摘要：姜春生，作为深耕通信云与智能客服领域的资深产品管理者，全面统筹容联云呼叫中心（AICC）与容联七陌两大核心产品线的战略规划、产品迭代及商业化落地全流程。凭借10余年在技术架构、产品设计与市场运营的跨领域实战经验，成功主导C端用户增长引擎与B端企业服务平台的全生

专访｜用技术解决真问题，让AI产生真价值 ；以服务传递温度，用温度赋能未来

＞＞＞＞

AI大模型不应是冰冷的技术堆砌，而应成为企业的“服务大脑”，用数据洞察需求，以智能创造价值，借合规筑牢根基。

PERSONAL PROFILE

/ 个人简介 /

姜春生，作为深耕通信云与智能客服领域的资深产品管理者，全面统筹容联云呼叫中心（AICC）与容联七陌两大核心产品线的战略规划、产品迭代及商业化落地全流程。凭借10余年在技术架构、产品设计与市场运营的跨领域实战经验，成功主导C端用户增长引擎与B端企业服务平台的全生命周期管理，构建起覆盖需求洞察、技术融合、业务拓展的全链路能力体系。凭借对技术趋势与市场需求的精准把握，在推动行业数字化转型进程中持续释放专业价值。

在通信云、AI与大数据技术融合创新领域，始终站在行业前沿进行战略布局。主导研发的全信创智能联络中心解决方案，通过信创架构重构与AI能力深度植入，推动传统呼叫中心实现从人工服务向智能交互的跨越式升级，助力企业客户服务效率提升40%以上，该项目更成为行业信创转型标杆案例。针对容联七陌产品线，创新性提出 “AI+数据+全渠道”业务型智能客服平台战略，通过构建智能工单、情感分析、预测服务等核心功能模块，实现从工具型客服系统到企业级智能服务中枢的蜕变。目前，该平台已为金融、零售、政务等超20个垂直领域的头部企业提供服务，覆盖用户规模突破5000万，年处理交互量超10亿次，助力客户平均降低运营成本35%。

COMPANY INTRODUCTION

/ 企业介绍 /

容联云是整合通讯+数据+智能核心能力，聚焦企业营销服场景的数智化产品和解决方案提供商。凭借卓越稳定的通讯能力和行业前沿的云计算、人工智能等技术，容联云为全球多个国家和地区的政府机构、企业组织提供安全、可靠、可信、高效的软件产品解决方案及服务。容联云基于对行业knowhow的深度洞察与行业发展前瞻视角，将通讯「客户联络与沟通能力」、数据「数据洞察与决策能力」、智能「大模型应用与多模型管理能力」结合，助力企业提升营销运营、销售转化和客户服务三大核心场景业务效率、驱动企业可持续增长。

＞＞＞＞

/ 引言 /

在人工智能技术狂飙突进的时代，“智能客服”早已不是新鲜概念。但随着ChatGPT、DeepSeek等大模型成为“新晋顶流”，行业陷入“大模型崇拜”与“AI替代人工焦虑”的双重困境时，作为国内智能客服领域的领跑者，容联云以“破局者”的姿态，给出了自己的答案——智能客服不是冰冷的技术堆砌，而是技术与温度交织的“服务艺术”；不是对人工的简单替代，而是推动服务价值向更高维度跃迁的“进化引擎”。

通过与容联云产品总经理的深度对话，我们了解到这家深耕智能客服领域的领军企业如何将AI深度融入业务场景、深化人机协作模式、坚守数据安全与隐私保护底线；如何在技术浪潮中把握航向，用数据洞察需求，用智能创造价值，用合规筑牢底线，用有温度的AI大模型重构客户服务体验。

成立于2013年的容联云，历经十年磨砺，实现了从“通讯服务商”到“智能客服引领者”的转型，其以技术创新为“护城河”，通过“通讯+数据+智能”的核心能力，逐步构建起覆盖营销、销售与服务全链路的智能化服务平台。

姜春生表示，“容联云的定位不是卖产品，而是聚焦‘客户体验的未来’，在这里，技术与业务深度融合，效率与温度完美共生”。

为此，容联云将企业的核心竞争力深深扎根于技术创新与场景落地的融合土壤，其自主研发的赤兔大模型在语义理解、话术生成等核心技术领域持续突破，配合全信创架构的坚实底座，不仅攻克了方言识别、多模态交互等技术难关，更在金融、政务等对安全需求较高的领域树立了标杆。目前形成的AICC全智能联络中心、容联七陌智能客服平台等产品矩阵，已应用至金融、政务、制造、零售等二十余个垂直领域，充分验证了技术与业务深度融合的广阔前景。

