客服代表 + 生成式人工智能: 企业决策的下一个前沿领域
September 11, 2025
简介: 从内容到决策
在 2024 年和 2025 年, 生成式人工智能 (GenAI) 通过大规模生成文本、图像和代码而成为人们关注的焦点。但进入 2026 年, 高管们开始提出更棘手的问题: 人工智能如何从创建内容转变为推动业务决策?
答案就在于Agentic AI。该层可将GenAI 的创意输出转化为以目标为导向的自主决策系统。通过将Agentic AI 和GenAI 结合使用, 企业能够将消极的工具转变为适应性强的决策引擎。
为什么人工智能客服代表生成式人工智能
- 生成式 AI = 创造。它会生成文本、图片和推荐内容。
- 人工智能 = 协调 + 行动。它可以规划、分解目标, 并跨工作流程执行。
- 它们共同构成决策渠道: GeneAI 提供多种选项; AI 负责评估、选择和执行。
这种能力的结合有助于企业将消极的产出转变为积极主动的战略。
多智能体系统中的决策机制
gentic AI 引入了 GeneAI 所缺乏的业务流程层:
- 任务分解——将战略目标细分为多个子目标。
- 反馈循环——通过偏好数据、并排比较和共识标签来评估生成式人工智能的输出。
- 实时适应性——在投入或环境发生变化时调整路线。
- 多智能体协作——专门的智能体进行推断、评估和执行。
第一代人工智能负责生成“什么”, 而智能体人工智能则决定“如何生成”和“生成原因”。
人工智能决策的技术基础
企业采用该方案需要一个集成以下功能的堆叠架构:
- 用于内容生成的大型语言模型 (LLM)。
- 使用人工反馈强化学习 (RLHT), 用于偏好优化。
- 多模式数据(文本、音频、视频、传感器数据)。
- 评估框架:并排审查、偏见检测、共识标签。
- 进行红队鲁棒性和安全性测试。
这两者相结合, 可确保决策不仅具有创造性, 而且是准确的、可解释的和可靠的。
客服代表 + 生成式人工智能整合的投资回报率
- 速度: 实时决策, 无需人工分析数天。
- 准确度: 使用质量指标不断优化客服代表的 输出。
- 可扩展性: 多客服代表协调功能使企业能够同时处理数千个工作流程。
- 信任: 透明的评估框架可以减少错觉和偏见。
优步人工智能解决方案: 助力人工智能决策的未来
优步人工智能解决方案为企业提供所需的基础设施、零工劳动力和治理模式, 以便将GenAI 与
人工智能客服代表:
- 涵盖 30 多个领域(金融、医疗、STEM)、200 多种语言的数据收集和标注。
- 大规模的模型评估——并排比较、偏好排名、黄金数据集等等。
- u Label 和 uTask 等平台, 支持人工智能工作流程的编排、管理和治理。
- 全球劳动力(880万以上的收入人员)——确保多样化的反馈渠道, 以减少系统性偏见。
2026 年企业必须做的事情
- 超越内容输出: 探索人工智能如何做出决策, 而不仅仅是草稿。
- 投资于业务流程层: 确保将通用人工智能与代理监督结合起来。
- 采用持续评估: 偏好数据、偏好控制面板以及 Uber Eats 优食服务级别 (Uber) 方面的要求不容忽视。
- 与值得信赖的提供商合作: 部署成熟的平台和多元化的员工队伍, 以实现规模化。
总之: 决策是新领域
2024 年将证明人工智能可以生成。2025 年的目标是扩大这些产出。到 2026 年, AI 将带来可靠的大规模决策。
通过将GenAI的创造能力与Agentic AI的协调能力相结合, 企业可以实现适应性、自主性和可解释的决策系统, 推动真正的业务成果。
借助优步人工智能解决方案, 提供数据、平台和全球规模服务, 企业可以自信地进军这一下一个前沿领域。
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