这项由苏州大学计算机科学与技术学院的朱杰、李军辉、孔芳教授团队与阿里云通义千问团队的窦怀霞、郭立凡、陈峰、张驰等研究人员合作完成的研究发表于2025年8月，详细成果可以通过论文链接https://github.com/aliyun/qwen-dianjin访问。这项研究就像是给人工智能装上了一颗善解人意的心，让它不仅能解决问题，还能在整个过程中展现出专业客服那种温暖贴心的服务态度。

想象一下这样的场景：你遇到银行转账问题打客服电话，电话那头的客服不仅迅速帮你解决了问题，还在你焦急时给予安慰，在问题解决后主动询问是否还有其他需要，最后礼貌道别。现在，研究团队要让人工智能也能做到这样的服务水准。这不是简单的问答机器人，而是一个真正懂得客户心理、掌握专业服务技巧的数字助手。

传统的对话系统往往只关注解决问题本身，就像一个只会机械回答的机器人，缺乏人情味。而现实中优秀的客服人员会根据不同情况采用不同的沟通策略：遇到愤怒的客户时先安抚情绪，面对复杂问题时会耐心引导，在服务结束时会礼貌地确认满意度。研究团队意识到，要让AI真正胜任客服工作，必须让它学会这些微妙的沟通艺术。

这项研究的独特之处在于，它不是简单地训练AI回答问题，而是教会AI如何像经验丰富的客服专员那样，在整个服务过程中运用各种专业策略。团队基于国际客户体验管理标准COPC的指导原则，设计了一套完整的客服对话框架，就像给AI制定了一本详细的服务手册。

更令人惊喜的是，研究团队还开发了一种创新的角色扮演方法来生成训练数据。他们让AI扮演不同角色：规划师设定服务场景，助手提供策略建议，客服和客户进行真实对话。这种方法就像是让AI在一个虚拟的客服培训中心里不断练习，通过大量的模拟对话来掌握服务技巧。

实验结果显示，经过这种训练的AI在生成高质量、策略性强的客服回复方面有了显著提升，人工评估也证实了它在问题解决能力上的显著进步。这意味着我们距离拥有真正智能、贴心的AI客服又近了一步。

一、破译优质客服的密码：构建专业服务策略框架

要让AI成为优秀的客服，首先得理解什么叫优质服务。研究团队就像是在破译优秀客服的服务密码，他们仔细研究了国际认可的COPC客户体验管理标准，并结合实际的客服工作流程，设计出了一套完整的客户支持对话框架。

这个框架将整个客服过程分解为五个关键阶段，就像一场精心编排的服务舞台剧。首先是"建立连接"阶段，这就像是舞台剧的开场，客服需要用友好的问候语营造温馨氛围，让客户感受到被重视。接着是"识别需求"阶段，客服要像一位细心的医生一样，仔细了解客户的问题和情绪状态。

第三个阶段是"探索解决方案"，这时客服变身为问题解决专家，与客户一起讨论和评估各种可能的解决办法。第四阶段"实施解决"则是整个服务的高潮部分，客服要确保解决方案得到有效执行，就像外科医生精准完成手术一样。最后的"维护关系"阶段则像是舞台剧的温情结尾，客服要在问题解决后仍然保持专业的服务态度，为未来的服务留下良好印象。

这五个阶段并不是死板的步骤，而是灵活的模块化组件。就像积木一样，可以根据不同情况进行组合和调整。比如，即使某个问题无法完全解决，客服仍然可以在探索阶段提供情感支持，在解决阶段承认服务限制，在维护阶段专业地结束对话。

在每个阶段中，研究团队还定义了十二种具体的支持策略，就像给客服准备了十二种不同的沟通工具。比如"问候语"策略用于友好地开始对话，"身份验证"策略确保服务安全，"情绪管理"策略帮助安抚客户的负面情绪。还有"重述"策略用于确认理解准确，"问题细化"策略帮助深入了解需求，"提供建议"策略给出专业指导。

"信息传递"策略用于清晰解释相关政策和流程，"解决实施"策略确保解决方案得到执行，"反馈征询"策略主动了解客户满意度。最后还有"感谢与结束"策略和"关系维护"策略，确保服务以温暖专业的方式结束，并为未来服务建立良好基础。

