聯絡中心 AI｜應用案例與入門指南

1. 接收客戶詢問

聯絡中心 AI 代理人會從多個管道（如電話、即時聊天、電子郵件或訊息應用程式）處理客戶請求。AI 語音助理與聊天機器人會利用自然語言理解（NLU）來判斷客戶意圖，辨識如緊急程度與具體需求等關鍵細節。

例如，當客戶詢問「我的訂單在哪裡？」時，AI 代理人會辨識這是查詢訂單狀態，從系統擷取相關訂單資訊並立即回覆。

2. 理解情境

聯絡中心 AI 會考量情境，提供更精確的回應。它會分析過往互動與購買紀錄，給予個人化協助，而非制式回覆。

當客戶詢問退款時，AI 會根據其過去訂單提供相關進度，避免不必要的來回溝通。

3. 擷取與處理資訊

一旦辨識出意圖與情境，AI 會連結後端系統（如 CRM 與知識庫）以查找正確資訊。

若客戶要求修改訂單，AI 會找到帳戶紀錄，並在符合條件時啟動流程。遇到故障排除時，AI 會找出相關指南或根據描述建議下一步。

遇到較複雜情況時，AI 可能會先收集更多細節，再將請求升級給人工客服。

4. 產生回應

AI 會根據收集到的資料產生回應，確保回覆具備：

• 情境感知：AI 根據過往互動與當前請求，個人化回應內容。
• 具體可行：若流程需客戶回應（如確認訂單變更），AI 會提供清楚的步驟指引。
• 動態調整：根據即時狀況（如庫存或政策變動）自動調整回應內容。

例如，當客戶查詢訂單狀態時，AI 不僅提供追蹤編號，還會說明預計送達時間，並建議如改寄或加快運送等選項。

5. 升級給人工客服

當聯絡中心 AI 無法完全解決問題時，會將客戶轉接給員工，同時：

• 轉交對話紀錄，讓客戶不必重複說明。
• 提供情境摘要，整理意圖與已嘗試的解決方式。

若需專業協助，AI 會根據專長或緊急程度分流請求。例如帳單問題轉給財務專員，技術問題則交給 IT 支援。

6. 監控績效

處理完互動後，聯絡中心 AI 會分析自身表現，優化未來回應並提升效率。

• 追蹤解決率。
• 分析客戶情緒。
• 偵測常見痛點。

7. 持續學習與優化

聯絡中心 AI 透過分析互動紀錄並根據實際使用情況調整，持續提升準確度與效能。

• 更新回應：AI 依據客戶互動調整回覆，使其更精確、更貼切。
• 擴充知識：納入新資訊（如政策變動或產品更新），保持最新狀態。
• 提升效率：AI 針對重複問題優化流程，減少不必要的升級。

進階來電分流，提升支援效率

AI 透過演算法，根據來電者資訊與服務需求，將客戶導向合適的客服或自動服務。AI 會分析多項因素，而非僅依賴傳統選單，決定最佳處理方式。

• 客戶歷史與意圖：AI 會檢視過往互動，判斷客戶是否有未解決的工單或持續性問題，確保服務連貫。
• 問題類型與複雜度：簡單請求（如重設密碼、查詢訂單）可由自動系統處理，較複雜的則轉給專業客服。
• 緊急程度與情緒分析：AI 能偵測客戶語音或訊息中的焦躁或急迫，優先處理需即時關注的案件。

互動式語音應答（IVR）AI

AI IVR 系統運用自然語言處理（NLP）來理解並回應語音請求，提升傳統來電處理效率。

AI IVR 讓客戶可自然說話，不必受限於按鍵選單，提升效率與使用體驗。

企業可導入 IVR 系統，讓來電者透過語音或按鍵查詢資訊。傳統上，這些系統依靠雙音多頻（DTMF）訊號觸發預錄語音或語音合成回應。隨著 AI 與 NLP 技術進步，IVR 已能支援更自然的互動。

客戶互動聊天機器人

減輕客服中心壓力，從 AI 聯絡中心聊天機器人開始，這些虛擬代理能有效處理例行詢問，讓客戶無需等待即可獲得常見問題的快速解答。

透過與後端系統整合，聯絡中心的 AI 聊天機器人可以即時提供訂單更新，甚至協助帳戶管理。

主動聯絡客戶

AI 系統會通知客戶即將到來的預約或付款截止日期。企業也能根據客戶偏好發送個人化促銷訊息，提升互動率，同時減少錯失商機。

客戶情緒分析

為了掌握客戶情緒，AI 工具會即時分析互動內容。

若偵測到焦躁，系統可優先將案件升級處理。企業也能利用情緒趨勢改善客服訓練與服務策略。

AI 持續監控多管道回饋，有助於在問題影響客戶滿意度前，及早發現並解決。

即時協助客服人員

聯絡中心 AI 會即時聆聽客戶互動，根據需求從知識庫與過往紀錄擷取相關資訊，提升客服效率：

• 根據客戶問題，快速提供常見問答或故障排除指南等有用資源。
• 辨識過往互動紀錄，主動推薦符合客戶歷史需求的解決方案。
• 偵測客戶的挫折感或緊急狀況，協助客服人員優先處理重要對話。
• 自動轉錄與摘要通話內容，減少人工紀錄的需求。

