Shulex：市场、产品和服务三位一体，构建AI 矩阵

“关于未来客服机器人的发展趋势，我们看到两方面的趋势：一方面是多模态，传统的客服机器人主要依赖于文字交互，而未来用户可以通过语音、图像、文字等多模态交互方式，与客服机器人进行交流将大幅提高用户的使用体验；另一方面，未来的AI客服机器人将不仅仅是回答问题，还可以基于强大的推理总结与AI调度能力，为用户推荐产品，协助用户完成自动化办理或查询等任务。”数里行间SHULEX（VOC.AI）创始人郭振日前在接受笔者的采访时表示，当下正处一个人与机器交互变革的AI时代，这对致力于通过大模型、AI应用帮助企业升级的SHULEX来说，是一个绝佳的市场机会。

作为面向全球市场的大模型应用公司，Shulex围绕市场、产品、服务三要素，提出了‘AI-first’（以AI为核心）的运营理念，构建AI客服和消费者洞察等产品解决方案，赋能品牌企业的客户体验管理环节，助力品牌实现业务增长与全球化拓展。

其中Shulex AI客服机器人是一款基于AI大模型基础研发的新型聊天机器人，可以自动回复，办理售前，售中，售后等客户问题。根据用户提供的历史回信、聊天对话、文档资料、公开网页信息，AI Agent客服机器人会自动学习知识，并生产问答（FAQ）知识库。

值得一提的是，亚马逊云科技为Shulex提供全托管的生成式AI服务Amazon Bedrock，以及全托管的机器学习平台Amazon SageMaker等服务，助力Shulex快速落地跨境电商领域生成式AI解决方案，赋能企业构建以用户为中心的服务体验。

例如，Shulex应用Amazon Bedrock内置的Claude 3模型，以及基于Amazon SageMaker部署微调的Mistral模型实现语义理解与意图识别；Shulex选择使用Amazon Bedrock 提供的Cohere模型，实现知识的向量化处理及存储。此外，Shulex还应用Amazon OpenSearch Service来支持向量数据库的构建与混合搜索功能；在根据用户问题和检索知识生成客服机器人回复的场景中，Shulex使用 Amazon Bedrock 内置的Claude 3.5 Sonnet模型进行语言处理与知识召回，实现了兼具智能度和速度的客服回复能力。

在构建 AI 客服机器人的时候，虽然它是基于大语言模型的创新的智能的应用，但实际上并没有一个大模型的能够满足客户的所有的要求，比如说安全、成本、业务个性化、智能化，甚至是推理速度等。亚马逊云科技为用户提供了很多的选择，比如基于Amazon SageMaker Endpoint可以去帮助用户去部署私有化大模型，保证更高安全性的同时兼具成本优势。

另外针对跨境电商场景下模型的微调需求，通过Amazon Bedrock基础模型的全托管平台就可以去很好地去帮助客户实现大模型的微调和部署。当然， Amazon Bedrock服务并不是提供一个单一的模型给用户来去选择，业内最领先的大语言的模型，比如Claude 3、Cohere、Meta Llama3等模型都可以通过Amazon Bedrock为出海客户所用。

与此同时，AI客服机器人是面向终端消费者，为了最大程度杜绝可能造成的品牌负面影响，机器人与消费者互动后生成的回复需要严格的红线控制，所以Shulex在构建AI客服机器人时最为关注回复生成的幻觉监测及红线问题的监控与预警。Amazon Bedrock 具有如 Guardrails 等一系列防护机制，能提供带有可配置自定义阈值的内容筛除条件，屏蔽不良话题与敏感词，且支持企业特定用例设定自定义防护策略。

从产品的角度来看，Shulex的AI 客服机器人提供的是多模态、多场景的服务。通过大模型推理和处理的能力，解决了最难的售后问题——产品使用咨询、故障排查、退换货，不需要人介入可以完全处理。除了邮件之外，像Livechat、语音，Shulex也提供多模态的客户服务。

此外，Shulex的AI 客服机器人还提供全球主流的客服平台的集成。例如Zendesk、Intercom、Email，Shulex既可以提供浏览器、API 的插件，也可以增强能力，从而很快地完成整个落地部署。

目前，AI客服机器人的AI平均解决率达到50%，即在客户问题被AI机器人处理后，有一半的问题在7天内没有再次收到客户的反馈，显著提高问题处理效率，⼤幅降低客服团队⼯作量。AI客服机器人7×24小时的服务，达成8s的平均相应时间，工单平均处理时长下降了40%，显著减少了客户等待时间，提升了客户满意度。而且，AI机器人处理了大部分初级客服工作，导致人工处理量下降了30%，这不仅减轻了人工客服的工作负担，也降低了企业的人力成本。

另一款产品VOC是Shulex两年前开始孕育的，在全球已经服务30 多万的用户。其主要能力就是使用向量数据库对全球各电商和社交媒体等的海量评论与社媒数据，进行分类打标和实时分析，为客户提供实时的商品评论洞察报告，包括但不限于用户画像、使用场景、购买动机、商品卖点、商品不足点等。

其中，在评论/文本打标方面，Shulex使用Amazon Bedrock的Claude 3 Haiku模型对关键评论进行数据和语义分析，从而对评论进行归纳分析与标签生成，通过聚类清理后生成新的标签库，实现对消费者商品评论与留言等数据的更深度洞察。

据了解，通过应用Amazon Bedrock这一强大的生成式 AI应用开发平台，Shulex的AI解决方案得到了强化，带来了用户满意度整体15.4%的提升，用户留存率也因此提高了12.1%。

“长期以来，Shulex基于亚马逊云科技广泛而深入的云服务包括存储、计算、分析、机器学习等构建云上应用。展望未来，我们希望继续与亚马逊云科技深耕合作，持续探索生成式AI领域最佳实践，基于亚马逊云科技提供的领先技术构建创新解决方案，助力更多出海品牌卖家实现业务增长与商业创新。”郭振如是说。