在客户服务进入智能化时代的今天，企业对 AI 的要求早已不仅限于“能回答”。速度、精度与可靠性正成为衡量一款 AI 工具是否足够专业的关键标准。Fin AI Engine™，正是为满足这些标准而生的。

作为获得专利的核心技术，Fin AI Engine™ 支撑起 Fin 在客户服务场景中的卓越表现 —— 每一次查询都被精准理解，每一次响应都经过深度优化，每一个答案都由系统层层验证其准确性与可信度。接下来，我们将带你了解这套引擎背后的五大技术机制，揭秘它如何构建性能与安全兼备的客户服务 AI。

一、查询优化：让每次提问都被精准理解

为了提升 LLM 生成答案的准确性，其接收到的输入必须经过优化处理。输入越清晰、结构越合理，输出的质量就越高。

在客户服务场景中，客户往往提供的信息不完整，缺乏必要的上下文说明。为解决这一挑战，Fin AI Engine™ 专注于优化传递给 LLM 的输入内容，确保每条客户消息的意图和语境都被准确理解。这不仅提高了回答的相关性和准确度，也使 LLM 能在更高效的前提下完成响应。此外，Fin AI Engine™ 还会根据查询的主题和上下文判断是否触发预设的工作流自动化或调用自定义答案，并执行安全过滤，屏蔽那些不应由 Fin 回答的敏感或不当问题。

Fin AI Engine™ 的查询优化能力包括：

1、检查安全性与相关性

系统会对每条客户消息进行预处理，识别并过滤掉不应回答的问题，例如涉及敏感数据、无关内容或潜在恶意行为的请求，确保 AI 的输出在合规与安全范围内运行。

2、优化查询理解

AI 引擎会对客户的原始查询进行结构化处理与语义优化，使其更易被 LLM 理解和搜索。针对模糊或表达不清的请求，系统会自动重构问题，增强表达的清晰度与意图识别能力。

3、检查工作流程自动化

引擎会识别查询中是否包含可触发预设自动化流程的关键词或模式（如投诉、取消服务等），确保能即时对接企业的流程处理系统。

4、检查自定义答案调用

系统会检测客户问题是否命中企业预设的 FAQ 或特定场景的定制回答，并在适当情况下优先调用这些答案，提升响应效率与一致性。

通过这一系列智能预处理，Fin AI Engine™ 确保每一次客户提问都能被最大限度地“读懂”，为后续生成精准、可靠的答案打下坚实基础。

二、智能响应生成：基于真实数据构建可靠答案

在优化客户查询之后，Fin AI Engine™ 将进入下一关键阶段：生成响应。为确保输出的准确性和上下文相关性，Fin 采用了定制化的增强型检索增强生成架构（RAG, Retrieval-Augmented Generation），将传统 LLM 的语言生成能力与高质量的知识检索相结合，有效降低幻觉率，提升响应质量。

与通用 RAG 不同，Intercom 对 RAG 架构进行了深度定制与持续优化。AI 团队投入大量资源对每个环节进行测试与调整，确保在响应速度、准确率和系统稳定性方面持续领先。

Fin AI Engine™ 的响应生成过程包括三个主要步骤：

1、优化检索

AI 引擎会主动搜索与用户查询相关的信息、操作路径或数据，并识别出最能解决问题的内容来源。主要包括：

• 内容来源：如历史 Intercom 对话、帮助中心文章、PDF 文件以及经过验证的 HTML/URL 页面，这些内容均已被标记为准确且安全。

• 数据来源：包括 Intercom 内部及外部的动态数据，Fin 可用其为客户提供更加个性化的服务体验。

• 整合与行动判断：系统会进一步分析查询意图，识别是否需要联动第三方系统执行自动化操作或调用集成功能。

2、信息整合与增强

然后，检索到的信息将在此步骤中与优化后的客户查询（即增强输入）进行整合。这一过程确保生成模型在作答前能够充分获取最相关、最新的内容。同时，增强输入的结构能保留原始信息的上下文与语义关联，使 LLM 更易理解和准确生成答案。

3、响应生成

• 澄清与消歧义：当模型在理解客户意图上存在不确定性时，系统会主动生成澄清请求，引导客户进一步明确问题。这一机制能有效避免“幻觉”式输出，确保答案与上下文一致，且基于实际知识库和支持内容。

• 执行行动：若客户查询需要触发具体操作（如查单、取消、更新信息等），系统将调用相应的数据和集成资源，自动完成任务。

• 生成答案：模型最终基于增强后的输入生成高质量回答，内容更具针对性、语境清晰，且可根据需要进行后处理，确保语言表达的连贯性、准确性和客户可读性。

三、准确性验证：输出前的最后一道质量防线

在完成响应生成后，Fin AI Engine™ 会对 LLM 输出的答案进行最终验证，确保其符合高标准的准确性和安全性要求。这一步骤是保障客户体验、降低错误信息风险的关键环节。

