【华宝新能】生成式 AI 赋能智能客服实现业务腾飞

华宝新能（深圳市华宝新能源股份有限公司）是一家全球领先的便携储能品牌企业，依托“Jackery”和“电小二”主力品牌，立志打造成为世界一流的消费级新能源品牌企业。基于亚马逊云科技 Amazon Bedrock 访问 Claude 3 Sonnet 模型，采用 Amazon Bedrock 知识库，华宝新能的客服系统生成答复更准确，客服直接采用生成内容回复客户的比例超过30%，降本增效并提升用户体验。目前，华宝新能使用的亚马逊云科技产品包括：Knowledge base for Amazon Bedrock、Amazon Bedrock 中Anthropic的 Claude 3 Sonnet、Amazon OpenSearch Serverless、Amazon DynamoDB 等。

华宝新能从2022年至2023年，开始从零基础逐步进行海外客服系统搭建和整合，从以前分散的系统，逐步整合开发资源到统一的客服系统。该系统面向公司所有海外客服人员，客服团队在同一个系统中开展业务，包括跨团队的备份支持、多语言支持等。华宝客服团队目前面临的主要挑战：

客服咨询量超载：随着公司业务和产品的扩张，用户的售前售后咨询量持续增长，尤其是在黑五、Prime Day 等大促销期间工单量激增，咨询量是平时的1.5到2倍左右，超出客服团队的处理能力；

客服资源分配难匹配多样化咨询渠道：客户人员需要处理的信息分布在各种渠道，包括电话、短信、邮件、社媒等，华宝新能在海外还使用了亚马逊电商，客服还需要处理亚马逊站内信；

首次回复时间太长导致用户满意度下降：用户满意度与距离首次回复的时间成反比，客服资源不足，导致用户咨询的首回时间过长，直接影响用户满意度下降；

工单处理效率低下：由于内部知识库不足，部分工单客服难以快速找到可供参考的咨询答案，导致咨询答复效率低，进而影响用户体验。

生成式 AI 对各个领域如火如荼，华宝新能与亚马逊云科技客户团队沟通业务痛点时，一拍即合，积极引入生成式 AI 来应对基础重复性的咨询，客服团队可以更快地去响应用户，可将人力资源更多聚焦在解决复杂问题上，最终实现平衡客服团队资源应对大促咨询，压缩客服系统 FRT（First Response Time，首次回复时间），提升客户满意度和客服运营效率。

华宝新能的客服团队采用综合客服平台来管理来自聊天框、短信、邮件、社媒、站内信等各类渠道的用户咨询，但当前这套系统目前不支持定制化，比如客服人员需要对用户咨询会打标签用作运营分析，想增加用户意图的标签，但现有系统不能够自定义标签；此外这套系统仅能基于该供应商的生态系统内的内容来生成内容，华宝新能需要在该系统中配置帮助中心并在其中上传提供内容，然后系统才能基于帮助中心的内容来生成回复给客服。总之，现有系统在满足客服面对用户咨询的交互和自动内容生成需求时存在差距。

准确的意图识别对高效的客户服务至关重要。亚马逊云科技在该综合客服平台上进行扩展，帮助华宝新能开发了一套插件，根据工单咨询内容，通过 Amazon Bedrock 访问 Claude 3 大语言模型，基于大模型的强大能力，从客服管理团队提前设置的意图列表里，识别该咨询属于售前、售后还是复购等，并根据工单属性和意图。

基于亚马逊云科技 Amazon Bedrock 知识库，华宝新能还可以根据需求自定义标签体系，对用户咨询打上精准标签。客服管理团队也可以基于意图配置不同的 Prompt（提示词）通过提示词对大语言模型生成的内容进一步优化。客服人员只需准备好文档资料，注入知识库，其余诸如文档分块、Embedding 计算、数据存储等繁重工作，全部自动完成。将知识库与客服工作台对接后，客服团队就可以通过 Amazon Bedrock 知识库高效利用知识库档实现精确搜索后，快速获取所需信息，在生成的标准回复内容上根据需要进行有感情的语言润色，为客户提供更优质的服务和解答。