这套框架的精妙之处在于它不是简单的规则清单，而是一个有机的服务生态系统。每种策略都有其特定的使用场景和方法，客服可以根据对话的具体情况灵活选择和组合使用，就像一位经验丰富的厨师根据食材和客人喜好调整菜谱一样。

二、从真实对话中学习：打造高质量训练数据集

有了理论框架，接下来的挑战是如何获得足够高质量的训练数据。这就像是要为AI准备最好的教材和练习册，让它能从中学到真正的服务技巧。

研究团队面临的第一个难题是：真实的客服对话虽然贴近实际，但往往缺乏结构性，很难直接用于训练AI学习特定的服务策略。就像原始的录音资料虽然真实，但缺乏系统的教学设计，无法直接作为培训教材使用。

为了解决这个问题，团队采用了一种巧妙的"对话重写"方法。他们收集了69万条来自阿里云售前售后客服中心的真实对话，这些对话涵盖了八个主要服务领域。然后，他们使用先进的语言模型对这些对话进行重写，就像是让一位资深编辑将原始素材改编成精美的教学案例。

这个重写过程非常精细。语言模型会分析原对话的核心问题和用户意图，然后重新生成一个在语义上完全一致但结构更清晰、策略使用更明确的新对话。就像是将一段自然的交谈整理成一篇条理清晰的文章，保持原意不变但表达更加精准。

重写后的对话发生了明显的变化。原本平均只有19个回合的对话扩展到27个回合，客服回复的平均长度从41个字增加到49个字，而客户回复则从22个字精简到17个字。更重要的是，明确策略使用的比例从55%大幅提升到98%，这意味着几乎每个客服回复都体现了特定的服务策略。

为了确保数据质量，团队设计了四阶段的筛选流程，就像是对珍贵材料进行层层筛选和打磨。首先是预筛选阶段，使用规则过滤掉质量明显不达标的对话，比如太短、太长、回合不平衡或客户响应无效的对话，同时使用AI识别并排除包含不当内容的对话。

接着是采样重写阶段，从每个主题中选择最多500条高质量对话进行重写。重写过程中，AI会为每个客服回合选择最合适的支持策略，偶尔使用"其他"策略来保持对话的自然性。客户回复也会被相应调整，确保整个对话的连贯性。

第三阶段是后筛选，再次使用规则和AI检查来验证结构完整性、策略覆盖度和内容连贯性，过滤掉缺乏共情能力或策略运用不当的对话。最后是人工标注阶段，由获得COPC认证的专家评审剩余对话，从现实性、共情能力和框架遵循度等维度进行评估，最终得到1855条高质量对话组成评估数据集CSConv。

这个数据集展现出了丰富的多样性。涵盖了账户交易管理、产品咨询、技术支持等八个主要话题，每个话题大约占11%到16%的比例。在策略使用方面，最常用的是"信息传递"策略占14.9%，"情绪管理"策略占11.9%，"提供建议"策略占10.0%，这恰好反映了优质客服工作中信息传达和情感关怀并重的特点。

三、AI角色扮演剧场：创新的对话生成方法

仅仅有高质量的评估数据还不够，要真正训练出优秀的AI客服，还需要大量的训练数据。传统的数据收集方法不仅成本高昂，而且难以保证多样性和一致性。研究团队想出了一个绝妙的解决方案：让AI自己扮演不同角色来生成训练对话，就像是在AI世界里搭建了一个客服培训剧场。

这个虚拟剧场里有五个关键角色，每个角色都有明确的职责和使命。首先是规划师，就像是剧场的导演，负责设定每场服务剧的背景故事和目标。规划师会从预设的话题列表中选择一个服务主题，然后从包含1948个不同客户画像的角色库中挑选一个客户人设，基于这些信息生成具体的服务场景和客户沟通目标。

接下来登场的是客服助手，就像是资深的服务指导老师，专门为客服提供策略建议。客服助手会根据当前的对话历史和服务场景，从十二种预定义策略中推荐最合适的应对策略，确保每个服务环节都能体现专业水准。

