在某頭部在線旅游平臺的客戶服務中心，用戶小林在晚上8點通過智能客服咨詢“改簽高鐵票是否收取手續費"。AI客服反應迅速，秒回了一條看似專業的答復：“根據鐵路規定，改簽高鐵票需支付原票價10%的手續費。"小林隨即提交了改簽請求，并被系統扣除了相應費用。

然而第二天，她收到人工客服回電告知：實際情況是，在開車前48小時以上改簽，并不收取任何手續費。AI客服的回答完全錯誤，不僅導致了用戶的財產損失，也引發了投訴。

這個并非孤例，隨著企業大規模部署基于大模型的智能客服，類似問題將可能頻繁上演。它背后暴露的，并不是系統bug，而是業內普遍關注的技術痛點——“幻覺”。

如何讓大模型變得“可信”？如何從源頭上緩解幻覺，提升服務的專業性與安全性？

為了搞清楚這個問題，數據猿專訪了瓴羊智能客服產品總監張雙穎和瓴羊智能客服產品經理劉檁，來探討一下阿里巴巴旗下子公司瓴羊對這個難題的“解法”。

大模型幻覺

是最大的攔路虎

大模型為智能客服注入了前所未有的能力，從早期的FAQ問答，到如今能夠完成多輪對話、場景理解甚至個性化推薦，AI正在一步步接管原本高度依賴人工的客服環節。然而，當這些技術真正落地企業服務流程時，一個隱藏在語義流暢背后的“陷阱”正在浮出水面，那就是——幻覺。

所謂“幻覺”，是指大模型生成的回答雖然語言通順、邏輯連貫，甚至自信滿滿，但實際上卻存在不準確、不相關，甚至完全錯誤的內容。這一現象在通用大模型中并不罕見，尤其在面對專業、垂直、細節導向型的業務問題時，更是頻頻“翻車”。

幻覺并非偶發事件，而是當前大模型技術原理和數據環境的結構性產物，導致幻覺的成因是多方面的。

問題的根源首先來自訓練數據，雖然大模型訓練時吸收了海量互聯網文本，但真正覆蓋到某個行業的專業知識、或者企業自身業務邏輯的數據，其實極為有限。這種“知識盲區”使得模型只能基于語言概率進行“合理想象”，進而輸出貌似合理但實際上并無依據的回答。

更深層的挑戰在于模型架構本身，當前主流的大模型基本都基于 Transformer 框架，通過逐個預測詞語來生成文本。這種機制強調語言的連貫性，但卻缺乏事實層面的核查能力。它關心的是“下一個詞最可能是什么”，而不是“這個回答是否正確、有沒有依據”。

為了在業務場景真實落地，企業默認都會使用RAG來解決企業專有知識的運用，但即便企業構建了自己的私有知識庫，幻覺問題仍難以根除。這是因為很多企業在知識管理與檢索優化方面并不成熟，知識文檔碎片化嚴重，更新不及時、邏輯結構混亂，導致模型在調用信息時常常抓取不到核心內容，甚至檢索出錯誤的資料。最終呈現出來的回答，聽起來有理，實則雞同鴨講。

需要指出的是，幻覺不僅僅是一個技術問題，更會在業務層面帶來連鎖反應。例如，幻覺問題會帶來用戶體驗的下滑。當用戶一次次收到錯誤、模糊、或自相矛盾的回答時，對AI客服的信任度將大打折扣。原本要用AI掀起生產力革命，沒想到革命本身竟是一場幻覺。

更進一步，幻覺問題會導致運營成本的倒掛。幻覺頻發意味著必須引入更多人工客服“兜底”，原本希望通過智能化提升效率的目標反而倒退。更嚴重的是，在金融、醫療、政務等高風險場景中，幻覺帶來的錯誤信息可能直接觸發合規問題，甚至引發法律糾紛和公眾危機。

這就意味著，大模型在智能客服中的最大攔路虎，不是能不能說“人話”，而是它所說的話到底靠不靠譜。那么，是否存在一種機制，能夠讓大模型既保留自然語言生成的能力，又提升事實正確率與企業可信度？瓴羊的Quick Service正因如此在這一背景下推出大模型AI運營中心，試圖從源頭上破解這一行業難題。

瓴羊Quick Service有妙招？

要解決“幻覺”這一行業難題，僅靠模型本身的微調顯然遠遠不夠。真正有效的路徑，是從系統工程的角度，在數據、知識、模型、任務分配等各個關鍵環節構建閉環優化機制。瓴羊推出的大模型AI運營中心，正是在這一理念下誕生的。它不是一個單點工具，而是覆蓋整個對話生成鏈路的“運營中樞”，旨在精準控制模型輸出的正確性與業務適配性。