多語言支援

AI 翻譯工具消除語言障礙，讓企業能以多種語言協助客戶。無論是文字聊天或語音通話，AI 都能確保溝通順暢，無需龐大的多語言客服團隊。

詐騙偵測與安全篩查

AI 會分析語音特徵與驗證嘗試，辨識可疑行為。如發現異常，系統可要求額外驗證，或將案件升級給安全專員處理。

1. 定義範圍

建立聯絡中心 AI 智能助理的第一步很簡單——你希望它做什麼？請先明確說明你的智能助理的用途。

決定它將專注於：

• 客戶諮詢
• 智能代理人協助
• 來電分流
• 主動互動
• 上述服務的綜合應用

明確界定範圍，能確保 AI 智能助理設計符合企業需求，提升整體客服品質。

2. 選擇平台

選擇支援自然語言處理（NLP）與自動化功能的平台，同時確保能即時取得資料並整合。

市面上有許多 AI 智能代理平台可選。如果需要靈感，我們精選的頂尖 AI 平台清單是很好的起點。

評估聯絡中心 AI 平台時，請考慮以下因素：

• 是否能與您的 CRM 及工單系統整合
• 是否支援文字與語音互動
• 是否能依企業需求自訂
• 是否具備可擴充性，能因應客戶需求成長

針對聯絡中心 AI，像 Botpress 這樣的平台提供進階工具，包括 Autonomous Nodes，讓 LLM agents 能判斷何時遵循結構化流程、何時動態產生回應。開發者可用自然語言提示引導 AI，輕鬆打造能即時處理客戶互動、具備情境感知能力的虛擬助理。

3. 整合工具與知識庫

選定平台後，下一步就是整合所有與 AI 工作流程相關的工具、平台或系統。

低程式碼平台會提供預先建置的整合功能。彈性的聊天機器人平台則能支援自訂整合——開發人員可將您內部使用的任何系統或平台與聊天機器人串接。

您也需要建立知識庫，讓聊天機器人能查詢——例如官方政策、最新等候名單或法規要求等資料來源。

4. 測試與優化

即使聯絡中心 AI 智能助理已部署，仍有持續優化的空間。實際互動過程會揭露 AI 可改進之處，無論是回應準確度還是處理複雜問題的能力。

請確保您的規劃包含反覆優化 AI 智能助理的機制——這是提升投資報酬率的最佳方式。

5. 部署

當您的聯絡中心 AI 智能助理準備就緒後，就可以將它部署並整合進客服作業流程。您可以透過多種方式讓客戶使用：

• 將其導入 IVR 系統，協助處理來電。
• 在網站上部署即時聊天小工具。
• 與 Zendesk 或 Salesforce 等客服平台整合。
• 連接 WhatsApp、Facebook Messenger 或 Slack 等訊息管道，實現無縫客戶互動。

為確保發揮最大效益，請向客戶與客服團隊宣導 AI 智能助理的上線。完善的導入與宣傳，能幫助用戶有效運用 AI 助理，進一步提升聯絡中心的運作效率。

6. 監控

優質的 AI 智能助理平台會持續提供分析數據，協助追蹤效能並找出改進空間。監控關鍵指標，確保 AI 持續提升客服品質，而非產生新的低效問題。

• 即時分析有助於評估回應準確率與問題解決率。若聯絡中心 AI 智能助理經常將應該自行處理的案件升級，就能針對回應進行調整。
• 對話紀錄能揭露常見問題，協助企業優化流程、提升客戶互動體驗。若某些主題容易引發挫折，可透過更新訓練資料或優化自動化流程來改善。

若有 聊天機器人分析功能，企業可追蹤互動模式，找出 AI 需進一步優化的地方。

1. 聯絡中心 AI 只適合大型企業嗎？小型企業也能受益嗎？

聯絡中心 AI 並非大型企業專屬。中小企業同樣能藉由自動化重複性客服工作，提升客戶體驗，無需聘請大量客服人員。這讓精簡團隊也能提供 24/7 服務，並有效擴展規模。

2. 聯絡中心 AI 和虛擬助理有什麼不同？

聯絡中心 AI 與虛擬助理的差異在於範疇與功能：聯絡中心 AI 專為大規模管理客服而設計——負責工單分流、來電轉接及 CRM 整合；而虛擬助理則著重於協助個人處理排程或一般查詢等任務。

3. 在客服中，如何平衡自動化與人性化服務？

要在客服中兼顧自動化與人性化，可讓 AI 處理例行且大量的查詢，並設定明確規則，將複雜或敏感問題轉交真人客服。如此一來，客戶能快速獲得回應，同時在需要時也能獲得同理心與個人化協助。

4. AI 可以用我們過去的支援工單和通話記錄來訓練嗎？

可以，聯絡中心 AI 可利用過去的客服工單與通話紀錄進行訓練，更貼近您的語氣與解決方式。這讓 AI 能模仿團隊風格，並隨時間提升準確度。

5. AI 如何處理模糊或不明確的客戶需求？

遇到模糊或不明確的客戶需求時，聯絡中心 AI 通常會提出釐清問題，縮小意圖範圍，或依照升級邏輯將對話轉交給真人客服。