京小智11.11咨询量超1.6亿次，新功能“对话驾驶舱”破解大模型调优难题

近日，京东商家智能客服平台京小智推出 “对话驾驶舱” 功能，构建起大模型应答自助调优体系，将传统需人工上报、技术介入的以周、月为单位的调优流程，提速至实时生效，为商家提供高效精准的客服优化路径，在 11.11 大促中交出亮眼答卷。

数据显示，11.11 期间京小智已服务超百万商家，总咨询量近2亿次。5 万家参与内测的店铺启用大模型能力后，会话转人工率降低 28% 以上，售前咨询转化率提升 37%，充分印证了大模型技术在电商客服场景的商业价值。但客服场景 “零容错”的高要求，让大模型偶发的应答偏差成为商家核心顾虑，传统被动反馈机制难以快速化解服务风险，“对话驾驶舱” 应运而生。

该功能以 “发现问题、了解问题、解决问题” 为核心逻辑，推动商家客服运营从 “被动等待” 转向 “主动运营”，并在大促中持续验证价值。某 3C 商家曾面临用户 “机械臂抬不上老是掉下来咋办” 的咨询，系统初期仅能回复通用售后政策，通过 “对话驾驶舱” 深度分析，商家快速定位到知识库缺乏 “支架调节” 专项内容，补充力值调节方法与视频指引后，同类问题应答精准度显著提升；另一商家则通过功能回溯发现，显示器支架 “能否装在床边” 的应答仅为简单拒绝，补充 “床上 / 窗台等非稳定平面均不支持安装” 的安全说明后，应答专业性大幅升级，用户满意度显著提升。

在问题发现环节，商家可通过接待模式、转人工情况、满意度等多维度筛选目标会话，即将上线的可视化数据洞察看板，还将支持知识场景、商品维度核心指标如消息占比、转人工率、满意度等进行实时监控。一旦出现例如某场景转人工率明显高于日常均值这样的异常情况，系统可快速锁定问题区间，结合京小智分析 Agent 的流失去向、咨询热点分析，精准追溯问题根源。

了解问题环节，系统支持完整回溯大模型答案生成过程，商家可清晰查看应答关联的知识来源，精准判断症结：是知识内容有误、未召回正确知识，还是存在知识储备空白，让问题归因从 “模糊猜测” 变为 “清晰可见”。

解决问题环节，功能推动调优回归构建高质量知识体系的本质，针对不同成因提供精准方案：知识内容有误可直接编辑优化，未召回正确知识可手动关联，存在空白则通过 “知识新增” 快速补充。所有操作即时生效，商家可通过内置 “测试窗” 实时验证效果，遇复杂问题还能一键上报官方技术团队，大幅提升协同处理效率。

作为京东推进智能客服技术实用化与运营精细化的关键举措，“对话驾驶舱” 以 “让调优更简单，让应答更可靠” 的设计理念，打通从问题识别到解决的全链路，不仅解决了商家大促客服抗压、精准应答的核心需求，更树立了电商行业智能服务的技术新标杆，助力商家持续提升服务效率和用户体验。