6 AI 在客戶服務策略中的應用，推動 2025 年的成果

。.AI chatbots

AI 聊天機器人是當今用於客戶服務最普遍的 AI 形式。

由於它們可以插入團隊現有的工具，因此非常適合處理重複性的問題，並防止隊列堆積如山。 

他們也可以從協助中心取得答案或檢查訂單狀態。 

由於他們不睡覺，客戶可以隨時獲得幫助。

Generative AI

生成式人工智能 - 顧名思義 - 透過從現有資料中學習模式，產生文字、影像、音樂或程式碼等新內容。 

它使用深度學習模型（類似大型語言模型）來理解結構和風格，然後根據提示產生原始輸出。

您可能很熟悉ChatGPT、DALL-E 或 MusicLM 等工具，這些都是產生式 AI 的實例。 

在客戶服務方面，生成式 AI 大多用於撰寫。這可能意味著幫助聊天機器人提出更自然的回覆，或是將長時間的來來回回歸納成快速的重述。 

有些團隊甚至用它來將常見問題轉換成幫助文章。

AI 代理商

如果您在去年讀過科技新聞頭條，您可能聽過AI 代理。 

這類軟體的設計不只是為了產生內容或回應提示，而是為了朝向特定目標採取有目的的行動。 

如果您是建置在彈性的 AI 平台上，將 AI 代理應用於客戶服務工作流程的方式將不受限制。 

它們是智慧流程自動化和AI 工作流程自動化的重要推動力，能夠跨工具處理多步驟任務。

您可以建立一個 AI 代理，閱讀客戶的訊息、檢查他們在 Shopify 的訂單狀態，並傳送更新訊息 - 這一切都不需要人工輸入。 

或者一個 AI 代理，帶領客戶了解您的退貨政策、產生退貨標籤，並更新Zendesk 中的票單。

說到 AI 代理，無限可能。在此閱讀其他AI 代理的範例。

與聊天機器人依賴來回指令不同，代理式人工智慧的定義在於它的自主性。它可以找出需要發生什麼事，以及如何讓它發生，並根據結果調整自己的行為。 

語音助理

客戶服務的重點在於對話，因此大部分的AI 語音助理都是部署用於服務支援，這也是合情合理的。 

他們使用語音辨識來找出別人在說什麼，並透過文字轉語音來回話，所有這些都是即時的。 

您可能會想：既然聊天功能運作良好，為什麼還要使用語音呢？這個問題很合理。 

有些公司使用語音，因為客戶已經期望以這種方式進行互動，例如撥打銀行或支援專線。 

在這種情況下，直接說出您的需求通常比輸出更快。對於不太熟悉數位介面的人來說，語音會讓他們感覺更自然。

另外有90% 的人認為語音搜尋比線上搜尋更容易，所以很明顯使用語音是有需求的。

在客戶服務環境中，語音助理會回答例行問題，並引導使用者完成自助服務任務，例如重設密碼或檢查帳戶餘額。

機器學習

"機器學習」這個詞常被掛在嘴邊，是的，它有點拗口。但在炒作的背後，它在客戶支援方面有真實、具體的表現。

就其核心而言，機器學習是讓系統更擅長發現模式 - 不是因為有人編寫了每條規則，而是因為他們看過足夠多的範例，所以能搞清楚。 

您的垃圾郵件篩選程式就是這樣知道要抓什麼，Netflix 也是這樣猜測您接下來要看什麼。

以客戶服務為例，機器學習模型可協助客戶服務團隊預測哪些票單最有可能升級，或在問題惡化之前找出客戶抱怨的模式。

要開始使用，您不需要建立自己的模型；許多平台如Botpress 都提供隨插即用的工具，可以使用您團隊過去的支援資料進行客製化。

使用 AI 聊天機器人自動化複雜的支援工作

協助客戶辦理抵押貸款或退休計畫並不容易 - 兩者都受到高度管制，而且歷來都是手動處理。對 VR Bank 來說，這會耗費資源和團隊頻寬。

VR Bank 建立了一個人工智能聊天機器人來處理這些工作。透過自然語言理解與聊天機器人設計的結合，我們創造了一個聊天機器人，可以引導使用者做出敏感的財務決策，並將資料直接饋送至他們的 CRM。

