北京商报讯（记者 孟凡霞 周义力）12月16日，中国理财网官方公众号披露，为提升客户服务质量，在 中央国债登记结算有限责任公司大力支持下，中国理财网新一代智能客服平台于2025年12月13日在网站 和微信公众号正式上线。用户可点击中国理财网首页"棒得儿"图标，或关注中国理财网微信公众号选择 智能客服，即可随时与智能客服代表"棒得儿"对话。 中国理财网表示，新一代智能客服平台上线后，中国理财网对外服务能力和服务质效全面提升。一是智 能问答全面高效。该平台内置理财业务知识库，涵盖理财信息登记、个人养老金理财业务、数据交换、 数据信息服务、信息披露等内容。理财登记中心将及时更新知识库，不断提供更加优质的智能客户服 务。二是智能交互方便快捷。用户只需在应答界面输入关键字，智能客服平台将通过文字、图片、链接 等方式，满足用户查询需要。三是重要信息自动触达。登录智能客服平台，即可收到理财行业的政策和 市场信息，分类推送热门话题，方便用户了解当前理财市场动态。后续，理财登记中心将充分发挥服务 监管、服务市场职能作用，持续提升服务质效，为理财行业高质量发展贡献力量。 ...

"智能客服答非所问，转人工比登天还难"——这是不少消费者的共同槽点，也是企业服务优化的痛点。作为企业级知识库AI引擎，FastGPT凭借精准问答能 力成为客服升级的利器，但面对复杂诉求仍需真人介入。 究竟FastGPT能否转人工？答案是肯定的！通过芝麻小客服联动，轻松实现AI与人工的无缝切换。 既能保留AI处理高频问题的效率——降低74%人工咨询量，又能在关键时刻转交真人，避免用户流失，真正实现"AI提效、人工兜底"的服务闭环。 芝麻小客服+FastGPT 无需复杂开发，通过API接口接入FastGPT，普通员工也能完成配置，具体优势体现在三点： 一是支持H5、小程序、飞书、钉钉公众号等多渠道接入，统一服务入口； 二是自带智能分流规则，可按问题类型分配人工座席； 三是与FastGPT数据互通，人工客服能直接查看历史对话，无需重复询问。 FastGPT本身不直接承载转人工逻辑，核心是通过API接口与第三方客服系统（如芝麻小客服）完成对接，转人工的触发条件、分配规则等均由客服平台统 一管理。 整个操作分为"获取FastGPT API凭证""客服平台接入配置""设置转人工规则"三大环节，全程无需复杂开发。 第一步： ...

展会核心信息 - 展会将于2026年3月18日至20日在福州海峡国际会展中心举办，是国际展览业协会认证的首个跨境电商专业展 [1] - 展会预计规模达10万平方米，汇聚超过2500家展商与超过10万名专业采购商 [1][5] - 展会定位为UFI认证跨境电商专业展，具有国家级背书，聚焦全生态对接 [5] 展区设置与活动 - 设置13大主题展区，覆盖家居日用、电子数码、纺织鞋服、户外园艺等多个品类 [5] - 亚马逊、TikTok Shop、阿里巴巴国际站等主流平台与物流、支付、合规等全链路服务商将集中亮相 [5] - 预计组织超过20场高端论坛与对接活动，并推出“数字身份+智能推荐”的全年供采对接机制以提升效率 [5] 行业趋势与数据 - 2025年上半年中国跨境电商进出口额约为1.32万亿元人民币，同比增长5.7%，其中出口约1.03万亿元，进口约2911亿元 [11] - 平台与卖家正加速布局中东、拉美、非洲等新兴市场，区域流量与订单增长显著 [11] - AI选品、智能客服、内容生成、数智物流等技术正加速渗透全链路，助力商家降本增效 [11] 政策动向 - 海关总署公告2024年第167号自2024年12月15日起实施，优化了跨境电商出口监管 [11] - 监管优化措施包括取消海外仓备案、简化清单申报、扩大拼箱“先查验后装运”试点、推广零售出口跨关区退货等 [11]

