当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 报告称生成式 AI 提高客服 14% 生产力,上手时间从 6 个月缩短至 2 个月

报告称生成式 AI 提高客服 14% 生产力,上手时间从 6 个月缩短至 2 个月

来源:51CTO.COM 2023-04-30 09:41:37 0浏览 收藏

“纵有疾风来,人生不言弃”,这句话送给正在学习科技周边的朋友们,也希望在阅读本文《报告称生成式 AI 提高客服 14% 生产力,上手时间从 6 个月缩短至 2 个月》后,能够真的帮助到大家。我也会在后续的文章中,陆续更新科技周边相关的技术文章,有好的建议欢迎大家在评论留言,非常感谢!

报告称生成式 AI 提高客服 14% 生产力,上手时间从 6 个月缩短至 2 个月

4 月 25 日消息,根据美国全国经济研究所(NBER)公布的最新报告 [PDF],生成式人工智能可有效提高员工的生产力,对客户服务部门员工的影响最为明显。

报告称生成式 AI 提高客服 14% 生产力,上手时间从 6 个月缩短至 2 个月

NBER 报告主要调查了一家财富 500 强软件公司,5000 名客服使用一种基于 Open AI 的生成式预训练转换器(GPT)大型语言模型(LLM)最新版本构建的工具来协助他们履行职责。

报告称生成式 AI 提高客服 14% 生产力,上手时间从 6 个月缩短至 2 个月

LLM 实时监控客户聊天,为代理人提供有关如何回应的建议。据该论文称,这使座席能够更快地做出响应,每小时回答更多的聊天,并更成功地解决聊天问题。

报告中所使用的衡量标准是每小时能够解决的客户问题数量,发现生成式人工智能可以使员工的工作效率平均提高 14%。

报告称生成式 AI 提高客服 14% 生产力,上手时间从 6 个月缩短至 2 个月

IT之家援引报告内容,生成式人工智能大幅缩短了客服的上手时间,配合人工智能工作 2 个月的员工,表现和工作 6 个月但未使用人工智能的员工一样优秀。

好了,本文到此结束,带大家了解了《报告称生成式 AI 提高客服 14% 生产力,上手时间从 6 个月缩短至 2 个月》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多科技周边知识!

版本声明
本文转载于:51CTO.COM 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
微软 AI 设计工具 Microsoft Designer 开启公测,支持 Edge 侧边栏微软 AI 设计工具 Microsoft Designer 开启公测,支持 Edge 侧边栏
上一篇
微软 AI 设计工具 Microsoft Designer 开启公测,支持 Edge 侧边栏
关于GPT-4的应用需要了解什么
下一篇
关于GPT-4的应用需要了解什么
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    409次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    487次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    495次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    443次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    271次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码