光是這個聊天機器人，現在每年就為VR Bank 節省超過 53 萬歐元。 

使用 AI 代理擴充支援

當您要支援成千上萬的使用者時，即使是很小的問題也會快速堆積。 

這就是 Extendly 所面臨的挑戰：如何跟上不斷成長的需求，而又不讓支援團隊疲於奔命或犧牲回應時間。

因此，我們協助建立了一個 AI 代理，其工作方式就像虛擬支援代表：它能理解使用者的問題，甚至能自行採取行動，例如建立票單或將問題升級。 

座席與他們的 CRM 和內部工具相連，而且會從過去的對話中學習，不斷變得更聰明。 

這就是他們在不需要加倍團隊的情況下，能夠支援 400,000 位使用者的原因。

全天候服務

無論是假日凌晨 3 點或購物旺季，AI 都能立即處理客戶的問題。 

這種永遠在線的支援可協助企業全天候服務全球受眾，讓客戶滿意。它也能減輕員工的壓力，讓他們不必再為了覆蓋每個時區而疲於奔命。

提高客戶滿意度

Gartner 預測80% 的客戶服務團隊將會使用生成式 AI 來提升客戶體驗。 

這是因為客戶可以獲得更快、更準確的協助，而無需等待或重複。

提高員工生產力

AI 可取代重複、耗時的工作，進而提升效率。它可以產生報告、排程訊息、管理工作流程或觸發後續追蹤，一切都不需要人工操作。 

因此，團隊可以將焦點從微觀管理任務轉移到推動策略上。63%使用 AI的公司表示其營運效率有所提升，這並不令人意外。

成本效益

使用 AI 的公司報告指出人力成本降低了 52%。 

這是因為 AI可以自動化資料輸入和處理一般客戶要求等耗時的工作。與其僱用更多人來管理這些工作，團隊可以依賴 AI 即時、全天候、不間斷地執行這些工作。

超個人化的客戶體驗

透過存取客戶的歷史、偏好和行為，人工智慧可以即時量身打造互動。 

像這樣的個人化支援可以建立信任，這也是它成為現代支援團隊主要差異化因素的原因。

1.自動化端對端的客戶支援

以我的愚見，我所見過的人工智能改善客戶服務最具成本效益的方式，就是透過聊天機器人從頭到尾處理一般的要求。

HostifAI 是Botpress 的合作夥伴，專門為飯店打造虛擬管家和員工助理，在這方面做得非常完美。 

賓客可以透過WhatsApp、Messenger 或Telegram 發訊息給旗下的多家飯店，並立即與全天候的多語言助理連絡，該助理會協助賓客辦理入住手續、預約晚餐，以及預訂當地觀光團，一切都在聊天機器人內完成。助理會引導客人完成每個步驟、確認預訂，並更新內部系統。

最重要的是：75% 的對話從來不需要人工代理。

這就是優秀客服聊天機器人應該做的事。

2.個人化產品建議

我經常上 Netflix 的其中一個原因，是因為它好像已經知道我想看什麼。

原來，那是 AI 從我之前做過的事情中學習，幫我找到我真正想按「播放」的東西。

這種方法同樣適用於客戶服務。AI 可以透過學習使用者在對話中的行為或偏好，引導他們使用正確的產品或服務。 

與其強迫人們捲動無盡的選項目錄，AI 更像是一個有用的引導者，提出幾個有針對性的問題，然後推薦一個計劃。

3.客戶情感分析

了解客戶對品牌的感受是提升銷售額和建立忠誠度的關鍵。 

好消息！有許多 AI 工具可以分析客戶評論和社群媒體文章，以判斷其情感。

自然語言處理工具就是為了這類工作而設計的。它們會篩選非結構化的文字，例如客戶評論、聊天記錄和社群媒體文章，從中擷取洞察力。例如情感、經常發生的抱怨或產品回饋。 

(因為說實話，沒有任何員工願意花上幾個小時來梳理這些內容）。

我的一些常用工具包括 Qualtrics Social Connect，它可以將Instagram、WhatsApp 和 Facebook 等頻道中的對話整合到一個地方。 

