如果你是一位消費電子領域的發燒友，你可能不會對安克創新、韶音、松下、大疆、猿人科技、倍思這些品牌感到陌生，它們都是消費電子領域當中極具創新力、而且擁有全球使用者擁躉的領先企業。
但是如果我們告訴你，在這些「成功者」的背後，他們都有著共同的「賢內助」，你會想到什麽嗎？是的，這便是Shulex所扮演的角色。
作為一家在2021年才創業的，極為年輕的企業，Shulex (杭州數裏行間科技有限公司)在短短的幾年間就成長為了一家深受國際客戶信賴的面向全球VOC市場的AI SaaS公司。如今，他們的客戶不僅包括我們前面提到的那些知名消費電子品牌，還包括了像李錦記、bybit、美鷹家居等更多產業的頭部品牌。
為什麽Shulex可以如此成功？2024年7月16日下午，我們三易生活來到杭州，與Shulex以及他們的重要技術賦能者亞馬遜雲科技進行了面對面的溝通。
生成式AI驅動的客服機器人，成為業務「殺手鐧」
說實在的，一說到「生成式AI」，可能很多科技愛好者和從業人員都不會感到陌生。但是真正深入去講「生成式AI到底要怎麽用」，許多人便可能顯得無所適從了。用它來畫畫，制作影片，亦或者是寫文章？
然而，Shulex最大的成功要訣，便在於他們早早地乘上了「生成式AI」的東風。而這，便是Shulex目前最知名的主力產品之一，Shulex AI客服機器人。
Shulex AI客服機器人是一款基於AI大模型基礎研發的新型聊天機器人。它可以自動回復，辦理售前，售中，售後等客戶問題。根據使用者提供的歷史回信、聊天對話、文件資料、公開網頁資訊，Shulex AI客服機器人會自動學習知識，並生產問答（FAQ）知識庫。
根據Shulex方面公布的資訊顯示，Shulex AI客服機器人目前的優勢，主要體現在問題解決率、客戶滿意度、處理效率三個方面。
在問題解決率方面，Shulex AI客服機器人目前已經可以實作最低50%的問題解決率。即有至少50%的消費者在和AI機器人溝通後，7天之內不再提出問題反饋。因此，它大幅降低了人工客服團隊的工作量。特別值得指出，Shulex的自訂意圖辨識可以幫助企業完成特殊問題的辨識，透過不同意圖制定不同策略進行處理，可以有效提升回復的準確度。
在客戶滿意度方面，相關調研顯示，消費者目前對於Shulex AI客服機器人的滿意度基本等同於人工客服，說明AI客服機器人的服務質素已經可以與人工媲美。
最後，在處理效率方面，AI客服機器人可以實作7乘24小時「待命」，其平均響應時間僅需8秒，工單平均處理時間下降了40%。而且，因為AI客服機器人的優先介入，導致人工處理量下降了30%，這直接降低了企業的人力成本。
如何更好洞察市場需求？Shulex VOC很「聰明」
除了Shulex AI客服機器人之外，Shulex的另一大重頭業務，則是他們的VOC Insight消費者洞察服務。
根據公開資訊顯示，Shulex VOC專註於幫助企業從全渠道了解消費者的「聲音」，不僅支持海外電商如Amazon、Shopify的評論分析，還支持主流社媒平台（TikTok、YouTube、Facebook……）的社媒貼文監控及洞察。它以消費者聲音為資料來源，利用全網數據的獲取能力，智能AI建模分析能力與CMI科學消費者洞察方法，為企業在消費者畫像洞察，產品規劃與選品，品質與口碑提升，爆款銷售轉化上提供可量化的洞察。
在此服務當中，Shulex也使用了大模型技術對傳統VOC工具進行最佳化。它可以「讀懂」海量的消費者反饋，透過大模型語意分析，快速總結出關鍵的產品標簽。
如此一來，相關客戶企業便能透過全渠道的客戶聲音，直觀且快速地了解消費者的需求，洞察競品的優劣勢。並在最終的行銷策略或是產品開發上，進行更加針對性的工作。
亞馬遜雲科技助力，成就不凡AI生產力
當然，說了這麽多，那麽Shulex本身又是如何去「使用」大模型，來實作他們那些成功的產品組合的呢？這就不得不提到Shulex最重要的技術賦能者之一，亞馬遜雲科技的功勞了。
據亞馬遜雲科技解決方案架構師高級經理黃鵬飛所言，亞馬遜雲科技在算力、技術和服務等多個層面上，都給予了Shulex有力的支持。
首先，亞馬遜雲科技擁有全球最多種類的高效能生成式AI基礎設施。可為客戶提供來自從NVIDIA高效能的超算芯片，到亞馬遜自研的高性價比機器學習和推理芯片Amazon Trainium和Amazon Inferentia，它們讓生成式AI的使用者、開發者免去了自行搭建算力的麻煩，大幅加速了模型構建、訓練的過程。
其次，亞馬遜雲科技打造了Amazon Bedrock模型托管服務平台。它允許客戶快速地選擇一系列全球最先進的大模型方案。這包括很多剛剛釋出的先進大模型，比如Claude3, Mistral, Llama3, Amazon Titan等。在Shulex的案例當中，他們就大量地在海外用到了Claude模型強大的語言分析和處理能力。
與此同時，亞馬遜雲科技的Amazon SageMaker工具也極大地幫助了Shulex的演算法工程師，讓他們可以更快地部署和訓練自己的大語言模型。根據公開資訊顯示，和使用傳統IDC訓練相比，Shulex使用Amazon SageMaker讓模型的整體叠代時間縮短了30%。
最後，亞馬遜雲科技所具備的，符合全球需求的安全合規理念與實踐，也幫助Shulex在其構建生成式AI服務的過程中，可以更好地保護使用者個人資訊。同時，在亞馬遜雲科技和Shulex的工程師的雙方共同努力下，Shulex如今也成功地基於亞馬遜雲科技的全球合規底座，構築了Shulex安全合規架構。目前，Shulex已經取得了包括GDPR、SOC 2、ISO27001在內的多項數據安規認證，這也為他們的出海業務健康發展，鋪平了相當重要的道路。
