想象一下没有数字化能力的中国市场。
纪录片《数字中国》中有这样一段描述——2020年，中国全国网上零售额是11.7万亿元人民币。如此庞大的消费市场，用人力解决消费者服务问题，已经远远不够。
如果用传统的人工接单、跟单方式消化这些订单，整个行业的客服人员规模还需要扩大几十倍，背后是天文数字的额外用工成本。
生产端同样要受影响。
以女装市场为例，工厂推出一款新版式服装，从设计到交付，整个周期需要四到九个月。
但在智能设备和数据能力的加持下，工厂可以在一瞬间完成裁剪、匹配工作，服装的生产周期大幅缩减。
有没有数字化能力，决定了厂家是否有能力响应流行消费趋势，抓住最前沿的市场机遇。
过去，中国企业的数字化进程停留在线上化阶段，营销获客、品牌传播、产品发布等场景从线下转移到了线上；而未来，企业增长离不开全面“数智化”。
谁能掌握效率更高、成本更低的数智化能力，谁就将在未来的市场竞争中占得先机。
去年年底问世的AI聊天机器人ChatGPT，震撼了整个世界。
人们发现，这款AI产品几乎无所不能，具备深度学习能力的AI技术正在颠覆大量传统行业的思维方式。微软联合创始人比尔·盖茨认为，ChatGPT人工智能技术的诞生，其历史意义不亚于互联网或个人电脑的诞生。
从行业规律看，一家企业的数字化能力将会越来越起到决定性作用。企业的数据分析能力就像汽车的后视镜，没有后视镜，开车就没有安全感。
在我国，2018年以后，中国的数字化转型进入快车道，智能化成为越来越多传统行业的转型增长引擎。根据我国《“十四五”数字经济发展规划》，到2025年，数字经济核心产业增加值应占国内生产总值比重的10%，同时产业数字化转型迈上新台阶。
以客服行业为例，《数字化客服设计》一书将客服行业概括为初探阶段。深耕阶段、分化阶段和智能化阶段。在早期阶段中，客服中心的定位仅仅是给“投诉无门”的客户提供了沟通渠道，并为客户问题提供解决处理，在此基础上逐步探索销售职能。
而随着客服行业持续发展，智能化阶段的客服不仅在过去客服中心功能的基础上效率更快、准确度更高，而且能提升用户全生命周期的满意度。
以金融行业为例，无论是保险、银行、证券等行业，都离不开营销、回访等繁琐工作，其中包括大量的高频基础工作，如客户信息的录入，客户价值的整理分析、销售话术的输出、客户顾虑的解答等等。
在这些领域，数字化客服已经能提供远高于人工的工作效率和准确度，同时能大幅降低人力工作的成本。在同样的金融服务战场上，拥有数字化能力的企业对其他企业有冷热兵器般的代差优势。
但对海量中小企业来说，数智化转型仍然是一件门槛极高、成本极高的事。
容联云COO熊谢刚曾在接受采访时指出，中小企业的数字化转型有两大问题，一是门槛高，二是转型效果难用好。毕竟，数字化是一项需要庞大资金、强势研发团队的长期战略，而每个企业的应用场景不同，很难在市面上找到一套全面无死角的解决方案。
而作为中国最大的智能云通讯服务商，容联云正在以“通讯+数据+智能”这三大底层能力，为各行各业提供全面的数字化解决方案，让企业以更低成本享受数字化的红利。
兴业证券，一家总部位于福州的全国性创新类证券公司，在全国拥有200多家营业部，一年的回访数据高达几十万。
兴业证券面临的烦恼是，遍及全国的客户回访量需求过大，回访难度高，同时客服人员相对不足。在反复调研后，兴业证券选择与容联云合作，使用智能外呼机器人从事回访工作。
而数字化方案的解决效率立竿见影。
与人工外呼回访相比，使用智能外呼的兴业证券每天回访数量提升至此前的350%，而完成时间只有原来的22%，同样的数据下，智能外呼比人工外呼回访效率提升了400%。
而在智能外呼机器人背后，是容联云利用AIGC技术打造的智能客服联络中心。
其中一项重要技术就是NLP，对自然语言的处理能力，负责处理并理解客户语音，配合AI的深度学习模型训练能力，智能外呼可以实现与现有联络中心架构的无缝连接，并根据客户需求进行灵活的流程管理。更重要的是，AI模型本身可以持续迭代，不断打造更成熟的外呼系统。
而智能客服联络中心的应用场景远不止外呼回访。
传统汽车品牌现代汽车，同样面临客服中心服务需求量猛增，人工效率低下的问题。现代汽车的选择是，与容联云合作打造智能呼叫中心。