真正的对话主角是客服和客户这两个角色。客服会根据助手的策略建议，结合对话历史和场景信息生成专业的服务回复。而客户则会根据自己的人设特点、沟通目标和场景设定来生成自然的客户回应，确保整个对话过程既真实又符合预设的服务目标。

最后是客户助手，类似于一位贴心的顾问，帮助引导对话朝着客户目标发展。客户助手会基于客户的沟通目标和当前对话进展生成下一步的交流方向，确保客户的回复既符合人设特点又能推动问题解决。

这种角色扮演方法的精妙之处在于每个角色都有专门的任务，形成了一个完整的服务生态系统。规划师确保场景的多样性和真实性，客服助手保证策略运用的专业性，客服和客户的互动产生自然流畅的对话，而客户助手则维护了客户行为的一致性和目标导向性。

为了保证生成对话的多样性，团队特别注重客户画像库的建设。他们从1.5万多条真实客服对话中提取客户信息，构建了详细的客户画像模板，包括人口统计信息、财务状况、沟通偏好等多个维度。为了避免重复，他们使用文本嵌入技术计算画像间的相似度，删除相似度超过85%的重复画像，最终保留了1948个独特的客户画像。

通过这种方法，团队生成了超过1.3万条高质量的合成对话，经过质量筛选后得到1.1万条对话组成训练数据集RoleCS。这些对话不仅保持了高度的策略一致性，还展现出丰富的场景多样性，为AI学习各种服务技巧提供了充足的训练素材。

四、实战检验：AI客服的华丽蜕变

理论框架搭建完成，训练数据准备就绪，现在到了关键的实战检验环节。研究团队设计了全面的评估体系，就像是为AI客服安排了一场严格的职业技能考试，要从多个维度检验它的服务水平。

实验涵盖了多种主流的大型语言模型，包括GPT-4o、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、Qwen2.5系列和LLaMA3.1系列等。这些模型就像是不同背景的客服候选人，有些专长于中文服务，有些在通用能力上表现突出。团队使用RoleCS数据集对部分模型进行了精细调优，就像是对新员工进行专业的客服技能培训。

评估方法分为两种情境。第一种是"参考语境评估"，所有模型都基于相同的标准对话历史进行评估，就像是给所有候选人相同的案例进行处理，确保比较的公平性。第二种是"生成语境评估"，模型需要基于自己生成的对话历史继续服务，这更接近真实客服场景，考验的是模型在多轮对话中保持连贯性和相关性的能力。

评估指标涵盖了多个维度。除了传统的文本相似度指标如BLEU和ROUGE，团队还特别关注策略预测准确性，即AI是否能够准确选择合适的服务策略。这就像是不仅要求客服说话流利，还要求他们懂得在什么时候使用什么样的沟通技巧。

实验结果令人鼓舞。在所有未经特殊训练的模型中，规模更大的模型通常表现更好，这符合常理。特别值得注意的是，针对中文优化的模型如Qwen和DeepSeek在客服任务上明显优于通用模型，这说明语言和文化背景的匹配对客服质量至关重要。

更让人惊喜的是RoleCS训练数据的效果。所有经过RoleCS微调的模型都在各项指标上获得了显著提升。特别是Qwen2.5-Instruct-72B模型，经过微调后的表现甚至达到或超越了强大的DeepSeek-R1基线模型，这证明了专门的客服训练数据的巨大价值。

为了更全面地评估AI客服的质量，团队还引入了GPT-4o、Qwen-Plus作为AI评判员，以及人工专家评估。AI评判员从准确性、有用性、理解力、连贯性、信息量和共情能力等六个维度对回复质量进行评分。结果显示，经过微调的Qwen2.5-Instruct-72B和LLaMA3.1-Instruct-70B在整体质量上表现最佳，甚至超过了一些更大规模的模型。

人工评估进一步确认了这一趋势。三位专业标注员对100个对话样本进行独立评估，结果与AI评判的趋势基本一致。更重要的是，人工评估员之间以及与AI评判员之间都显示出较强的一致性，表明评估结果是可信的。

