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一家电商公司的AI进化:从"加班地狱"到"准时下班"

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做电商的人都知道,客服是个无底洞。

每天几百条重复咨询,退换货流程来回解释,大促期间更是直接炸锅。张总是杭州一家年营收过亿的服装电商老板,去年双十一那两天,客服团队20个人全员通宵,到最后三个人直接累进了医院。

"那时候我就想,这事不能再这么干了。"张总说。

后来他接触到了汇智智能的两个产品。说实话,一开始他也觉得AI这东西有点虚,但试了四个月之后,他把这话收了回去。

先说"爱马仕"。

这个形似个人助理界面的工具,本质上是一套企业数字员工系统。张总用它做了三件事。

第一,把客服知识库灌进去。公司五年来积累的产品手册、售后政策、常见问答,一股脑扔进去,爱马仕自己消化成了可调用的知识网络。

第二,对接了电商平台后台。爱马仕能直接读取订单状态、物流信息、退款进度,客户问"我的货到哪了",不用人工去翻系统,它自己查完就回了。

第三,设了兜底规则。遇到客诉升级、差评预警这类,爱马仕自动转人工,同时把上下文打包推给对应客服,不会出现"换了人就重新问一遍"的尴尬。



效果怎么样?

张总算了一笔账。以前20个客服,双十一至少再加10个临时工。今年618,只用了12个正式客服,临时工一个没招。响应速度从平均45秒压到了8秒,夜间咨询自动处理率超过百分之九十。

"不是说把人都裁了,"张总强调,"是把人从重复回答里解放出来。原来一个客服一天回200条消息,其中一百五十条是'亲,您拍下的是什么尺码'这种。现在这种活爱马仕全包了,客服只处理真正需要判断的问题。"

再说"词元工场"。

这个是张总公司的技术负责人发现的。他们家除了电商,还有一个小型数据团队,日常需要调用大模型做一些商品描述生成、评论情感分析之类的工作。

以前的做法是:需要文本生成就接一个模型API,需要图像理解再接另一个,各家用各家的协议、各算各的钱,每个月账单看得人血压升高。

词元工场解决的问题很直接——一把API Key,背后接了两百多个大模型。

技术负责人给我打了个比方:"以前你出门要带一堆钥匙,办公室一把、家里一把、车一把。词元工场相当于把锁全换了,一把钥匙全开。"



具体来说,他们在词元工场的控制台里选模型、调参数、看消耗,所有操作在一个界面上完成。切换模型不需要改代码、不需要重新对接,点一下就行。

"上个月我们做商品描述生成,先用DeepSeek跑了一周,发现有些品类效果一般。周五下午在词元工场里切到Qwen2.5重新测了一下,效果好不少,直接切过去了。全程没找我要什么API Key,没改一行代码。"技术负责人说这是他最近一年用过最顺手的工具。

成本方面,词元工场统一了计费口径,每个月一张账单看全局消耗,哪个项目花了多少、哪个模型耗费最高,一目了然。他们团队通过优化模型选型,一个月把大模型调用成本砍了将近百分之四十。

这两个产品配合起来,形成了一个闭环。

爱马仕负责"干活"——客服回复、订单查询、数据录入、流程提醒。词元工场负责"供能"——爱马仕背后的理解、推理、生成能力全部由词元工场统一调度。

张总说了一句话我印象很深:"以前我们招人,看简历、面试、培训、磨合,三个月才上手。现在在爱马仕里配一个数字员工,快的话两天就上岗了。"



当然,真实情况没那么完美。张总也坦言,爱马仕刚上的时候出过不少岔子。有一次把"预售15天发货"理解成了"15天后退款",差点闹出纠纷。但他们的做法是出了问题就补知识库、调规则,第二个月基本就没再犯过类似错误。

"你得把它当新员工带,"张总说,"只是这个员工学得飞快,而且从来不发脾气。"

四个月下来,这家公司的变化肉眼可见:客服人力成本降了将近一半,客户满意度评分从4.2升到了4.7,技术团队的大模型调用效率提升了好几倍。

张总最后跟我说:"我们不是什么科技公司,就是卖衣服的。但AI这东西,谁先用谁舒服,晚用的人最后也得用。"

这话挺实在的。当然,真实情况没那么完美。张总也坦言,爱马仕刚上的时候出过不少岔子。有一次把"预售15天发货"理解成了"15天后退款",差点闹出纠纷。但他们的做法是出了问题就补知识库、调规则,第二个月基本就没再犯过类似错误。

"你得把它当新员工带,"张总说,"只是这个员工学得飞快,而且从来不发脾气。"

四个月下来,这家公司的变化肉眼可见:客服人力成本降了将近一半,客户满意度评分从4.2升到了4.7,技术团队的大模型调用效率提升了好几倍。

张总最后跟我说:"我们不是什么科技公司,就是卖衣服的。但AI这东西,谁先用谁舒服,晚用的人最后也得用。"

这话挺实在的。

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