在AI大模型的落地实践中，容联云依据自身实践经验，开创了独具特色的方法论。姜春生表示，“企业不应追逐‘大模型潮流’，而应寻找‘场景钉子’，用技术解决真问题，让AI产生真价值”。通过锁定高频、高价值场景，让技术创新快速转化为企业效益。通过“大小模型协同作战”的组合拳，“全信创架构”构建的数据安全护城河与“联邦学习”打造的合规防线，为不同行业客户提供量身定制的安全方案……这种“场景支点”思维避免了技术空转，让AI真正成为破解业务痛点的利器。

面对大模型应用过程中可能存在的“数据安全”“技术适配”与“业务融合”的三重挑战，容联云给出的解决方案充满智慧。容联云致力于用全信创架构与合规设计，为企业筑牢AI落地的护城河。百分百本地化存储架构消除客户对数据安全的顾虑，“Ask Human”机制实现AI处理80%常规问题与人工介入复杂场景的完美平衡。这些实践印证着姜春生的洞见：“安全与创新不是非此即彼的选择题，而是必须同步攻克的必答题。”

当谈及AI与人工的共生关系时，姜春生表示，“AI不是替代人工，而是让人工更有价值。”AI承担标准化服务释放人力，使得人工坐席能专注处理复杂问题与应对情感沟通，从而推动客户满意度跃升。这种“人机协同”模式正演化为更先进的“AI教练+人工精英”模式，通过虚拟场景模拟训练提升客服人员专业水平。而多模态交互技术的深化应用，通过虚拟数字人实现沉浸式服务，让客户服务体验迎来质的飞跃。

展望未来，AI大模型正推动客服行业从“效率工具”向“智能决策引擎”跃迁，而容联云的蓝图已延伸至多模态交互、全球化服务与生态协同的深水区：视频客服为制造行业削减服务成本，跨语言知识图谱助力跨境电商企业打破地域服务壁垒……这些探索印证着姜春生对大模型在客服行业发展趋势的论断：“AI大模型不应是冰冷的技术堆砌，而应成为企业的‘服务大脑’，用数据洞察需求，以智能创造价值，借合规筑牢根基。”

跟随容联云产品总经理姜春生的视角，看容联云如何以AI大模型为笔墨，书写智能客服的新范式，如何在数智化转型的时代命题下，真正实现技术创新与人文温度的双向奔赴。

＞＞＞＞

/ 访问过程 /

INTERVIEW PROCESS

以下文字节选自视频内容，更多精彩请前往“客户观察”视频号/公众号观看完整视频。

Q

欢迎并感谢姜春生先生接受《客户观察》的本次采访，请您先简单介绍一下您个人及容联云。

姜春生：我目前担任容联云产品总经理，主要负责容联云呼叫中心（AICC）与容联七陌两条产品线的战略规划及执行工作。在技术、产品与业务方面积累了丰富经验，参与过C端和B端业务领域的产品研发及业务拓展，在通信云、AI与大数据技术融合应用方面有着深刻的思考和见解。带领团队推动了容联云传统呼叫中心向全信创智能联络中心转型，并助力容联七陌从单一的工具型客服系统，发展成为“AI +数据+全渠道”的业务型智能客服平台，为超20个行业的头部企业提供服务。

容联云成立于2013年，以云通讯技术起家，通过“通讯+数据+智能”的核心能力，构建起覆盖营销、销售、服务的全链路数智化解决方案。

在技术创新方面，容联云自主研发了赤兔大模型，助力客服实现语义理解、话术生成、知识图谱构建等场景的能力突破；全信创架构支持国产化芯片、操作系统、数据库，满足金融、政务等领域的高安全需求。

在产品矩阵方面，容联云的产品矩阵主要包含“容联云AICC”和“容联七陌”两大板块。容联云AICC是面向中大型企业的“全智能、全渠道、全信创”联络中心，支持智能路由、语音交互、会话分析等功能，主要服务于银行、政务等领域的客户。容联七陌是集“AI+数据+全渠道”为一体的智能客服平台，功能覆盖知识库建设、工单管理、私域运营等场景，致力于助力企业实现降本增效，辅助企业进行决策。

容联云的定位不是卖产品，而是聚焦“客户体验的未来”，在这里，技术与业务深度融合，效率与温度完美共生。截至目前，容联云已服务超10万企业客户，覆盖金融、政务、制造、零售等行业，在智能客服领域市占率稳居前三。

Q

容联云目前的客户服务主要聚焦于哪些场景？具体有怎样的应用以及取得了什么样的成果？

目前，容联云的AI驱动解决方案已在六大领域实现规模化落地。在金融行业，应用场景主要聚焦于智能荐卡和分期挽留，通过赤兔大模型构建AI助手，能够助力客服提升产能，提高客户转化率。从过往案例来看，有了AI的助力，人均产能大致能提升25%，客户转化率可以提高10%~15%。