大模型在电商客服领域的应用潜力 - 智能客服的Agent化有潜力将客服对话升级为购物的重要入口，补足行动短板 [1] - 对话是LLM最成功和最广泛应用的形态，与客服、社交、金融顾问等商业场景天然匹配 [1] - 电商客服是大模型率先落地的优势场景之一 [1] 大模型带来的能力升级 - 大模型大幅提升了对用户复杂、模糊表达的理解能力，具备长上下文记忆和情绪识别功能 [2] - 模型能理解文字、语音、图片、视频等多模态输入，并生成自然流畅的个性化回复 [2] - 例如在跑鞋推荐场景中，大模型能准确理解"支撑性"和"缓震性"等关键需求，结合600元预算给出专业建议 [3] - 基于大模型的智能客服单次对话成本约为0.2元，测算为人工客服成本的15%，且未来成本有进一步下降空间 [3] 当前落地挑战与局限性 - 随机抽样的50家淘宝商户中，启用大模型的不足30% [4] - 商家需要构建和维护准确、动态的知识库，包括商品详情、售后政策、促销规则等超细粒度信息 [4] - 大模型部署需要与订单系统、仓库系统、物流API、CRM等跨系统深度集成 [4] - Agent技术在垂直场景的准确性、稳定性和灵活性有限，复杂任务多依靠工作流编排 [5][6] - 现阶段大模型落地集中在售前场景，售后环节如退换货、投诉处理等仍依赖人工或传统系统 [6] 未来发展方向与价值重塑 - 智能客服Agent化有望实现从被动响应到情境感知、主动预测和需求挖掘的转变 [7] - 通过综合用户画像、历史对话、偏好与行为数据，智能客服可主动预测客户需求，在购物决策环节提前介入 [7] - 用户有望在一次对话中完成从选品、下单到售后服务的全流程，体验从碎片化走向连续化 [8] - 客服价值定位将从成本中心转变为承载用户关系与交易机会的核心触点，成为电商平台的关键基础设施 [8] 行业应用拓展与风险考量 - 电商客服因市场规模庞大、数据丰富，成为大模型落地的先驱领域 [9] - OpenAI与沃尔玛合作推出的"代理式购物系统"体现了对话的入口属性，用户可直接在ChatGPT内完成商品搜索、选购与结账 [9] - 在金融、医疗、法律等高风险领域，错误回复可能导致严重后果，可能长期保持人与AI配合的工作模式 [9]

产品功能与核心逻辑 - 京东商家智能客服平台京小智推出“对话驾驶舱”功能，构建大模型应答自助调优体系，将传统需人工介入、以周或月为单位的调优流程提速至实时生效 [1] - 该功能以“发现问题、了解问题、解决问题”为核心逻辑，推动商家客服运营从被动等待转向主动运营 [2] - 功能打通从问题识别到解决的全链路，商家可通过操作即时生效并利用内置“测试窗”实时验证效果，遇复杂问题可一键上报官方技术团队 [4] 性能提升与商业价值 - 11.11期间京小智服务超百万商家，总咨询量近2亿次 [1] - 5万家参与内测的店铺启用大模型能力后，会话转人工率降低28%以上，售前咨询转化率提升37% [1] - 通过功能优化，例如补充知识库内容后，特定问题的应答精准度和用户满意度显著提升 [2] 问题发现与诊断机制 - 在问题发现环节，商家可通过接待模式、转人工情况、满意度等多维度筛选目标会话 [2] - 即将上线的可视化数据洞察看板支持对知识场景、商品维度的核心指标如消息占比、转人工率、满意度进行实时监控，系统可快速锁定异常问题区间 [2] - 了解问题环节支持完整回溯大模型答案生成过程，商家可清晰查看应答关联的知识来源，精准判断问题是源于知识内容有误、未召回正确知识还是知识储备空白 [3] 行业影响与定位 - “对话驾驶舱”解决了商家大促期间客服抗压、精准应答的核心需求 [6] - 该功能树立了电商行业智能服务的技术新标杆，助力商家持续提升服务效率和用户体验 [6]

社保公共服务数字化进展 - 全国性社保及就业公共服务已累计开通182项服务，2023年服务量达156亿人次 [1][7] - 全国人社政务服务平台注册用户总数超过5934万人 [7] 技术应用与服务创新 - 各地引入人工智能、大数据等技术推进“智慧社保”，深入社区、乡村及企业提供精准服务 [3] - 应用图像识别技术与智能客服，快速识别身份并导入需求，加速业务办理流程 [5] - 重庆等地通过商圈、乡村及企业的自助系统（如参保直通车）方便市民办理社保业务 [1]

