云势数据破局AI客服“最后一百米” 智能服务生态加速成型

【环球网科技报道 记者 李文瑶】2025年，生成式人工智能技术在全球范围内加速渗透，重新改写客户服务行业的面貌。企业普遍寻求利用AI提升服务效率与体验，然而，技术落地的“最后一公里”——即如何将强大的模型能力转化为稳定、高效、易部署的业务解决方案——成为普遍面临的挑战。响应延迟、多语言支持、复杂场景理解、定制化成本以及全球化部署的合规性等问题，亟须扎实的工程化能力来破解。

在此背景下，云势数据推出了ConnectNow全渠道智能联络中心系统。该方案针对上述行业痛点，提供一套“开箱即用”的智能化服务解决方案，帮助企业，特别是积极拓展海外市场的中国企业，快速构建高效、合规的全球客户服务体系。

云势数据CEO周利锋表示：“人工智能的发展不是一蹴而就的，而是不断循序变化的过程，需要从更全景与宏观的角度思考产品服务链条的构建。例如，云势数据ConnectNow产品包含多渠道接入、智能座席辅助、智能客服/智能销售，以及工单资料系统管理等多重功能，从全生命周期角度助力不同行业企业提升全球化售后服务的品质与客户满意度。”

技术底座：多模型协同与工程化破局

当前企业在应用人工智能，特别是大型语言模型（如ChatGPT背后的技术）进行客服升级时，常常面临两大难题：一是技术难以真正融入现有业务流程（落地难），二是AI系统的反应速度有时不够快（响应慢）。云势数据没有一味追求最尖端或参数最大的模型，而是选择了一条更注重实效和工程化的技术路线来解决这些问题。

周利锋介绍，云势数据深度利用了亚马逊云科技提供的 Amazon Bedrock 服务，让 ConnectNow系统可以非常“聪明”地根据不同的客服任务，自动选择最适合的“AI大脑”来处理。对于需要闪电般速度的任务，比如实时翻译用户的语言，它会调用轻量级、高效的 Claude Haiku 模型。对于需要深度思考、复杂推理的任务，比如理解用户曲折的提问意图或者解决一个多步骤的问题，它会调用更强大、思考更深邃的 Claude Sonnet 模型。

这种精准匹配的策略带来了显著提升：系统能准确理解超过95%的用户问题意图，并且在语音对话中，从用户说完话到AI开始回应，延迟被压缩到了2秒以内，接近甚至优于人工客服的响应速度。

同时，云势数据将看似复杂的在线客服过程，像拆解乐高积木一样，分解成了30多个独立的功能模块（组件）。这些模块涵盖了各种常见场景，当用户询问产品详情时，AI不仅能回答，还能直接展示相关图片和文字说明。系统能根据当前对话或常见问题，主动弹出用户可能关心的其他问题选项。

企业客户不再需要从零开始构建复杂的系统，或者被迫接受僵化的解决方案。他们可以根据自身业务需求，像挑选和拼接积木一样，灵活组合这些预制组件，快速定制出最适合自己的客服流程，大大降低了使用门槛和定制成本。

而对于需要进行全球业务部署的企业来说，云势数据提供牢固的全球服务网络： ConnectNow 的核心通信能力建立在亚马逊云科技的 Amazon Connect 服务之上。这是一个覆盖全球的、电信级别的云联络中心平台。遍布全球 的117个数据中心区域（可用区） 助力云势数据在短时间内完成海外服务节点部署，快速拓展海外业务，帮助全球客户打造更高效、更便捷、更个性化的客户交互体验，提升品牌竞争力。

云势数据这种高度重视工程实现效果 和强调灵活适配业务需求的策略，产生了实实在在的效益：成功帮助企业极大降低运维与闲时成本，运维人力成本降低40%。更重要的是，它有效地解决了将前沿AI技术真正应用到企业日常客服场景中的关键障碍，实现了从技术概念到稳定可靠、高效易用的业务工具的跨越，打通了AI落地的“最后一百米”。

场景落地：从多语言服务到行业痛点爆破

云势数据正深入客户业务一线。

在制造业、新能源、汽车等出海主力领域，ConnectNow已经开始展现令行业关注的效能：在德业股份的落地实践中，德业股份的设备销往全球110个国家，传统客服受限于时差与语言障碍。接入ConnectNow后，通过APP、WhatsApp等20+渠道提供30多种语言的7×24小时服务，客服效率提升超30%。

在为某欧洲充电桩企业合作时，因为企业缺乏多语种本地客服团队。ConnectNow部署电话机器人系统，支持英、法、德等10国语言自动识别，成功申请10国本地号码，语音识别准确率超90%，年省成本550万元人民币。系统更对接Salesforce实现售后一体化管理，效率提升50%。

“AI客服不是替代人类，而是重构服务链条。”云势数据CEO周利锋强调。其产品设计覆盖全生命周期——前端智能分流、中端坐席辅助（实时翻译/情绪识别/话术优化）、后端工单协同，形成完整闭环。

未来图景：下一代智能客服的进化方向

基于与亚马逊云科技的深度协同，智能客服生态正迎来质变。周利锋认为，人机交互无感化是未来的一大趋势，融合Amazon Bedrock与自研调优技术，开发超自然对话引擎。周利锋透露：“未来用户甚至可定制自己的声音，真人客服与AI的界限将彻底模糊”；

通过Agentic AI与RAG技术，打通客服与营销场景。例如市场活动信息可同步至客服端，消除企业“部门墙”，实现真正的“销服一体”，实现服务链条一体化。

借助亚马逊云科技143项安全认证与本地化部署能力，满足GDPR等严苛要求。目前系统已通过Marketplace登陆全球市场，上半年联合孵化商机超700个，实现全球合规自动化。

行业变革已然加速。“三年内，智能客服将承担80%的基础服务。”周利锋预测。但这不是简单的岗位替代——知识训练师、服务数据分析师等新角色有望诞生，客服数据甚至开始反哺产品设计，如某户外手机品牌根据客服投诉数据，将产品方向从“轻薄”转向“长续航”。

当全球科技企业追逐大模型参数竞赛时，云势数据的选择折射出中国企业的独特优势：专注场景攻坚。通过将亚马逊云科技的全球基础设施与生成式AI能力，转化为制造业、新能源企业的“全球客服中台”，中国服务商正以工程化能力赢得市场。

正如周利锋所言：“AI发展的本质是优化脑力工作者效率，而非生产实体产品。”