如果您已準備好深入瞭解，使用 NLP 建立的 AI 代理可以自動處理即時支援對話，並將其轉換為可行的洞察力。

4.預測分析 

有沒有見過某項服務會在使用者忘記之前提醒他們續費？或者在有人報告問題之前，某個平台就已經標記出不尋常的活動？這就是預測性分析。

透過分析使用者過去的行為 (例如使用模式和常見的下一步驟)，人工智慧可以預測使用者可能的需求，並在他們詢問之前採取行動。它可能會觸發支援流程，或是在問題升級之前主動解決問題。

對於擁有實體產品的組織而言，預測性人工智慧有助於預測需求，並減少那些可怕的「缺貨」時刻。 

團隊可以將歷史銷售、季節性趨勢和其他外部變數作為考慮因素，從而制定更聰明的計劃。

5.通話轉錄與分析

語音 AI 將會話內容轉化為團隊可以實際使用的資料，從而重塑以電話為基礎的支援。 

舉例來說，有位客戶打電話來查詢最近購買的產品。 

由 AI 驅動的客服人員接聽、確認身份、分享運送細節，如果問題需要更多支援，則會將電話轉接給真人客服人員，並快速概述已討論的內容。

6.自動化大量內部支援工作

面對支援數百萬使用者的挑戰，Ruby Labs 建立了 AI 代理來自動化內部客戶服務工作流程。 

這些代理可自主管理訂閱取消、處理退款、解決技術問題，甚至評估付款記錄以標示潛在的欺詐行為。 

透過與Stripe 等外部工具整合，並根據使用者行為提供個人化流程，代理可扮演智慧型數位員工的角色。

最終，Ruby Labs 每個月自動化處理超過 400 萬個支援階段，解決率高達 98%。 

1.設定明確的目標

在選擇任何技術之前，先弄清楚您想要解決的問題。詢問：

• 哪些任務佔用了團隊的時間？
• 哪些結果需要改善？ 
• 目前流程中的摩擦在哪裡？

跳過假設。與支援團隊、作業主管和分析師討論。深入瞭解聊天記錄、票單標籤和使用者回饋，找出真正的痛點。

從那裡開始，將問題與正確的 AI 解決方案相匹配。

如果沒有明確的目標，您就有可能建立一個昂貴的工具，卻無法解決任何問題。從痛點著手，讓痛點引導您的 AI 實作。

2.選擇平台

有了您的目標之後，請尋找支援這些目標的工具。 

從您已經使用的功能開始。許多 CRM、服務台和支援平台都已包含自動標籤、票單路由或情感分析等 AI 功能。 

如果這些工具無法滿足您的需求，請尋找專用的 AI 工具，但請確保這些工具能輕鬆與您的團隊已經使用的工具整合。

正確的平台應該插入您的工作流程，而不是建立新的工作流程。 

優先使用易於維護且能處理使用者實際對話類型的工具。

最好的 AI 平台是能與您現有的系統搭配使用，並能隨著您的成長而擴充的平台。

3.準備您的資料

AI 的聰明程度取決於您提供給它的資料。

在您深入瞭解之前，請先檢視您現有的資料：聊天記錄、票單記錄、知識庫內容、CRM 記錄。 

清理重複、修正不一致的地方，並確保所有東西都以 AI 可以理解的方式標示。

這樣才能讓您的 AI 隨著時間的推移真正學習和改進。

4.建立解決方案

目標定好了，資料也準備好了，下一步就是執行。 

在大多數情況下，公司會 a) 與供應商合作，b) 與內部開發人員合作，或 c) 使用低程式碼平台來部署 AI，而不需要繁重的開發工作。 

無論您要啟動的是 AI 聊天機器人、AI 代理或預測模型，設定都應該反映使用個案的複雜性和團隊的技術舒適度。

對於聊天機器人和虛擬代理而言，這個階段包括

• 定義歡迎流程和關鍵意向（訂單狀態、退貨、取消、常見問題）
• 設定移交規則以支援代理
• 處理邊緣情況的重試和回退
• 連接至 API 以取得即時資料 (例如出貨更新、CRM 查詢、行事曆可用性)
• 儲存訂單號碼、偏好或對話記錄等內容