瓴羊Quick Service告訴數據猿，為了解決幻覺問題，瓴羊Quick Service在以下幾個方面進行了突破：

>Agent路由優化：讓每個問題都找到“最合適的AI”

幻覺并不總是源于模型生成，有時候是任務流轉出了錯。在傳統客服系統中，一個用戶問題可能會被轉交給錯誤的智能體處理，比如有關“票務改簽”的請求，被路由給了“場館介紹”的Agent，最終AI只能靠猜測生編硬造。

為了解決這一問題，瓴羊在大模型AI運營中心中構建了多智能體協同框架，系統可以根據用戶輸入的上下文、意圖和歷史行為，實現更加智能、動態的Agent分發機制。每個問題都能快速找到最匹配的專業AI，避免出現“術業不?！钡幕糜X回答。

例如，下面是國內最大的App數據智能服務公司——友盟基于瓴羊Quick Service實現的Agent回答。

更進一步，瓴羊還打通了任務處理鏈路與企業IT系統之間的邊界。通過與 CRM、ERP、財務系統、供應鏈管理平臺等業務系統的開放集成，AI客服不僅能正確理解問題，還能直接調取后臺數據、發起操作任務，將“問答型客服”進化為“任務型助手”。

>知識庫動態優化：讓AI回答始終基于最新知識

幻覺的另一個重要根源，是知識庫本身的不完善或落后。很多企業的知識庫停留在FAQ水平，數據孤島嚴重，無法滿足大模型對“上下文+多模態+實時性”的高要求。

瓴羊的解決方案是將知識庫管理也納入大模型AI運營中心的優化鏈條。系統支持多種格式的知識輸入，包括文本、視頻、圖像等多模態資料，并可通過開放API與企業使用的飛書、釘釘、CRM等工具打通，保證知識內容的動態更新與統一接入。

例如，下面是某航空企業，借助瓴羊Quick Service搭建的AI企業知識庫。

更重要的是，大模型AI運營中心還能監測哪些知識點頻繁被誤答或引用錯誤，從而自動觸發知識優化流程，補全、糾正、重組內容，幫助模型“補課”，使其輸出始終建立在權威、準確的信息基礎上。

>數據驅動優化：讓AI自我學習、持續進化

與其說大模型AI運營中心是一套優化工具，不如說它是一種數據驅動的自我增強機制。企業可以將真實客服對話數據導入系統，標注哪些回答有效、哪些回答出錯，并據此訓練模型進行持續調整。

在這個過程中，大模型AI運營中心采用的是“自動標注 + 人工干預”的方式，既保證了數據規模，又保障了質量。每一條標注數據，不僅用于訓練大模型，還用于構建反饋閉環，推動生成邏輯優化、知識重構、路由規則修正等多個環節聯動演進。

此外，大模型AI運營中心還支持“可解釋性AI”管理，幫助企業梳理每一個模型回答的來源和邏輯路徑，讓AI回答不僅對，而且可溯源、可追責、可管控，滿足對精確性和合規性的雙重要求。

這些機制的組合優化，并非紙上談兵，而是在多個企業場景中帶來了可量化的成效。數據顯示，通過引入大模型AI運營中心，企業的AI客服準確率可以提升約10%到20%，減少80%的知識庫維護所需時間，在復雜業務場景中，幻覺發生頻率明顯下降。

與此同時，AI系統的自動化處理能力大幅增強，人工干預需求顯著減少，整體客服運營成本隨之降低。客戶滿意度也隨之提升——用戶不僅感受到“AI回答快”，更感受到“AI回答準”。

瓴羊用實踐證明，大模型的幻覺并非無法駕馭。只要具備全鏈路控制能力、數據反哺機制與知識閉環思維，就能讓智能客服從“會說話”走向“說對話”。

是時候重新理解智能客服了

智能客服正從早期的關鍵詞匹配系統，演進為基于大模型的“全能助手”，具備對話理解、業務流轉和場景感知等能力。隨著像瓴羊Quick Service這樣的平臺成功破解“幻覺”難題，智能客服的邊界被全面拓寬。如今，大模型不僅能高效、準確地回應用戶問題，更能處理訂單查詢、物流跟蹤、退換申請等任務，真正實現從“能說”到“能做”。

與此同時，AI也成為人工客服的強力輔助，實時分析用戶意圖、情緒和風險，智能推薦應答策略，提升服務專業度。在運營層面，大模型還能參與對話質檢與流程優化，識別問題集中點，驅動服務持續進化。智能客服已不再是輔助工具，而是嵌入業務全鏈路的智能中樞，而Quick Service正是這一變革背后的重要推手之一。