零售、电商与互联网行业客服现状及痛点 - 客服需求量大且集中 大促活动期间用户咨询量呈爆发式增长 传统客服团队难以应对短期激增需求导致用户等待时间过长[4] - 客服成本居高不下 企业需招聘大量客服人员并承担薪资福利等费用 人工成本上涨使传统客服模式成本压力增大 尤其影响中小型企业整体发展[5] - 服务效率和质量参差不齐 人工处理受专业水平和工作状态影响 部分客服因产品知识不熟或沟通技巧不足导致用户满意度降低和客户流失[6] - 数据价值难以挖掘 用户咨询数据分散存储缺乏整合分析 无法挖掘用户需求特点和行为习惯 难以为产品优化及营销策略提供支持[7] Quick Service智能客服系统核心优势 - 多渠道整合支持网站、APP、微信公众号等接入 用户可通过习惯方式沟通 咨询信息统一整合至管理后台提升客服工作效率[10] - 智能问答依托自然语言处理技术准确理解用户意图 快速匹配答案并在几秒内回复常见问题 解决企业70%以上常见咨询[11] - 智能分流根据问题类型和用户等级自动分配咨询 确保专业高效服务 同时均衡客服工作负载优化资源配置[12] - 工单管理对复杂问题自动生成工单并分配 包含用户信息和沟通记录 支持跟踪流转归档以提高问题解决率[13] - 数据分析实时采集整合客服数据 生成多维度报表如咨询量统计和用户满意度 为企业决策提供数据支持[14] 零售行业应用场景 - 产品咨询与推荐实时解答用户疑问 根据浏览历史和偏好推荐合适产品 例如结合尺码表推荐服装尺寸[16] - 促销活动期间主动推送活动信息并解答优惠规则疑问 提高活动参与度和销售额[17] - 门店服务支持提供地址查询、预约到店及路线指引 收集用户反馈以提升门店服务质量[18] 电商行业应用场景 - 订单管理与电商平台及物流系统对接 实时提供订单状态查询 异常情况及时通知用户并协助处理[19] - 售后问题处理引导用户按流程申请退换货 跟踪处理进度并反馈结果 通过数据分析优化产品和服务[20] - 客户关系维护基于用户画像提供个性化服务 如生日祝福和优惠券 增强用户忠诚度和留存率[21] 互联网行业应用场景 - 产品使用指导通过文字图片视频等形式提供操作指导 远程协助排查软件故障或联系技术支持[23] - 账号与安全服务处理账号登录密码找回等问题 通过验证方式保障安全 并普及账号安全知识[24] - 用户反馈收集分类整理分析建议和投诉 反馈至产品研发团队以优化产品体验和竞争力[25] 系统实施步骤 - 需求分析明确客服目标和用户群体特点 制定实施规划包括功能选择和时间节点[28] - 系统部署配置选择云或本地部署方式 搭建知识库并设置分流规则及工单流程[29] - 人员培训客服和管理人员学习功能操作及数据分析 确保高效使用系统[30] - 系统测试优化进行功能性能兼容性测试 收集反馈调整问答准确率和分流规则[31] - 上线运营维护实时监控运行情况 持续优化升级以适应业务发展和市场需求[32] 未来发展趋势 - 智能化程度提升 更准确理解自然语言和多模态信息 通过自主学习实现从辅助向自主客服转变[33] - 与业务场景深度融合 在电商与供应链营销结合推荐产品 在互联网与产品研发协同提供需求依据[34] - 注重用户体验与情感交互 优化界面和响应速度 识别用户情绪调整沟通方式给予情感关怀[35] - 数据安全与隐私保护加强 采用先进加密和访问控制技术 遵守法律法规保障用户权益[36]

公司业务发展 - 智能客服功能正处于持续探索、测试与优化的过程中[1] - 核心定位是服务于公司自身业务场景下的用户[1] - 后续将通过应用内客服窗口、官方网站客服入口等线上渠道为用户提供服务[1] 产品规划 - 暂无推出实体客服机器人的计划[1]