1、验证响应质量

AI 引擎会将生成的答案与原始客户查询进行比对，重点评估以下方面：

• 回答是否真正回应了客户的问题

• 信息是否基于企业已有的知识库或支持内容

• 回应内容是否具备足够的事实依据和可信度

2、安全输出与发送

在确认回答通过验证后，系统会将最终响应通过 Fin 安全地发送给客户，确保内容不仅准确，还能在用户端无缝交付。

四、引擎优化：驱动 Fin 持续高性能表现

为了不断提升响应效率、准确性与覆盖范围，Fin AI Engine™ 配备了一套高度集成的优化工具。这些工具不仅增强了模型性能，也为用户提供了更强的自定义能力和透明度，助力构建更智能、可靠的客户支持体验。

1、Fin 的定制与控制

Intercom 提供丰富的配置选项，帮助用户灵活控制 Fin 的行为模式、响应策略及可用知识内容。这些工具的组合使 Fin 更加智能、高效，也意味着：

• 知识越丰富，Fin 的表现越强大

• 回应越精准，客户体验越人性化

• 自动化越深入，支持工作越省力

2、AI 分析与性能报告

Fin AI Engine™ 能对响应生成流程的各个阶段进行深入分析，提供数据支持以优化系统表现。在每一次架构更新或功能升级前，Intercom 的 AI 团队都会进行严格测试，确保每项微调都能带来实质性提升。

此外，系统还提供预构建和可自定义的报告，帮助用户实时了解 Fin 的运行效果与改进空间。

3、智能建议与持续优化

为了实现持续进化，Fin AI Engine™ 会主动提出优化建议，包括：

• 推荐新增内容以填补知识空白

• 识别效果不佳的内容，提供改进方向

• 指出 Fin 可扩展的新动作能力，进一步提升自动化支持水平

五、安全可信：让每一次 AI 响应都值得信赖

单靠 LLM 的生成能力并不足以构建可靠的客户服务体系。没有适当的安全机制，模型容易被操控或产生“幻觉”，从而影响客户体验，甚至带来潜在风险。为确保响应的安全性与可信度，Intercom 的 AI Engine™ 在 Fin 的每个处理阶段都设计了严格的安全控制措施。一旦任一环节未满足安全参数，Fin 会立即通知客户无法作答，并将问题升级至人工支持，避免错误信息的输出。

Intercom 还实施了业界领先的安全体系，全面防御包括 OWASP LLM Top 10 在内的关键风险类别。通过持续测试高端 LLM 模型，并配合完善的内部控制、安全协议与防护机制，Fin 实现了高度的稳定性与可信性，有效规避各类潜在威胁。

这意味着，你和客户始终可以放心依赖 Fin 的回答。它不仅准确可靠，更是当前 AI 客服解决方案中安全性最高的选择之一。

-想了解更多关于 Fin 的安全保障与合规能力？请访问官网：

trust.intercom.com

1、金融级 AI 安全保障

Intercom 针对 Fin AI Engine™ 实施的一系列安全机制与测试协议，确保系统在企业级应用场景中具备高可靠性和抗风险能力。

2、区域数据托管支持

Fin AI Engine™ 支持在美国、欧盟和澳大利亚地区部署的工作区运行（澳大利亚区域的数据将在美国处理）。系统可根据企业的区域托管要求进行配置，确保第三方 AI 提供商仅在指定区域内处理客户数据，严格遵循数据主权与合规性规定。

3、国际标准合规认证

Intercom 始终将安全性与数据保护放在首位，全面符合多项国际标准，包括 SOC 2、ISO 27001、ISO 27018、ISO 27701、GDPR、CCPA、CSA、HIPAA 和 HDS 等。

值得一提的是，Intercom 已通过 ISO/IEC 42001 人工智能管理系统认证，这项 AI 专属标准进一步确保了 Intercom 在开发与部署 AI 系统时，始终秉持负责任的实践与治理原则。

4、第三方 AI 提供商保护机制

除自研技术外，Fin AI Engine™ 也整合了受信任的第三方 AI 模型。这些提供商均受严格合同约束，禁止将客户数据用于模型训练或性能优化。同时，Intercom 实施零数据保留政策：一旦数据被用于生成响应，即会立即删除，不进行任何形式的长期存储。

Fin AI Engine™，重塑智能客服标准

从查询优化、响应生成，到精准验证、引擎调优与全流程安全防护，Fin AI Engine™ 不仅重塑了 AI 在客户服务中的应用方式，更为企业提供了一套兼具性能、稳定性与信任度的解决方案。在 Intercom 的持续技术投入与严格标准支撑下，Fin 正成为全球领先企业信赖的 AI 引擎，让每一次客户互动更智能、更高效、更安全。现在，就让 Fin 帮助你的团队迈入 AI 客服的下一代吧！

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