在数字化浪潮席卷各行各业的今天，烟草行业尤其是客户服务领域，面临着诸多机遇与挑战。烟草零售户日益增长的问题需求和客户经理高强度、同质化的拜访工作之间的矛盾迟滞了烟草行业健康稳健的发展。针对这一问题，浪潮数字商业推出“浪潮海川”旗下智能体产品“金叶智行”，将大模型能力与烟草行业业务深度融合，通过改变传统的拜访服务模式，解放客户经理生产力，为客户经理拜访工作注入新鲜活力。
1、当前烟草客户服务质效困境
（1）人力依赖导致的效率与精准失衡
当前烟草服务高度依赖人工执行订单处理、物流跟踪、客户咨询等环节，不仅耗费大量人力成本，更因人为操作的局限性，导致信息传递滞后、数据误差率高，难以满足终端客户对即时性、精准性服务的需求。例如，新品推广依赖客户经理逐一拜访，单次覆盖效率不足20家/天，且信息标准化程度较低。
（2）终端数据采集的“物理距离”壁垒
烟草终端市场覆盖数百万零售户，传统调研方式（如人工巡店、纸质问卷）难以实时获取产品陈列、消费者偏好等动态数据。据行业数据统计，终端数据反馈周期平均长达3-5天，导致市场决策滞后，错失销售先机。
（3）合规管理的人工监控盲区
从产品宣传到销售执行，烟草服务需严格遵循法规要求，但人工核查难以覆盖全流程。例如，不同区域客户经理对法规理解差异导致把控尺度不一，造成零售户困惑且品牌推介口径混乱。
2、以智能交互与深耕业务铸就烟草行业智能服务新标杆
相比传统的客户经理移动拜访工具，金叶智行的核心竞争力不仅仅体现在其解决客户经理业务问题的能力，更重要的是其舒适和流畅的用户体验。主要包含以下四个方面：
（1）智能交互设计：让操作化繁为简
金叶智行深谙易用性的重要，通过优化交互流程，提升系统的易用性。无论是文本输入、语音对话，还是模板问法、推荐问题，多种交互方式满足不同场景需求。
想规划拜访线路？只需告知相关需求，金叶智行就能快速生成合理的线路方案；
忘记功能在哪？只需要告诉系统“我要做XXX”，系统自动定位具体的功能并提供“一键跳转”的能力方便用户使用。
（2）领域知识库检索与问答：让答案有据可依
知识是智能的基石，金叶智行构建了完善的领域知识库。浪潮数字商业凭借扎根烟草行业二十余年所积累的业务沉淀，从知识接入、清洗、切片到知识库构建、RAG应用以及知识检索、分析，构建了一套完整高效的知识治理体系。它能为用户提供准确的知识问答服务，无论是烟草行业政策、卷烟信息还是经营技巧，都能快速找到依据，让每一个回答都可靠可信。
（3）业务深度建模：让系统融合业务
金叶智行基于大量烟草行业专有术语，对大模型进行深度训练。通过数据治理，对多源异构数据进行采集、清洗和存储，结合NLP、推荐系统等人工智能技术，实现了对业务的深刻理解。它能生成详细的辖区分析报告、店铺经营指导书，还能精准识别各类卷烟信息，为经营决策提供有力支持。
（4）数字员工体系：让潜能充分激发
金叶智行构建了多数字员工协作体系，将复杂工作拆解分类，由不同的数字员工协同办理。上柜检查助手能高效完成上柜检查任务，单户服务助手专注于为单个客户提供精准服务，店铺经营助手为零售户的经营出谋划策……这些数字员工各司其职，协同合作，开创了烟草行业智慧运营的新局面。
3、全方位赋能客户服务
金叶智行的业务场景应用广泛，涵盖了客户拜访的多个环节。
（1）智行首页：系统集成，新旧兼顾
金叶智问集成嵌入了营销拜访子系统，在原先的功能逻辑全部保留的基础上，新增了对功能的自动定位和一键跳转。在保证原先功能的基础上提高了拜访效率，并做为数字员工集成门户快捷调度其他数字员工。
（2）智行小助理：智能拜访，效率倍增
客户经理的拜访工作因金叶智行而变得更加高效。它能自动生成并动态规划拜访计划与路线，精准锁定需要拜访的零售户。在拜访过程中，还能提供标准化营销话术，辅助客户经理与零售户沟通，提升拜访质量。
（3）店铺经营助手：店铺经营，精准指导
零售户经营店铺不再盲目。店铺经营助手可以实时查询经营数据，智能分析数据关联，发掘经营中的问题与需求，生成个性化的经营指导书。通过多模态模型，对店铺的门头、烟柜、价签等进行识别和评价，为店铺形象提升和经营优化提供建议。
（4）开口营销助手：开口营销，轻松搞定
开口营销助手为卷烟销售助力。它能查询在售卷烟的详细信息，针对卷烟特点生成营销话术，并通过数字人形象以语音方式展现。无论是卷烟商品百科查询，还是卷烟识别问答，都能轻松应对，让营销变得更简单、更高效。
（5）合规助手：服务合规，防微杜渐
合规助手为用户提供全面的客户服务合规保障咨询服务。通过对上百份烟草行业相关的法律法规以及制度政策的深度知识治理，结合智能体RAG的精确检索技术，提供了高效、准确的合规问答。不仅能解答用户烟草行业相关的合法合规疑问，更可以有效识别潜在风险点，妥善规避客户服务工作中的合规风险。
4、“协同工作”和“日常监管”并驾齐驱
下一步，浪潮数字商业将在持续优化金叶智行产品结构，完善交互方式的基础上，探索更多业务场景，挖掘更深层面的大模型与客户经理协作的工作方式。并运用大模型的能力，实现对客户经理日常工作的监管，提高客户经理业务水平，保证客户经理拜访的合规性和专业性。
编辑：科技 来源：大众报业·齐鲁壹点