相比于华宝新能自建知识库，采用 Amazon Bedrock 知识库有诸多优势：

1、Amazon Bedrock 知识库是一项开箱即用、完全托管的检索增强生成 (RAG) 服务，能够将基础模型与华宝新能内部数据源无缝集成，简化了传统 RAG 实施的复杂流程；华宝新能只需要将文档放到指定数据源后进行同步，Amazon Bedrock 知识库就会自动构建，并提供 API 来检索相关结果并生成增强响应，大幅节省开发时间和精力；

2、Amazon Bedrock 知识库内置了会话上下文管理，让客服人员轻松支持多轮会话，还允许客服人员从单个文档中提出问题并汇总数据；

3、Amazon Bedrock 知识库可无缝与 Amazon Bedrock 安全围栏 Guardrail 集成，对用户的输入和模型的输出进行多个维度的内容安全过滤，帮助华宝新能打造更安全的知识库。

华宝新能基于亚马逊云科技的技术架构示意图

华宝新能当前客服系统中的知识库内容还很有限，没有足够产品、业务的知识储备，基于此通过 AI 去生成答案时，会出现生成的答案不能有效满足用户咨询的情况。

为此，华宝新能携手亚马逊云科技，在现有客服系统咨询平台上开发并集成了 Amazon Bedrock 知识库插件后，为客服人员提供了反馈入口。客服收到用户咨询后会触发一个动作，获取用户问询并识别用户意图，然后基于意图检索知识库，通过 Amazon Bedrock 在知识库中检索生成问询答复。

客服团队通过边框提示便捷查看生成的答复，判断是直接采用、过时 不适合或是需要优化等；客服可以直接使用生成的内容回复咨询，也可以通过反馈入口针对此次生成的内容提供意见，系统将客服选择哪个选项和客服反馈意见记录存储在后台系统。

客服团队专门负责知识库优化的人员基于后台记录，识别哪些内容需要更新或优化，并判断需要更新的方向：知识欠缺、知识老旧等，进行针对性优化，从而提升知识库的丰富性、及时性和准确性。

因此，华宝新能借助生成式 AI，通过检索回来的内容或资产情况来反向判断内部知识库的丰富程度，进而识别哪些知识模块或问题点缺失内容、亟需补充知识，利用生成式 AI 在客服与用户的交互中丰富内容，补充上传公司的可以对用户可见的有用信息如官网活动信息、客服的邮件模板等聚合进去，沉淀出更丰富、完整的知识库体系。

华宝新能4月19日上线基于 Amazon Bedrock 访问 Claude 3 Sonnet 模型开发的插件，可迅速根据客服团队的反馈，比如生成的回复结构不太合适，语气不太友好，或者口吻不够礼貌等，都可以实时去配置提示词，然后生成回复。目前该插件总共迭代了3个版本，截至到5月22日前后，客服采用生成的内容无需修改、直接回复客户的比例已经超过30%；而且，双方还在持续优化版本，目标是在一个月之内将此比例提升到40%左右。客服人员效率直接提升后，仅对试点项目而言，折算后相当于每年调派两名客服人员，投入到对客户附加值更高的生产活动如 VOC（Voice of Customer，用户声音分析）中，促进用户满意度提升。

基于亚马逊云科技 Amazon Bedrock 知识库，华宝新能构建和更新自身的客服知识库，大大提升该知识库的内容丰富程度和及时性，AI 基于此生成用户回复的准确性显著提升，客服人员获取到基于知识库生成的内容直接回复客户，有效提升用户体验。华宝新能还可将知识库的信息开放给用户，增强用户满意度。

使用了亚马逊云科技生成式 AI 服务后，自动生成回复内容，若客服人员评估后认为合适，可以直接回复，工单的平均一次解决率达到70%，提升首次响应时间，提高客户满意度。而且，采用 Amazon Bedrock 知识库后，客服系统每年的 TCO（Total Cost of Ownership，总体成本）大大降低，对比三方 AI 工具的客服系统使用成本，降低为原来的1/20。

华宝新能成立于2011年，秉承“让绿色能源无处不在”的使命，先后开创了光充户外电源和全场景家庭绿电新品类，打造了“电小二”光充户外电源领导品牌、“Geneverse 电掌柜”全场景家庭绿电专业品牌，构建了领先的数字化全价值链 M2C 全球直销模式，产品和服务已覆盖全球40个国家和地区，累计热销400万台。