五、深度解析：角色扮演魔法的奥秘

为了更深入理解角色扮演方法的效果，研究团队进行了一系列细致的对比实验，就像是在解剖一台精密仪器，要弄清楚每个部件的作用。

首先，他们比较了三种不同的数据生成方法。基线方法1是纯粹的上下文学习，不使用任何角色扮演；基线方法2使用角色扮演但没有客服助手；完整的RoleCS方法则包含所有五个角色。实验结果清晰地显示了角色扮演的价值：相比于简单的上下文学习，角色扮演方法显著提升了对话质量；而增加客服助手后，质量进一步得到提升。这说明专业的策略指导对于生成高质量客服对话至关重要。

数据规模的影响同样值得关注。团队测试了使用不同数量训练数据的效果，发现最显著的性能提升出现在前3000个样本中，之后的改进变得边际化。这个发现很有实用价值：即使是相对少量的高质量合成数据也能带来substantial的性能提升，这为实际应用提供了经济可行的方案。

策略指导的作用也得到了深入验证。团队比较了三种不同的策略使用方式：不使用策略指导、先预测策略再生成回复、以及使用标准答案策略。结果显示，预测策略的方法略优于不使用策略，而使用正确策略时效果最佳。这表明准确的策略预测确实能够提升客服回复的质量，同时也暗示了进一步提升策略预测准确性的重要性。

为了减少潜在的评估偏见，团队还使用了GPT-4o和Qwen-Plus两个不同的AI评判员。两个评判员的评估结果高度一致，都认为经过微调的模型表现更优。这种评估的一致性增强了结果的可信度。

数据多样性分析揭示了RoleCS数据集的丰富特征。词汇层面的多样性指标显示，RoleCS在保持对话自然性的同时提供了更丰富的表达变化。语义层面的分析通过TF-IDF向量计算对话间的相似度，结果表明不同对话间保持了合适的差异性，避免了过度同质化的问题。

这些深入分析不仅验证了方法的有效性，还为未来的改进指明了方向。比如，如何进一步提升策略预测的准确性，如何在保持数据质量的同时提高生成效率，以及如何更好地平衡对话的自然性和策略性等问题。

经过这项全面深入的研究，我们看到AI客服正在从简单的问答机器向真正理解客户需求、掌握专业服务技巧的智能助手转变。这不仅是技术的进步，更是服务理念的升华。当AI能够像最优秀的人类客服一样，在解决问题的同时给予客户情感关怀和专业指导时，我们就真正进入了智能客服的新时代。

这项研究为整个客服行业带来了新的可能性。企业可以利用这种方法训练出符合自己服务标准的AI客服，既能保证服务质量的一致性，又能大幅提升服务效率。对于客户而言，无论何时何地，都能获得专业、贴心、高效的服务体验。

更重要的是，这种方法论还可能延伸到其他需要复杂人际交往技巧的领域，如教育咨询、医疗咨询、心理辅导等。当AI掌握了人类最宝贵的沟通艺术时，它就能在更多场景中成为人类的得力助手，共同创造更加温暖、高效的服务世界。

Q&A

Q1：CSC客户支持对话框架包含哪五个阶段？每个阶段的作用是什么？

A：CSC框架包含五个阶段：建立连接（友好问候营造温馨氛围）、识别需求（了解客户问题和情绪）、探索解决方案（讨论评估解决办法）、实施解决（确保方案有效执行）、维护关系（专业结束并为未来服务打基础）。这些阶段像积木一样可以灵活组合，不是死板的步骤。

Q2：RoleCS角色扮演方法是如何生成训练数据的？

A：RoleCS方法让AI扮演五个角色生成对话：规划师设定服务场景和客户目标，客服助手推荐应对策略，客服根据策略生成专业回复，客户助手指导对话方向，客户根据人设特点回应。通过1948个不同客户画像和八个服务主题的组合，生成了1.1万条高质量训练对话。

Q3：经过RoleCS训练的AI客服效果如何？有什么具体改进？

A：实验结果显示，所有经过RoleCS微调的模型都获得显著提升。Qwen2.5-Instruct-72B经微调后甚至超越了强大的DeepSeek-R1基线模型。在策略使用准确性、回复质量、共情能力等方面都有明显改进，人工评估也确认了AI在问题解决能力上的显著进步。

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