除此之外，在金融行业AI还可以应用于合规质检。容联云的合规质检模型内嵌银保监会合规逻辑的质检代理Agent，能够精准识别18类隐性违规，从而有效提高识别准确率，减少人工质检耗时。

在政务领域，由于该领域具有存在的问题较简单、重复且量大等特点，因此问题解决率较高。比如我们服务的某民生热线，通过AI能够实现90.8%的问题解决率，人工转接率仅9%左右，由此，每年节省的人力成本超300万元。除此之外，AI还具备为政务部门提供职称评审以及网上答辩功能，助力其整体实现全流程线上化，极大地提升了办事效率。

在制造行业，容联云结合国际经济形势，抓住了“出海”这一关键词，致力于为出海企业构建全球化的服务网络。通过容联云打造的全信创联络中心，客户满意度得到了很好地提升。

在消费零售行业，由于普遍的产品利润率较低，所以大多客户更加重视成本投入，针对这一点，容联云通过提供全场景智能客服，能够解决80%的常见问题，不仅能助力零售企业实现降本增效，还能通过会话分析来优化服务话术，升级客户体验，更能够通过智能工单系统缩短问题处理时长，从而提升价值转化率。

除此之外，在“私域流量转化”这一版块容联云也具备了较成熟的解决方案。例如小红书平台，可以通过接入在线客服完成“种草-咨询-转化”闭环，从而有效提升私域转化率。

Q

随着AI技术深入发展，大模型应用陷入“场景泛滥”困境，企业面临资源投入与业务价值的艰难抉择。您认为企业该如何高效落地具有商业价值的AI大模型应用场景？需要从哪些维度进行系统性规划，并规避常见实施风险？

容联云自身在探索落地AI大模型的过程中，也不免走了一些弯路，经过反复多次的实践，如今积累了一些可以和大家分享的经验。首先在场景选择上，要确保选择的场景和自身企业业务相关度较高，并且优先选择高频、高价值的场景。

其次需要考虑的是技术成熟度，从知识检索、话术生成等低门槛场景切入效果立竿见影，再逐步扩展到复杂推理。而后还需筑牢数据基础，确保数据质量以及在某些场景下数据的合规性。例如我们曾经在金融行业落地的场景，我们在服务的银行筛选了10万条历史规划数据，正是因为有了这样庞大的数据加持，构建的知识库的准确率直接从85%提升到了89%。

最后也是最重要的一点——选择合适的大模型。以容联云的大模型应用实践为例，我们自研了赤兔大模型，这是行业首个面向企业应用的垂直行业多层次大语言模型，其落地场景也是从容易切入的场景逐步延伸到更复杂的场景，它能够通过RAG（检索增强生成）技术融合行业知识库；容犀Copilot是基于赤兔大模型研制的生成式应用，能够一键挖掘金牌话术、构建知识，发挥“实时AI领航员”的作用。

容联七陌作为生成式一体化智能客服平台，其X-Bot文本机器人能够7*24小时不间断为客户提供精准的多模态问答服务，高效解决常见问题，提升客户服务响应速度；AI外呼则能根据设定策略，自动拨打电话，完成通知、调研、营销等工作，大大提高外呼效率，降低人力成本。

从容联云的整个实践过程来看，即使大模型具备很强的能力，企业也不应该盲目追赶大模型的潮流，而是去找“场景钉子”，用技术去解决真正的问题，然后产生真正的价值。

Q

在大模型落地过程中，除了大家普遍知晓的高成本投入外，企业还可能面临哪些潜在的风险与挑战？容联云是如何帮助客户应对这些挑战的？

对客服领域而言，数据的安全和隐私保护十分重要，也是大模型在应用与实践过程中面临的挑战之一。

在数据安全方面，目前，容联云呼叫中心的架构已经完全转型为全信创架构，支持国产芯片、国产操作系统、国产数据库等。主流的国产芯片系统已经实现了全兼容，我们可以根据客户诉求快速地选择不同的版本给客户进行系统的搭建。

数据隐私保护对企业而言需要尤其注意，在大模型正处于热潮的当下，企业需要考虑边界数据的“边界”到底在哪？数据是完全通过云端的能力去处理，还是用本地化的能力去处理？

对此，容联云主要采用了“联邦学习”机制，即使数据不出库，但我们依然能够把数据的能力发挥出来，通过本地与云端相结合，让数据的价值最大程度地发挥出来，同时又保护了客户的隐私。

在大模型落地过程中，还可能存在技术适配性的挑战。对企业而言，不能盲目追求大模型的落地，虽然大模型参数大、能力强，但是往往在落地过程中就会发现，参数大意味着响应时间久且处理问题的耗时也难以控制。

