行業落地大語言模型，必須采用具備行業 Know-How 的供應商與垂直大語言模型。

天潤融通基於客戶聯絡領域的「微藤大語言模型平台」已在互聯網、汽車、零售、製造等行業得到了市場客戶驗證。為企業提供三大價值：高效輔助，人機優勢互補、放大價值產出；高效協同，以知識驅動企業發展，能為客戶提供更好的產品和服務；用戶洞察，洞察隱藏在海量數據中的商業價值。

接下來我們將以國內某知名乳業品牌應用微藤大語言模型的案例為樣本拆解其在消費品零售業務場景中如何發揮作用。

某乳業品牌聯絡中心應用微藤大模型案例

該乳業品牌憑借多樣化和創新性產品覆蓋了國內多個渠道和市場，得到大量消費者好評。堅持以消費者需求與創新技術相結合，不斷探尋生產、銷售、售後等各環節的成本精益控製與整體業績提升是該品牌始終堅持的目標。

但隨著市場競爭加劇，其期望通過創新技術解決三大核心痛點：

・消費者“刁鑽”的問題，對人工座席業務水平、知識廣度帶來巨大挑戰

・品牌自有私域商城和第三方平台每年會積累上萬條溝通數據、評論數據，數據清洗與分析難度巨大

・打造對私域會員的全渠道、全平台偏好溝通、偏好維護，但數據分散難聚合、會員偏好難分析

隨著大模型技術的興起，該企業看到了解決上述問題的可能性，通過對多個行業大模型進行試點測試。基於技術能力、產品落地性、服務水平等多個角度考量，其最終選定天潤融通微藤大語言模型平台作為企業數字化轉型 2.0 的智能基座。

之所以最終選型成功微藤大模型平台，該品牌數字化業務負責人認為其在垂直客戶聯絡場景上有顯著優勢，能把品牌海量產品知識文檔、客戶數據有效管理起來，是業務增長和成本控製的重要平台。

天潤融通主要從四個關鍵步驟完成實施和業務升級

1、基於五大觸點三步激活企業增長新動力

零售品牌通常通過五大觸點平台與消費者產生互動：私域平台：自建商城、自建 APP、自建小程序、公眾號、企微群、客服熱線等公域媒體平台：微信、微博、抖音、快手、小紅書、百度等公域電商平台：淘寶、天貓、京東、拚多多、抖音、快手等 O2O 平台：餓了麽、美團、大眾點評等線下渠道：門店、商超 KA 渠道、CVS 渠道等

對於五大觸點數據，天潤融通通過三步完成了全麵激活

首先，將企業擁有自主可控運營能力的，以私域為核心的第一方數據（First-party data）平台的日常會話信息和公域平台的開放性對話全麵接入到微藤大模型平台；

其次，對於沒有開放接口的公域平台則通過人工導出方式，把用戶會話信息、評論等全麵對接到微藤大模型平台；

最後，把早期沉澱的曆史會話數據、產品知識、關聯相關知識、活動信息、曆史未識別問題等全麵導入。這樣就完成了企業知識底座的第一步知識底座導入。

做好準備工作之後，再利用微藤大模型平台的抽取、聚合、分析與五大核心技術引擎，把知識中的關鍵信息、金牌話術、客戶常見問題、差評原因、活動說明、全麵整理到座席輔助機器人、文本機器人、會話分析等模塊，最終直接應用到全平台聯絡與業務優化過程中。

2、知識庫結合文本機器人大幅降低轉人工率

由於消費者對飲食健康越來越重視，購物時非常注重食品的配料成分等相關內容。因此品牌各渠道客服收到的問題往往非常專業，對客服的知識儲備和服務能力是嚴峻考驗，也因此常常影響服務效率。

在接入微藤大語言模型之後座席輔助機器人能通過上下文對話分析，結合知識庫中的信息給予座席最佳話術推薦，幫助其快速完成服務過程。

與此同時，由於早期的文本機器人 FAQ 維護難、回複能力弱、回複語料生硬，使得轉人工率非常高。將微藤大語言模型的企業知識庫、智能糾錯、上下文分析、多輪對話、文檔問答、自動填單、工單自動流轉等能力與天潤融通文本機器人相結合，將轉人工率顯著降低 46.1%。

3、知識抽取 + 會話分析 + 相似聚類，精準指導品牌經營

品牌每年在線上平台都會產生數十萬條評論，對評論的管理和有價值信息的抽取是其一直以來的“噩夢”，雖然品牌早先已經在使用深度學習 + 關鍵詞提取技術的 AI 智能工具，但大量重複性，意思相近，無效的內容始終無法得到有效清洗。

現在，品牌隻要定期把各平台的評論數據導入到微藤大語言模型平台，即可高效生成多個維度的消費者數據分析，市場團隊就能快速調整營銷策略、定價策略、產品口味。

4、智能動態數據分析實現千人千麵 2.0

把會員服務做到極致，讓會員從每次購買，每次活動中都能獲得個性化體驗是品牌一直想實現的目標。接入微藤大語言模型之後，幫助品牌實現了海量用戶信息以 OneID 的方式全局維護，消費者無論從哪個平台、哪次活動接入都能根據其曆史訂單、購買數量、多平台留言、曆史客戶心聲，給予千人千麵的回複。據品牌反饋，使用微藤應用 5 個月以來，全平台好評率提高 27.1%，活動參與度也增加了 31.5%

解鎖企業增長：客戶聯絡 + 大模型 + 企業知識

某乳業品牌客戶聯絡中心應用微藤大語言模型的案例是一個成功的數字化轉型典範。其帶來的價值不僅呈現在數據層麵，更體現在品牌與消費者之間建立了更緊密、更深入、更持久的聯係。微藤大語言模型平台不是一個技術平台，而是驅動企業發展和業務創新的重要平台。

未來，天潤融通微藤大語言模型將釋放更多潛力賦能各行各業企業客戶高速增長！

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