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电商智能客服项目

项目设计

从客服经验提炼真实需求

把过去依赖人工判断的问题，拆成意图分类、知识检索、业务办理、异常兜底和转人工流程。

把不可控对话改造成可控工作流

通过规则、知识库、置信度和工具调用约束模型边界。涉及退款、赔付、投诉等高风险处置时，不让模型自行承诺，而是转人工处理。

边界清醒

Agent 不代办；兜底不返回业务假值；转人工是明确的判定分支。

实测

按缺陷类修复与回归；五道闸门检查变更生效，最终验收端到端行为。

工作闭环

从问题定义，到验收落地。

客户提问
规则先筛
直接答复
模型理解
命中未命中
  1. 01定义问题把体验写成标准
  2. 02划场景划分类别与出口
  3. 03定规则分清规则与模型
  4. 04定口径业务来源保持同一
  5. 05定验收复核端到端行为
  6. 06划清边界确认、兜底与权限

数据可量化

14 天小范围试点

704 次有效会话 · 日均约 50 次

62.1%自助解决率

437 次由机器人独立完成闭环

79%一次性解决率
29.8%转人工率约
回归集测试
60/60通过0 红线触发

按归因分层做系统修法，非逐条修 bug。