前言
在物流行业竞争日益激烈的今天，货拉拉作为一家专注于物流和货运的科技企业，始终致力于通过科技手段提升物流效率和服务质量。随着人工智能技术的飞速发展，货拉拉引入大模型技术，为客服领域带来了实际的提升。本文会带你了解大模型在货拉拉客服领域的应用，看看它如何助力客服提升效率和服务质量。
货拉拉客服的挑战与机遇
货拉拉的客服团队每天要处理海量的用户咨询和问题反馈，涵盖货物运输、订单追踪、车型选择、费用查询等众多方面。传统的人工客服模式面临着诸多挑战：一方面，用户咨询的高峰期容易导致客服响应延迟，影响用户体验；另一方面，复杂多样的问题类型对客服人员的专业素养和应变能力提出了极高要求，增加了人力培训和管理的难度。
然而，挑战也孕育着机遇。大模型技术的出现为货拉拉客服带来了创新突破的可能性。大模型凭借其强大的自然语言处理能力、知识储备和学习能力，能够快速理解用户问题的语义和意图，并给出精准、专业的回答。这不仅有助于提高客服效率，还能为用户提供更加优质、个性化的服务体验。
大模型在货拉拉客服的具体应用
1. 进线意图智能提效
大模型如何精准识别进线意图？
通过大模型技术，对AI客服与用户的对话内容进行实时分析，提炼用户核心意图，生成简洁的会话总结和分类标签，并匹配标准操作流程（SOP），辅助人工客服快速处理问题。
核心功能
如图1所示，整体的流程和模块如下：
- LLM会话总结：从对话中提取用户核心诉求（如"司机咨询账户冻结问题"）。
- 意图标签匹配：将总结内容映射到预设的AI小结分类标签（如"解封账号"）。
- SOP推荐：根据标签自动推送标准化处理流程，缩短客服响应时间。
图 1 进线意图智能提效流程
业务效果
- 覆盖率提升：AI小结覆盖率提升25.4%（22.2%→47.6%）。
- 效率优化：使用SOP的会话AHT（平均通话时长）显著下降。
- 准确率突破：会话总结准确率从66%优化至83.1%。
2. 接单诊断与情绪安抚
大模型还具备情感识别的能力，能够感知用户在咨询过程中的情绪状态。在司机接不到单场景，司机会表现出焦虑、不满或急切等情绪，智能客服会及时调整回答的语气和方式，给予更加贴心、安抚性的回应。同时，通过后台诊断司机的接单状态，并提供解决方案，有效缓解用户的负面情绪，增强用户对平台的信任和好感。
核心功能
如图2所示，整体的流程和模块如下：
- 信息抽取：包含意图识别、情感分析和状态管理，状态包括引导、澄清、回答和结束等。
- 指令决策：包含SOP池、安抚话术池、后台诊断和对话状态，通过整合多源信息构建prompt。
- 回复生成：大模型生成多个回复，通过红线模块纠正红线，筛选最佳的回复。
图2 接不到单场景流程图
3. 车型推荐助手
在货拉拉的业务中，为用户推荐合适的车型是一项关键服务。大模型驱动的车型推荐助手通过与用户的多轮对话，深入了解货物的种类、重量、体积以及运输距离等信息。然后，结合货拉拉平台的车型数据库和运输规则，为用户量身定制最优的车型推荐方案。例如，当用户表示要运输一张桌子和一台七十寸的电视机时，推荐助手能够准确识别货物的尺寸和特点，推荐合适的车型，并在用户进一步补充信息或提出疑问时，灵活调整推荐结果并给予专业的解释。这种精准的推荐服务不仅方便了用户，也提高了运输效率和资源利用率。
大模型应用带来的显著成效
1. 效率提升
大模型在货拉拉客服领域的应用，显著提高了客服工作的效率。智能客服能够同时处理多个用户咨询，且响应速度极快，避免了人工客服因同时接待多个客户而导致的效率下降和错误率上升的问题。
2. 服务质量优化
借助大模型的知识储备和理解能力，货拉拉客服能够为用户提供更加专业、准确的服务。智能客服的回答基于海量的数据和严格的训练，涵盖了货拉拉平台的各项业务规则、运输知识以及行业动态等信息，确保了服务的专业性和权威性。同时，情感识别和个性化服务功能使得用户在咨询过程中感受到更加贴心、温暖的关怀，提升了用户对货拉拉平台的满意度和忠诚度。
3. 成本降低
虽然大模型的开发和部署需要一定的前期投入，但从长期来看，它为货拉拉带来了显著的成本节约。通过智能客服承担大量基础性、重复性的工作，减少了对人工客服数量的需求，降低了人力成本。此外，大模型的应用还优化了客服流程，提高了工作效率，减少了因错误处理和重复沟通而导致的资源浪费，进一步降低了运营成本。
未来展望
大模型在货拉拉客服领域的应用只是其智能化转型的一个起点。未来，货拉拉将继续深化大模型技术的研发和应用，拓展更多创新的客服场景和服务模式。例如，结合虚拟数字人技术，打造更加生动、形象的智能客服形象，提升与用户的互动体验；进一步优化大模型的情感识别和个性化服务能力，实现更加精准、贴心的服务推荐；加强与人工客服的协同合作，形成优势互补，为用户提供全方位、多层次的优质服务。
同时，货拉拉也将关注大模型技术在物流行业的整体发展趋势，积极参与行业标准的制定和推广，与上下游企业、合作伙伴共同探索智能化物流服务的新模式、新业态，推动整个物流行业的数字化升级和创新发展。
总之，大模型技术为货拉拉客服领域带来了深刻的变革，开启了智能服务的新篇章。通过智能问答、车型推荐、情感识别等多方面的应用，货拉拉不仅提高了客服效率、优化了服务质量、降低了运营成本，还为用户提供了更加便捷、高效、个性化的物流服务体验。未来，随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，大模型将在货拉拉乃至整个物流行业中发挥更加重要的作用，助力物流服务迈向智能化、数字化的新高度。
作者简介
部门：货拉拉/技术中心/智能运营部
作者：曾启飞、陈芷昕