行业变革驱动因素 - 数字经济加速渗透推动客服行业从传统人工主导转向智能技术驱动 [1] - 人工智能技术成熟破解传统客服效率瓶颈、成本高企、体验不佳等问题 [1] - 百度等科技企业推出的智能客服解决方案成为重构行业生态的关键力量 [1] 传统客服行业痛点 - 客服岗位因重复性高、压力大导致流失率居高不下，老员工经验难以系统化沉淀 [2] - 全媒体触点增多导致多渠道信息整合能力不足，用户需在不同平台重复说明问题 [2] - 金融行业业务迭代速度快，专业语料库搭建难度大，知识更新频繁 [2][12] - 运营商用户咨询场景复杂，传统按键式IVR导致转人工意愿强烈 [2] - 用户咨询数据和服务记录分散在不同系统，难以整合分析挖掘数据价值 [2] - 传统在线客服拟人度低，缺乏主动性和个性化服务能力 [13] - 营销获客、培训、销售、客服、质检各环节过度依赖人力导致成本高企 [14] - 知识更新频繁，多渠道知识维护难，现有平台易用性差需大量人力维护 [14] 智能客服技术解决方案 - 依托深度学习、自然语言处理、知识图谱等核心技术构建全流程解决方案 [3] - 多轮对话机器人（语音+在线）打破传统交互局限，支持自然语言需求响应 [3] - 智能知识库支持自然语言搜索、相似问题推荐和自学习功能 [3] - 智能外呼机器人实现日均1000通电话拨打量，远超人工坐席200通上限 [4] - 实时话术提示和智能知识查询帮助销售人员快速解答专业问题 [4] - 整合语音识别(ASR)、语音合成(TTS)技术实现自然流畅的人机交互 [5] - 通过开放平台整合语音、语义、知识图谱等AI能力支持定制化解决方案 [6] 运营效率提升数据 - 智能IVR使人工通话总时长减少27.67%，用户交互路径大幅缩短 [3] - 智能知识库整体召回率达80%，回答正确率92%，支持3400万客户服务需求 [3] - 百度外卖智能客服承担90%接待量，问题解决率达88% [5] - e袋洗用户等待时间从2小时缩短至秒级，解决80%以上重复性咨询 [5] - 3-5年内AI替代70%人力，可节约人力成本达806亿 [16] - 文字机器人领域可节约人力成本360亿，智能电销领域节约252亿 [16] 行业应用案例 - 运营商通过智能IVR实现语音直接办理"查询流量""办理国际漫游"等业务 [3] - 广东电网整合120万字应答话术，显著缩短新人上岗周期 [3] - 寿险企业应用"全能坐席助手"提升沟通专业性和签单效率 [4] - 股份制银行将智能客服接入音箱设备，服务场景延伸至家庭环境 [5] 未来发展趋势 - 智能客服从单一工具向"企业大脑"演进，推动行业从成本中心向价值中心转型 [6] - 行业竞争转变为技术+业务+生态的综合较量 [6] - 通过用户数据洞察反哺产品设计、优化营销策略，成为数字化转型重要支点 [6] - 实现全面数据获取与分析、多渠道打通、客户全生命周期洞察 [19] - 提供智能化、个性化服务，提升客户感知度和服务拟人化程度 [19]

GPT-5技术突破 - 官方宣布为迄今最强大AI系统 在编码、数学、写作、健康、视觉感知等领域全面提升 展现远超以往模型的智能能力 [1] - 采用统一模型架构 整合三大核心模块：高效处理常见问题的智能模型、专注复杂推理的深度模型（GPT-5思维）、实时调度任务路由器 [3] - 相比GPT-4o 事实类问题幻觉发生率降低约45% 相比早期o3模型降低近80% [7] 客户服务应用升级 - 智能Agent可独立完成多模块协同任务 支持语音、图像及模糊需求理解 结合知识库与客户情绪生成个性化响应 [5] - 实现跨系统无缝流转 打通会员、物流、ERP等业务系统 显著减少座席多系统切换痛点 [11] - 优化开发流程 通过推理模型透明化思考路径 提升问题定位效率 模型能更清晰表达无法完成任务的判断 [7][8][9] 行业生态演进 - 从文本生成模型进化为可执行多步骤任务的智能体 具备工具协调与动态调整能力 [12] - 推动"业务专家+AI员工"组织范式 人类员工转型为策略制定者 AI成为可配置的新型劳动力 [17] - 天润融通Agent在汽车、消费电子、零售等行业持续落地 AI训练师培训推进企业采纳该模式 [18]