例如，下面是某企業基于瓴羊Quick Service實現的實時智能填單+智能總結。

當然，光有技術還不夠，真正能跑通業務、落地成效，才是衡量智能客服價值的硬核標準。在這方面，瓴羊不僅構建了技術方案，更打造出了一套面向不同行業、不同數字化成熟度客戶的落地打法。

一方面，瓴羊打通了通用模型與行業專屬模型之間的橋梁。對于具備復雜業務規則的行業，如金融、零售、制造、政務等，瓴羊能夠基于通用大模型進行再訓練，構建貼合行業語境、理解專業術語、熟悉業務流程的定制化模型。這樣一來，AI不僅“聽得懂”，更“做得對”。

另一方面，瓴羊建立起“產品 + 服務”的商業交付機制，提供覆蓋全流程的專業支持。從前期的場景評估與部署規劃，到中期的模型調優與知識搭建，再到后期的效果評估與持續優化，企業客戶在不同階段都能獲得靈活、精準的能力支持，確保智能客服真正落地見效。

無論是對數字化基礎薄弱的傳統行業，還是對智能化要求極高的前沿企業，瓴羊都能提供適配性極強的落地方案，確保大模型不止于試點，而是成為真正推動企業提效增質的業務引擎。

我們站在一個新時代的門口

智能客服的演進從來不是孤立的技術迭代，而是整個數字服務體系邁向智能化、自動化、全球化的縮影。當前，隨著大模型能力的不斷增強，我們正處于一個關鍵轉折點上。智能客服不再只是“聽得懂客戶在說什么”，而是逐漸具備了“感知、理解、執行、進化”的綜合能力，一個全新的智能服務時代，正在展開。

當然，這一進化歷程才剛剛開始。無論是瓴羊還是其他廠商，都需要繼續努力，不斷突破技術與應用創新的天花板。

據張雙穎的介紹，接下來，瓴羊Quick Service將在以下幾個方面持續突破：

>多模態交互與自主任務規劃，重新定義“服務邊界”

AI客服將不僅僅局限于文本或語音的輸入輸出，它將具備多模態的交互能力，可以同時理解語言、圖像、甚至視頻中的信息，實現更自然、更沉浸式的人機交流。

例如，下面是某商貿城基于瓴羊Quick Service搭建的語音機器人。

想象一個場景：用戶拍一張損壞商品的照片上傳，AI便能識別問題類型、判斷賠付標準、自動生成工單并聯動售后流程，全程無需人工參與。

與此同時，AI也在逐步邁入“自主執行任務”的新階段。不再是被動地等待用戶發問，而是能夠規劃多步任務、動態調用工具和系統接口，完成如訂單修改、發票申請、預約安排等復雜操作。這種從“響應式問答”到“流程化執行”的能力躍遷，將真正釋放AI在企業服務中的價值。

更重要的是，瓴羊正引入獎勵機制與策略學習框架，使AI客服可以基于結果反饋自我進化。這意味著，未來的客服不僅能回答當前的問題，更能在與用戶每一次交互中變得越來越“聰明”。

>人才體系構建：打造真正懂業務、會訓練的“AI教練員”

再強大的技術，也需要“會用它的人”。模型要持續優化，知識庫要持續維護，對話策略要持續迭代，背后都需要專業的運營人才。

為此，瓴羊構建了覆蓋不同階段的“人工智能訓練師”認證體系。這不僅是對操作技能的培訓，更是幫助企業培養一批懂業務邏輯、懂數據標注、懂模型反饋的復合型人才。他們是AI客服系統的“訓練師”、“調教師”，更是推動企業服務智能化落地的核心中堅。

這一體系對于那些正處于數智化轉型初期的企業尤為重要，它縮短了智能客服的冷啟動周期，也降低了人才門檻，助力更多企業加速進入AI時代。

此外，隨著中國企業加快全球化步伐，智能客服的需求也早已不局限于本地。多語言、多文化、多政策的服務環境，對AI提出了更高的適配能力要求。瓴羊正在積極拓展海外市場，并針對不同地區的語言習慣、法規環境、服務偏好進行本地化調優。

綜上，當智能客服駛入大模型驅動的深水區，真正的較量早已不在于誰能“開口說話”，而是誰能“言之有據、言而有責”?；糜X，是技術的幻痛，也是時代的叩問：我們要怎樣的智能？瓴羊給出了一個不喧嘩卻有力的答案——模型貴精，不貴大，要快，更要精準。

在這個數據即洞察、服務即品牌的時代，智能客服不再是前臺的工具，而是企業認知世界、鏈接用戶的“第二大腦”。當AI學會自省，服務才會真正懂人；當系統具備演化能力，企業才算擁有了未來。智能不是盡頭，而是序章，真正的革命，從糾正幻覺開始。