容联云刘杰：沟通智能2.0，大模型如何赋能企业智能通讯与营销？

　　近日，在由信通院、杭州市人民政府、AIIA联盟主办的“大模型应用机遇和挑战——杭州通用人工智能发展论坛”中，容联云AI研究院院长刘杰带来了主题为《沟通智能2.0：大模型赋能企业智能通讯与营销》的演讲，分享关于大模型如何赋能沟通智能的心得与方法论，为企业开拓大模型赋能应用提供创新思路。

　　沟通智能2.0应具备“四大能力”：懂语言、有知识、会分析、能执行

　　刘杰介绍，语言是沟通智能的重要媒介，但在大模型到来的前期，AI 1.0对语言的理解认知存在着包括知识缺失、语义偏差、AI系统运营数据使用低效、过度地依赖人工去运营等问题。所以说，在AI1.0时代，语言智能实际上面临着许多挑战和本质上的技术问题。

　　刘杰表示，随着大模型的不断演进，并展现出在语言能力、多任务处理和内容生成方面的高水平，使我们对AI能力的上限抱有更高的期望，沟通智能已经进入2.0时代。沟通智能2.0应具备“四大能力”：懂语言、有知识、会分析、能执行。

　　首先，懂语言。沟通智能2.0的AI能够准确理解语言，并能够生成流畅的内容。大模型天然具备这种强大能力。

　　其次，有知识。虽然大模型通过大量语料的预训练已经嵌入了丰富的知识，但对于沟通智能2.0而言这还不够。模型还应当能够具备运用外部知识的能力，在模型内部的通用知识之外，还需要快速、灵活地运用外部信息进行复杂操作。

　　第三，会分析。在沟通过程中，沟通智能2.0的模型应该能够根据上下文和涉及的信息，对文本、图像、数值等数据进行合理分析和有效推理，并给出合理的决策。这对于对话式智能营销和特定服务流程非常重要。

　　最后，能执行。沟通智能2.0不仅停留在理解和传递信息的层面，还具备像人类服务模式一样的执行能力。在对话过程中，它能够根据客户需求连接外部系统，执行特定动作，以完成特定任务，满足客户的实际业务的办理需求。

　　这些能力将促成一个全面发展的沟通智能系统，为用户提供更高水平的沟通和服务体验。

　　沟通智能2.0四大领先技术：知识、洞察、分析、策略

　　刘杰表示，容联云AI团队在知识、洞察、分析和策略四个方面持续开展前沿的模型算法及应用研发，推动沟通智能系统的发展。

　　首先，在知识方面，沟通智能系统将知识图谱与预训练模型相结合，即使在大规模模型出现之前，容联云的AI团队已经在此方面取得了良好的效果。这种融合可以确保模型在生成内容和推理层面具备良好的知识基础。同时，提升模型的可解释性、推理能力，并确保知识的真实性，以防止虚假信息的产生。这种模式将模型的智力和知识能力解耦，使得沟通智能系统能够快速响应和反馈，而无需频繁重新训练模型，这对于在企业应用中快速落地是非常重要的。

　　其次，洞察能力与知识有关，也与语言理解密切相关。在与客户对话的过程中，沟通智能系统希望具备人类类似的业务能力，例如意见挖掘和情感分析。通过分析客户表达的信息，系统可以抽取出他们对服务或产品的评价，进而分析评价的情感倾向和情绪表达。这样的理解能力可以使得系统更深入地分析当前对话或历史对话，为后续营销提供更高质量的服务，并为提供更好的知识基础做出贡献。这种理解能力可以将非结构化的文本数据转化为结构化数据，并与前面的知识和模型进行更好的系统化融合。

　　第三，在对话或交流过程中，我们希望系统能够提供智能化的数据解读服务，特别是对于营销分析等关注于数据的专业人员。例如，通过模型对表格数据或数值数据进行智能解读，并用简洁明了的文字描述呈现。这种能力可以降低数据理解认知的负担，为营销和各种数据分析提供重要的支持。

　　最后，在策略层面上，传统的AI系统存在欠缺。在沟通过程中，可以划分为辩论、协商和劝说等多种场景。不同场景需要不同的策略规划和模型训练。劝说场景中，决策权可能在一方手中，而协商场景中决策取决于双方达成共识，辩论场景则涉及到群众或评委的投票权。在这些技术层面上，从传统预训练模型到现在的大规模预训练模型，模型能力取得了巨大的飞跃。

　　大模型赋能沟通智能2.0：从“降本增效”到“价值创造”的进化

　　刘杰提及，随着大模型的发展，容联云的算法模型能力得到了显著提升，从而在会话分析洞察和人机协同方面都有了质的变化。

　　容联云的大模型研发路径采用多层次的设计，首先构建通用模型，通过开源和公开数据获得通用知识和基础能力。然后收集高质量的领域数据构建领域模型，以解决特定领域的问题。在业务逻辑和流程上提供智能化服务时，基于业务数据和知识构建高质量的业务模型。

　　刘杰认为，大模型的应用可以分为三种类型。首先，用大模型替代原有的单点能力，以提高效果。其次，大模型在AIGC和逻辑推理能力方面超越了上一代AI算法模型带来了新的能力。第三类是最重要的变化，当模型具备对业务流程的认知和理解时，可以基于模型完成复杂的业务流程，不再需要特定的指令来驱动模型，而是由懂业务的模型来引导人类共同完成。

　　在实际应用中，我们需要务实地考虑大模型的成本。尽管现在的大模型被称为AGI，具备完成多种任务的能力，但在实际应用和落地过程中，我们并不一定要使用一个模型完成所有事情。就像人类组织一样，虽然每个人都是“通用智能体”，但仍然有专业领域的划分和层次的划分，以实现高效的协同和人才使用。因此，正如组织中要考虑“人才与岗位的匹配”一样，沟通智能2.0的系统中也需要进行良好的“模型与任务的匹配”，这需要对业务、模型能力以及模型的调优和训练有深入的了解。通过考虑业务对模型通用性的要求、业务复杂性和数据充分性等重要维度，从而合理地应用大模型、中模型和小模型。

　　基于AI 1.0到AI 2.0的技术转变，以及大模型带来的能力提升，容联云不断优化产品。例如，在容犀机器人平台中就引入了大模型进行能力重构，构建了知识引擎、对话引擎、搜索引擎和推荐引擎，实现了语音对话、文本对话、实时辅助、智能陪练、智能质检等不同场景的产品。

　　通过对大模型的构建和应用探索，沟通智能2.0在对话能力、会话洞察和知识库构建等方面取得了显著进展。刘杰介绍，容联云的技术已经在模型+等应用技术榜单上取得了好成绩，并在重要的国际会议上发表了创新性的方法，得到了国际同行的认可。

　　结语

　　大模型赋能的沟通智能2.0系统，为企业的智能通讯与营销方式带来新鲜力量。企业能够借助大模型提供的强大工具更好地理解和回应消费者需求，实现更快速、准确的信息响应。唯有充分应用大模型的潜力，企业才能在竞争激烈的市场中脱颖而出。

　　通过不断创新和技术进步，容联云相信大模型将继续为企业带来更智能、高效的沟通与营销解决方案，推动更多企业找到数字化转型的最优解。