所以我们的经验就是采用“大小模型协同”的方式，将赤兔大模型与行业小模型结合去解决问题，这样能够有效提升问题的解决率。对客服领域而言，这种“多模态”的应用方式是无法避免的。

大模型与业务的深度融合也是需要解决的难题。业务场景的多样性和复杂性要求模型具备高度定制化能力，虽然行业中各家厂商已有的大模型能力很强，但强的是通用的能力，不能在某个细分领域做到极致，并且这种能力的边界也不容易控制。

对此，容联云通过场景化训练和人机协同的方式，去解决细分领域客户的个性问题以及行业的共性问题，让大模型能够最大程度地发挥其能力，真正赋能企业业务发展。

从容联云的角度来看，安全与创新不是选择题，而是必答题，因此，容联云选择用全信创架构与合规设计，为企业筑牢AI落地的护城河。

Q

据Gartner预测，80%的客服中心将应用生成式AI。您如何看待AI与人工的协作关系？未来是否可能存在AI完全替代人工客服的情况？

我认为AI并不能完全取代人工。在AI席卷行业的当下，客服行业从业人员需要思考如何实现“低价值”角色向“高价值”角色的转变。

在我看来，未来行业无法完全脱离人工，更多地会采用“人机协同”的模式。AI主要担任处理重复性工作、标准化任务的角色，而应对复杂问题与情感沟通时，仍旧需要人工来进行，这是机器无法替代的。

容联云提倡的一直都不是“AI替代人工”，而是要让人工更有价值，是“人机协同深化”。容联云正积极拥抱“人机耦合”这一趋势，在技术上持续优化赤兔大模型，提升其多模态处理能力与行业适配性；在业务层面，探索“AI教练+人工精英”的培养模式，利用AI模拟真实服务场景，帮助人工客服快速积累经验、提升专业素养。

未来，AI与人工将形成“超级协作体”，AI负责服务的广度与效率，人工赋予服务深度与温度，共同推动客户服务行业向智能化、人性化的新纪元迈进。

总的来说，AI技术的快速发展对客户服务行业来说是机遇与挑战并存的，AI技术对行业带来的冲击与变革在倒逼从业者提升能力以及增加创新力。用更接地气一点的话来说，“如果你不学习，但还想继续从事这个行业，我觉得是非常危险的。”

Q

您认为未来AI大模型在客户服务行业的发展趋势是什么？容联云如何在这一趋势中保持领先地位，为客户创造更大的价值？

从技术演进视角来看，我坚信大模型正朝着通用人工智能（AGI）的方向迈进，其理解、推理和学习能力将不断突破边界。

在客户服务领域，这意味着AI能够更深入地理解客户需求，甚至预判客户潜在诉求。例如，当客户提及“最近手机总卡顿”，AI不仅能推荐维修服务，还能基于用户历史数据，主动提供以旧换新方案。同时，多模态交互技术的成熟，将使AI从单一的文本、语音交互，升级为融合图像、视频、虚拟现实的沉浸式服务，客户通过虚拟数字人“面对面”咨询产品细节，AI能即时生成3D模型进行演示，服务体验将迎来质的飞跃。

至于未来大模型能够发展到何种程度，现在确实很难预判，因为大模型的边界在不断被打破。以前大家认为大模型的边界可能在这，但可能在一年不到的时间，这个边界就已经不存在了。所以我们能做的就是紧跟着行业的发展趋势，不停地去尝试探索，去落地实践。

当前，AI大模型正推动客服行业从“效率工具”向“智能决策引擎”跃迁，在此背景下，容联云通过容联七陌、AICC呼叫中心两大业务线的深度协同，构建了“技术-场景-生态”三位一体的落地路径。

针对技术演进趋势，容联云制定了从单一交互到全链路智能的发展方面。首先，构建多模态交互形式来重构服务体验，例如，对制造行业来说，能够通过视频客服远程维修指导，从而降低服务成本。其次通过智能决策穿透业务壁垒，使用大模型分析客户历史对话、订单数据、售后反馈，而后自动生成“服务-营销-风控”联动策略，打通企业CRM、ERP等系统，实现“客户需求-库存管理-供应链调度”的全链路智能响应。

针对行业变革发展，容联云强调助力企业客服中心完成从“成本中心”到“增长引擎”转变。例如，通过实现私域流量运营的智能化跃迁获得更高的客单价，提升具体业务的转化率；通过构建跨语言知识图谱实现全球化服务的深度适配，为跨境电商等客户自动生成符合欧美、中东等地区文化习惯的客服话术，打破地域服务壁垒。

通过上述布局，容联云将在未来三年推动AI大模型从“降本工具”向“增长引擎”的范式转变。

▼

策划：梦茹、文娟

采访：文娟

编辑：文娟、雨辰

来源：察察说