別忘了整合。 

當人工智慧與您的其他stack相連時，客戶服務的人工智慧效果最佳：Zendesk 支援、Stripe 付款、Shopify 訂單，或透過自訂 API 的內部系統。

我的天才同事製作了一個免費教學，教您如何將聊天機器人連接到Zendesk：

5.測試與重申

在正式啟用之前，先將您的 AI 進行受控測試。 

使用真實情境執行模擬，並測試邊緣案例以瞭解其效能。 

尋找摩擦點，例如被誤解的意圖和死胡同。在推出前進行調整。 

利用此階段快速收集回饋並精細邏輯。只有當它在測試環境中表現一致時，您才可以進行全面部署。

6.部署和監控

一旦您的解決方案正式啟用，您會很快知道哪些有效，哪些無效。 

使用資料是最有價值的回饋環路。您可以開始了解系統如何處理真實世界的變化、在哪些方面取得成功，以及在哪些方面需要微調。

啟動後需要監控的一些指標包括

• 最常觸發的動作或意圖
• 失敗點（例如：後備邏輯、低置信度預測）
• 解決問題或完成任務的時間
• 精確度對比人類基準
• 升級或移交率

如果您正在使用聊天機器人，就值得深入瞭解您的聊天機器人分析。它們會告訴您許多關於什麼在起作用以及什麼地方偏離了正軌。

專業提示：保存一份 AI 改善日誌，這是一份簡單的流水作業文件，用來追蹤與您的 AI 系統相關的問題和學習。定期檢閱（我建議每兩週一次）以追蹤變化並記錄新的模式。 

最後，無論您是專注於以 AI改善CX，或是自動化內部任務 (例如AI 票務)，追蹤業務影響都是非常重要的。 

從計算 ROI 開始。以下是如何衡量客服聊天機器人的 ROI。

這裡的目標是保持主動性：如果沒有持續的回饋，AI 是無法自我改善的。

部署一套 AI 客戶服務解決方案，從開始到完成通常需要多久？

部署 AI 客戶服務解決方案可能需要幾週到幾個月的時間，視其複雜性而定。一個基本的常見問題聊天機器人可以在一天內上線，而一個完全整合的 AI 代理可能需要 2-3 個月。具有自訂系統和合規要求的大型企業部署可能需要 6 個月的時間。

AI 客戶服務工具在不同語言和文化背景下是否同樣有效？

AI 客戶服務工具在不同語言的效能會有所改變，因為LLMs 在英語等語言的訓練較為廣泛，因此在訓練資料較少的語言中，準確度較低。文化上的細微差異和俚語也會造成誤解，因此支援多元化市場的企業通常需要投資在多語言訓練和各語言地區的測試，以確保品質。

AI 能否有效處理高度情緒化或敏感的客戶互動？

情緒分析有助於偵測痛苦或負面情緒，因此 AI 可以處理許多情緒化或敏感的互動。這對於服務故障等問題通常很有效，因為上級邏輯可以讓回應保持專業性。然而，人工智能仍然難以處理涉及強烈情緒的深度個人對話，因為它缺乏真正的同理心。在這種情況下，人工座席仍然是不可或缺的。

如何訓練 AI 在客戶對話中反映品牌的特定語音和語調？

為了讓 AI 符合您的品牌語氣和語調，您需要使用品牌特定的資料來訓練 AI。公司通常會提供風格指南或現有的對話記錄，讓 AI 學習如何以品牌的風格來溝通。許多 AI 平台支援可設定的語氣設定，以調整 AI 的回應方式。對真實互動的持續檢閱也有助於改進系統，確保它長期與您的品牌個性保持一致。

AI 客服系統啟用後需要進行哪些維護？

AI 客戶服務系統在推出後需要持續維護，包括更新訓練資料以反映新產品或政策、監控對話日誌中的錯誤或缺口，以及在準確度下降時重新訓練模型。企業還需要追蹤解決率和客戶滿意度等績效指標，並持續改進對話流程，以適應不斷變化的客戶期望。