例如，在客户打来电话咨询时，语音导航系统会自动引导客户选择服务并转接坐席，同时自动关联客户的会员信息等资料；智能机器人则为移动端、PC端等各类渠道的客户提供统一管理，通过深度推理模型、语义理解模型、深度学习模型对不同场景下的对话提供支持；坐席辅助则对接待客户的作息提供情绪、语速、话术推荐、违规提醒等全方位的辅助；智能知识库则为公司人员提供全面的知识检索功能。
使用下来，现代汽车的在线全渠道首次响应时长缩短至8.6秒，20秒响应率达到59.91%，知识库整理了3677条知识总量，为工作人员提供了14521次快速检索获取，现代汽车的运营费用、人力费用都有不同程度的缩减。
在背后提供支持的，则是容联云AI团队的AIGC技术，面对客户问题时，客服的标准开场语、介绍语、应对客户不满的说明阐释、客户的信息收集话术、结束话术，这些内容都由AIGC技术生成。
通过AI大模型，企业只需上传业务资料，容联云智能客服就可以根据不同行业需求自动生成用户问题语料、业务话术和流程方案，并整合成一个老练的“业务智能客服”。
对很多中小企业来说，客服数字化的痛点在于服务效率和服务质量低下，服务响应不及时。而容联七陌智能云客服可以将APP、PC端、微信公众号等多个咨询渠道统一接入云客服后台，并支持视频、文字、语音、图片、表情、远程协助等全媒体功能，也会像真人一样聊天、开开玩笑。容联七陌X-Bot智能会话机器人可以在AI处理阶段解决超八成的重复问题，降低客服人员压力。
而在服务质量上，X-Bot智能会话机器人则能提供千人千面、一问多答的个性化服务能力，并对人工客服的服务质量提供实时检测和问题提醒，方便企业洞悉客服人员的专业能力、解决效率、服务态度等等。
对企业来说，这样一整套全面无死角的智能化解决方案，对于提升客户留存，降低运营成本的优势十分明显。在容联云的AI能力辅助下，企业的销售、售后、运营、管理正在从人工操作走向自动化，过去很多习以为常的思维方式，将在新技术的革命面前发生转变。
没有一个新技术的研发，是一帆风顺的。
2017年OpenAI首次推出GPT模型时，该模型仅仅停留在文本生成能力上，尚缺少成熟的盈利方向。在发展初期，OpenAI一度训练AI到虚拟空间去打游戏，大量的预算花费在“不务正业”的能力上，这一度引发与马斯克的商业化路线之争。随着微软入主OpenAI，第一款商业化产品GPT3才正式面世，到2022年底，基于GPT3.5的AI聊天机器人ChatGPT才一鸣惊人。
容联云的AI之路同样经历了漫长探索。
作为通讯领域奋战多年的老兵，容联云较早开启了AIGC技术的研发，这些工作包括怎样训练AI生成对话回复、问题和SQL语句等等，并将这些技术应用到复杂的金融、汽车、电商等具体行业场景中去。早在2016年，容联云就将AI深度学习技术与自然语言理解技术应用在客服与联络中心领域。
在2019年，容联智能语音机器人、容联智能安监机器人解决方案拿到了“2019人工智能新技术新产品”奖，容联语音机器人则入选了“2019金融AI大数据十大解决方案”。时至今日，容联云已经获得超过400个技术专利，典型技术如NLP语料平台、自学习平台、智能电话机器人平台等等，这些技术已经整合进入容联云的容犀产品线，不仅向终端客户提供服务，也向运营、AI训练等场景提供赋能。
而容联云的技术特点是，围绕“通讯+数据+AI”的三大底层技术展开。通讯是容联云成熟的基础能力，为客户提供短信、语音通话、IM即时通讯和音视频能力；在2021年收购的诸葛智能，则为容联云带来数据中台能力的提升，对于客户，容联云则可以输出对客户标签数据归一处理的能力。
在通讯和数据的基础上，容联云的AI技术则有了更大的施展空间，通过对后台数据的分析、建模，容联云能够进一步分析企业的深层业务逻辑，并通过NLP、知识库等技术为各行各业的客户提供定制化AI解决方案。
更重要的是，AI技术的特征是，数据量越大，训练效果越好，生成结果越精确。而容联云的强项是产品全面，服务客户广泛分布在各行各业，对具体的行业销售、服务场景有深刻理解，这让AI技术在容联云找到了更大的发展空间。
如某个全球光伏企业合作容联云打造的内部智能客服，将在持续训练后达到95%以上的问题匹配率，这意味着，只有5%的复杂问题才需要人工解决，集团的整体运营效率将上升到一个全新高度。
对当今时代的中国企业来说，数智化不仅是一个降本增效的手段，更是一个时代使命，意味着适应激烈的技术竞争，站在行业前沿。而这个时代更需要的，则是容联云一样的技术服务者，通过不断的技术革新，将更多中国企业引到AI时代的大路上。
