让 AI 像金牌客服一样说话：一份人人都能看懂的实战指南

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更新时间：2025-08-25

开场白：为什么客服还需要“说话指南”？

你一定遇到过这样的场景：

  • 客服态度很好，却绕来绕去答不到点子上；
  • 投诉电话越打越生气，最后只能人工转接；
  • 机器人客服只会复读“请稍等”，让人抓狂。

问题的核心不是“答不答得出来”，而是“怎么答”。
通义点金最新开源的 CSConv 数据集和 CSC 框架，正是为了教会 AI（以及正在读文章的你）像金牌客服一样说话：既解决问题，又安抚情绪，还能把下一次生意也顺便留住。

一、CSC 是什么？一句话解释

Customer Support Conversation（CSC）＝ 一套“客服说话说明书”。
它把一次完整的客服对话拆成 5 个阶段、12 个策略，让 AI 每一步都知道该说什么、怎么说，还能根据客户情绪灵活调整。

5 个阶段 12 个策略（挑重点看）
1. 连接 打招呼（GT）、身份确认（IV）
2. 识别 复述确认（RP）、情绪安抚（EM）
3. 探索 细化问题（PR）、给建议（PS）
4. 解决 信息告知（ID）、执行方案（RI）
5. 维护 请求反馈（FR）、感谢收尾（AC）

二、CSConv 数据集：1855 条真实对话的“精修版”

2.1 数据来源

  • 中国头部金融机构的 69 万通真实客服录音（已脱敏）。
  • 覆盖 8 大场景：账户交易、产品咨询、技术故障、投诉处理、营销活动、风控安全、财务规划、其他。

2.2 为什么需要“精修”

原始录音虽然真实，但存在三大痛点：

  1. 说话啰嗦，重点不突出；
  2. 客服策略使用随意，难以系统学习；
  3. 客户情绪被忽视，投诉升级。

于是，我们用大模型把原始对话“重写”了一遍：

  • 保留真实问题（比如“转账 5000 没到账”）；
  • 加入策略标签（哪一句用了情绪安抚，哪一句给了方案）；
  • 补全缺失环节（例如感谢收尾）。

最终留下 1855 条高质量对话，平均每条 27 句，策略覆盖率从 55% 提升到 98%。

三、RoleCS：11 232 条“合成但靠谱”的训练数据

如果 1855 条不够训练大模型怎么办？
我们让 AI 自己“扮演”客户和客服，生成了 RoleCS 数据集。

3.1 角色分工

角色 职责
规划师（Planner） 选话题、定客户画像、生成场景
客服助理 给客服推荐下一步策略
客服 按策略生成回复
客户助理 提醒客户下一步该说什么
客户 按画像生成情绪化回复

3.2 客户画像长什么样？

以一位 40 岁北京用户为例：

  • 职业：中层管理者，收入中等，风险保守；
  • 语言风格：谨慎、言简意赅；
  • 当前压力：孩子学费 + 房贷，急需资金周转。

把上千种画像 × 8 类话题 × 策略组合，就得到了 1 万多条不重复的对话。

四、实战效果：模型成绩一览

模型 参数量 未微调得分 +RoleCS 微调后
Qwen2.5-72B 720 亿 37.2 43.3
LLaMA3.1-70B 700 亿 38.8 42.8
DeepSeek-R1 6710 亿 39.8 39.8（本身已很强）

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结论：即使是 70 亿参数的小模型，只要用 RoleCS 微调，也能追上 6710 亿的“巨无霸”。

五、如何自己上手？三步走

5.1 获取数据

  • 数据集与代码已开源：GitHub 地址
  • 直接下载 HuggingFace：
git clone https://huggingface.co/datasets/DianJin/DianJin-CSC-Data

5.2 安装环境

pip install transformers datasets torch

5.3 微调示例（LoRA，单卡 A100 即可）

from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct")
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./csc_qwen7b",
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=2,
    num_train_epochs=3,
    learning_rate=3e-5,
    fp16=True,
)
Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=rolecs_dataset).train()

六、FAQ：你可能关心的 10 个问题

问题 回答
1. 数据集是中文还是英文？ 全部中文，场景更贴近国内用户。
2. 能否商用？ Apache-2.0 协议，可商用，需注明来源。
3. 需要多少 GPU？ 7B 模型单张 80G A100 即可，70B 建议 4 卡。
4. 对话里包含敏感信息吗？ 已用占位符替换，如“[公司名称]”。
5. 能否识别语音？ 当前仅文本，语音需先转录。
6. 模型会瞎编答案吗？ 训练时加入了“指出不合理需求”的指令，降低幻觉。
7. 如何评估效果？ 可用 BLEU-4、ROUGE-L、人工打分 1-5 星。
8. 支持多轮对话吗？ 支持，最长 50 轮，平均 27 轮。
9. 有没有现成的 API？ 通义点金平台已上线标准化 API，可直接调用。
10. 后续会更新吗？ 计划每季度追加新场景，如保险、证券。

七、知识图谱：一张图看懂 CSC 框架

graph TD
    A[客户来电] --> B[连接阶段<br>GT 打招呼]
    B --> C[识别阶段<br>IV 身份确认<br>EM 情绪安抚]
    C --> D[探索阶段<br>PR 细化问题<br>PS 给建议]
    D --> E[解决阶段<br>ID 信息告知<br>RI 执行方案]
    E --> F[维护阶段<br>FR 请求反馈<br>AC 感谢收尾]
    F --> G[结束通话]

八、真实改写案例：一句一句拆给你看

原始录音片段

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客户：我昨天转了 5000，怎么还没到账？客服：系统维护，再等一小时吧。

按 CSC 框架重写后

说话人 策略 内容
客服 GT 您好，这里是 ×× 客服，请问有什么可以帮您？
客户 — 我昨天转 5000 给孩子交学费，现在还没到账，急死了！
客服 EM 完全理解您的着急，学费不能耽误，我马上为您核实。
客服 ID 经查询，银行昨晚 23:00-01:00 系统维护导致延迟，预计 1 小时内入账，请您放心。
客服 FR 请问这样解释是否解决了您的疑问？还有其他需要帮忙的吗？
客服 AC 感谢您的耐心，到账后我们会短信提醒，祝您生活愉快！

结果：同一问题，客户满意度从 3 星拉到 5 星。

九、写在最后：把 AI 当同事，而不是替代者

CSC 框架不是为了让 AI 取代人工客服，而是：

  • 让新手客服有章可循，减少培训时间；
  • 让老客服有数据佐证，知道哪句话真正安抚了客户；
  • 让企业用更少的人力，覆盖更多高峰时段。

如果你正准备落地智能客服，不妨把 CSConv 和 RoleCS 当作“第一块积木”。
下一步，也许就是 AI 和你并肩坐在工位上，一起把投诉变成好评。

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开源地址：

  • 数据集 & 代码：https://github.com/aliyun/csc
  • 在线体验：https://tongyi.aliyun.com/dianjin

期待在评论区看到你的实践故事。