三易生活 09-11
顺丰科技发布丰语大语言模型,赋能多个业务场景
index_new5.html
../../../zaker_core/zaker_tpl_static/wap/tpl_keji1.html

 

在近日举行的深圳国际人工智能展上,顺丰科技发布了面向物流行业的垂直领域大语言模型——丰语大语言模型。据了解,该模型已经可以在顺丰的市场营销、客服、收派、国际关务等业务板块的 20 多个场景中应用,从而帮助其降本增收、提升客户体验。

据官方介绍,丰语大语言模型约有 20% 的训练数据来自顺丰和行业的物流供应链相关垂域数据,其中包括各类型文件、图片、视频、音频等多种模态数据。这些数据经过富媒体信息解析、清洗、质量过滤、专业人员标注等环节,加工成高质量、安全的训练语料。此外,丰语大模型通过不断预训练、监督微调,并基于人工反馈的强化学习的大模型训练方法,使得其更懂物流、更可靠。

与此前的通用基座相比,丰语大语言模型应用在顺丰不同业务板块场景时错误发生率明显大幅降低。其中在客服对话摘要场景错误率降低 25%、国际物流场景中收寄物品名自动规范错误率降低 42%、小哥问答场景误率降低 58%,以及客服填单场景中实时物流信息抽取错误率降低 52%。

市场营销方面,丰语大语言模型可根据顺丰的产品、销售的地区和季节,差异化生成文案、平面海报设计等相关内容,并确保品牌调性。为应对高品质可控生成场景的要求,顺丰方面还设计了独有的物流领域 IP。依据这些指定 IP,丰语大语言模型可生成各类神态动作各异的形象,并且业务应用满足率达 98%,支持营销人员快速组合得到想要的营销素材。

此外,基于丰语大语言模型,顺丰在线客服机器人可预判、推荐用户可能想咨询的问题和服务,提升问题解决率。当问题转接人工客服后,丰语大语言模型能根据客户问题生成参考答案,帮助客服人员快速高质量应答,同时该模型能自动提取关键信息辅助客服在系统填写工单。在服务结束后,丰语大语言模型则会自动在系统中记录问询基本信息、形成客服摘要,方便客户后续来电时其他客服可以快速了解情况并进行处理。

目前基于丰语大语言模型的摘要准确率已超 95%,从而使客服人员与客户对话后的平均处理时长减少了 30%。除此之外,客服运营人员只需提炼经验与规则,便可使用该模型更高效地维护客服知识库。

而面向快递员,顺丰方面从新员工入职开始应用基于丰语大语言模型生成的数字员工,对其进行一对一培训。在日常收派作业时快递员也可通过该模型询问问题,而且其对问题的定位准确率超过 98%。目前平均每次会话可节省快递员 3 分钟的常规咨询时长,同时该模型还会对快递员的反馈进行分析,及时调整服务快递员的策略,提升关键问题的处理效率。

对此顺丰方面表示,丰语大语言模型实现了以更小的尺寸模型对更大尺寸通用模型在物流垂域的全面超越,而要真正发挥大模型的价值,还需着眼于解决产业的具体问题、实现产业突围。

【本文图片来自网络】

宙世代

宙世代

ZAKER旗下Web3.0元宇宙平台

逗玩.AI

逗玩.AI

ZAKER旗下AI智能创作平台

相关标签

顺丰 机器人 供应链 快递员
相关文章
评论
没有更多评论了
取消

登录后才可以发布评论哦

打开小程序可以发布评论哦

12 我来说两句…
打开 ZAKER 参与讨论