如今，在各行各业的客服业务体系中，基于语音合成、语音识别、自然语言处理等技术的智能客服应用成为重要的支撑工具，帮助企业实现客户接待与问题解答的高效率与低成本，解放部分人力。

然而，AI机器人虽然在大并发量的客户来访接待与不间断的持续交互方面表现优异，能够很好地处理常见问题。但在面对复杂、多变的用户询问时，往往显得力不从心，甚至出现“答非所问”的尴尬情况，这引发了大众对于AI能力水平的质疑和讨论。

大模型的出现，刷新了人们对于人工智能的认知，其在自然语言处理与深度学习等方面表现出的能力令人赞叹。将大模型与智能客服相结合，除了能解决AI机器人应答方面的缺陷之外，对于系统能力的提升也是多方面的。

首先，大模型+智能客服利用深度学习和神经网络等先进技术，通过大规模的训练数据，能够更准确的理解用户问题，并能感知情绪，生成更为流畅和准确的回答。对比普通智能客服受限于规则和模板，客户交互能力自然更强大。

其次，普通智能客服的知识储备属于静态知识储备，在处理复杂问题时会有局限。而大模型+智能客服则通过训练数据和模型参数理解来累积数据，属于动态知识储备，通过理解上下文，能够处理更复杂的问题。

第三，普通智能客服只能跟用户进行简单的文字沟通，方式比较单一，不利于对用户情感的理解。大模型+智能客服可以结合多模态信息，例如图像、音频和视频等，通过分析多种感知要素，丰富应答内容。

第四，普通智能客服在个性化服务方面的能力有所欠缺，无法通过对历史数据的分析给用户提供个性化建议。而大模型+智能客服可以智能解析数据，根据用户的需求和喜好定制应答内容，提升用户体验。

最后，大模型+智能客服还具备更强的自主学习和持续改进能力，这意味着它能够随着时间的推移，不断优化自身的性能和服务质量。在实际应用中，它能够开发和拓展更加多样的工具，使客服业务逐渐真正地摆脱人力。

总之，大模型技术加持下的智能客服系展现出巨大的能力和价值，它不仅提高了客服效率和质量，还为企业和用户之间搭建了一个更加智能、便捷的沟通桥梁。