【環球網科技報道 記者 李文瑤】2025年，生成式人工智能技術在全球範圍內加速滲透，重新改寫客戶服務行業的面貌。企業普遍尋求利用AI提升服務效率與體驗，然而，技術落地的“最後一公里”——即如何將強大的模型能力轉化爲穩定、高效、易部署的業務解決方案——成爲普遍面臨的挑戰。響應延遲、多語言支持、複雜場景理解、定製化成本以及全球化部署的合規性等問題，亟須紮實的工程化能力來破解。

在此背景下，雲勢數據推出了ConnectNow全渠道智能聯絡中心繫統。該方案針對上述行業痛點，提供一套“開箱即用”的智能化服務解決方案，幫助企業，特別是積極拓展海外市場的中國企業，快速構建高效、合規的全球客戶服務體系。

雲勢數據CEO周利鋒表示：“人工智能的發展不是一蹴而就的，而是不斷循序變化的過程，需要從更全景與宏觀的角度思考產品服務鏈條的構建。例如，雲勢數據ConnectNow產品包含多渠道接入、智能座席輔助、智能客服/智能銷售，以及工單資料系統管理等多重功能，從全生命週期角度助力不同行業企業提升全球化售後服務的品質與客戶滿意度。”

技術底座：多模型協同與工程化破局

當前企業在應用人工智能，特別是大型語言模型（如ChatGPT背後的技術）進行客服升級時，常常面臨兩大難題：一是技術難以真正融入現有業務流程（落地難），二是AI系統的反應速度有時不夠快（響應慢）。雲勢數據沒有一味追求最尖端或參數最大的模型，而是選擇了一條更注重實效和工程化的技術路線來解決這些問題。

周利鋒介紹，雲勢數據深度利用了亞馬遜雲科技提供的 Amazon Bedrock 服務，讓 ConnectNow系統可以非常“聰明”地根據不同的客服任務，自動選擇最適合的“AI大腦”來處理。對於需要閃電般速度的任務，比如實時翻譯用戶的語言，它會調用輕量級、高效的 Claude Haiku 模型。對於需要深度思考、複雜推理的任務，比如理解用戶曲折的提問意圖或者解決一個多步驟的問題，它會調用更強大、思考更深邃的 Claude Sonnet 模型。

這種精準匹配的策略帶來了顯著提升：系統能準確理解超過95%的用戶問題意圖，並且在語音對話中，從用戶說完話到AI開始回應，延遲被壓縮到了2秒以內，接近甚至優於人工客服的響應速度。

同時，雲勢數據將看似複雜的在線客服過程，像拆解樂高積木一樣，分解成了30多個獨立的功能模塊（組件）。這些模塊涵蓋了各種常見場景，當用戶詢問產品詳情時，AI不僅能回答，還能直接展示相關圖片和文字說明。系統能根據當前對話或常見問題，主動彈出用戶可能關心的其他問題選項。

企業客戶不再需要從零開始構建複雜的系統，或者被迫接受僵化的解決方案。他們可以根據自身業務需求，像挑選和拼接積木一樣，靈活組合這些預製組件，快速定製出最適合自己的客服流程，大大降低了使用門檻和定製成本。

而對於需要進行全球業務部署的企業來說，雲勢數據提供牢固的全球服務網絡： ConnectNow 的核心通信能力建立在亞馬遜雲科技的 Amazon Connect 服務之上。這是一個覆蓋全球的、電信級別的雲聯絡中心平臺。遍佈全球 的117個數據中心區域（可用區） 助力雲勢數據在短時間內完成海外服務節點部署，快速拓展海外業務，幫助全球客戶打造更高效、更便捷、更個性化的客戶交互體驗，提升品牌競爭力。

雲勢數據這種高度重視工程實現效果 和強調靈活適配業務需求的策略，產生了實實在在的效益：成功幫助企業極大降低運維與閒時成本，運維人力成本降低40%。更重要的是，它有效地解決了將前沿AI技術真正應用到企業日常客服場景中的關鍵障礙，實現了從技術概念到穩定可靠、高效易用的業務工具的跨越，打通了AI落地的“最後一百米”。

場景落地：從多語言服務到行業痛點爆破

雲勢數據正深入客戶業務一線。

在製造業、新能源、汽車等出海主力領域，ConnectNow已經開始展現令行業關注的效能：在德業股份的落地實踐中，德業股份的設備銷往全球110個國家，傳統客服受限於時差與語言障礙。接入ConnectNow後，通過APP、WhatsApp等20+渠道提供30多種語言的7×24小時服務，客服效率提升超30%。

在爲某歐洲充電樁企業合作時，因爲企業缺乏多語種本地客服團隊。ConnectNow部署電話機器人系統，支持英、法、德等10國語言自動識別，成功申請10國本地號碼，語音識別準確率超90%，年省成本550萬元人民幣。系統更對接Salesforce實現售後一體化管理，效率提升50%。

“AI客服不是替代人類，而是重構服務鏈條。”雲勢數據CEO周利鋒強調。其產品設計覆蓋全生命週期——前端智能分流、中端坐席輔助（實時翻譯/情緒識別/話術優化）、後端工單協同，形成完整閉環。

未來圖景：下一代智能客服的進化方向

基於與亞馬遜雲科技的深度協同，智能客服生態正迎來質變。周利鋒認爲，人機交互無感化是未來的一大趨勢，融合Amazon Bedrock與自研調優技術，開發超自然對話引擎。周利鋒透露：“未來用戶甚至可定製自己的聲音，真人客服與AI的界限將徹底模糊”；

通過Agentic AI與RAG技術，打通客服與營銷場景。例如市場活動信息可同步至客服端，消除企業“部門牆”，實現真正的“銷服一體”，實現服務鏈條一體化。

藉助亞馬遜雲科技143項安全認證與本地化部署能力，滿足GDPR等嚴苛要求。目前系統已通過Marketplace登陸全球市場，上半年聯合孵化商機超700個，實現全球合規自動化。

行業變革已然加速。“三年內，智能客服將承擔80%的基礎服務。”周利鋒預測。但這不是簡單的崗位替代——知識訓練師、服務數據分析師等新角色有望誕生，客服數據甚至開始反哺產品設計，如某戶外手機品牌根據客服投訴數據，將產品方向從“輕薄”轉向“長續航”。

當全球科技企業追逐大模型參數競賽時，雲勢數據的選擇折射出中國企業的獨特優勢：專注場景攻堅。通過將亞馬遜雲科技的全球基礎設施與生成式AI能力，轉化爲製造業、新能源企業的“全球客服中臺”，中國服務商正以工程化能力贏得市場。

正如周利鋒所言：“AI發展的本質是優化腦力工作者效率，而非生產實體產品。”