战略性聊天机器人实施的7个步骤 [2025]

你正在考虑部署聊天机器人吗？

那你很幸运。

我们已经帮助企业部署了超过75万个AI智能体（没错，是真的）。

所以我们非常了解如何让聊天机器人实施项目取得成功。

使用企业级聊天机器人是当前的热门话题——理由很充分。聊天机器人已成为品牌增长最快的沟通渠道。

正如埃森哲首席技术与创新官Paul Daugherty 所说：“竞争格局将变得更加激烈，那些不利用AI和数据推动创新的企业将在各方面处于劣势。”

换句话说，如果你没有积极应用AI，你就会被甩在后面。

但这并不容易。很多公司在聊天机器人部署时会犯很多错误。实际上，这是一项复杂的软件项目，你的团队需要认真投入。

让我带你了解一下我们客户成功团队为企业级聊天机器人客户制定的实施步骤。

1. 评估AI项目的战略对齐

你的第一步，应该始终是梳理聊天机器人如何与公司现有的战略目标保持一致。

我们经常看到这样的错误：“我们需要一个聊天机器人，因为我们的路线图上有AI。”

单纯为了AI而想要AI，并不能带来成功。这样开始没问题——但你需要明确它的意义。

幸运的是，只要你有战略目标，这并不难做到。

明确战略目标

你可以先列出公司的战略目标（如果没有现成的文件）。

目标可能包括：

• 提升效率和生产力
• 优化客户体验
• 降低成本
• 提升合规水平
• 增强决策能力

评估AI对战略目标的贡献

一旦公司目标获得相关人员一致认可，你就可以进行简短的审查，明确AI投资将如何切实影响这些目标。

我们的客户成功团队经常做这件事。几乎每天都在做。

他们将这种对齐审查细分为6个问题，供你的团队统一意见。

1）问题识别

提问：AI将解决哪些具体问题或抓住哪些机会？

例如，我们曾为一家全球2000强科技公司做过审查，该公司每年都出现明显的生产力下滑。

他们识别出五个影响生产力的关键领域：员工体验与参与、内部技术支持、全球知识管理和客户入职流程。

通过正确的问题识别，他们能够在这些流程中实现信息传递和服务交付的自动化，从而提升生产力。

2）财务影响

提问：采用AI的财务影响是什么？如何衡量投资回报？

将成本与节省和效率提升进行对比，可以得出清晰的财务影响分析。

例如，我们看到一家物流公司在准备向管理层初步汇报时，预测了通过AI驱动的路线优化所带来的投资回报。

（他们发现，首年燃油成本降低20%，已抵消了初始投资。）

3）风险管理

提问：有哪些潜在风险，如何规避？

举例来说，一家医疗服务提供商在其AI实施计划中将数据隐私视为主要风险。他们制定了强大的加密协议和员工培训计划来规避这些风险，确保患者数据安全。

4）实施可行性

提问：AI部署的时间表是什么？需要哪些资源？

例如，我们的一位客户发现，分阶段实施、历时18个月，并进行反复测试和调整，是其AI驱动客户服务聊天机器人成功的关键。

5）文化与组织契合度

提问：AI将如何影响组织文化和员工角色？

比如，一家汽车公司为预测性维护引入了AI。

他们开展了大量培训和研讨会，确保员工能适应新技术，从而实现平稳过渡并提升员工参与度。

6）技术与数据准备度

提问：现有技术基础设施和数据是否已为AI实施做好准备？

一家电信公司发现其现有数据存在孤岛且不一致的问题。

他们在AI部署前进行了全面的数据清洗和整合，确保AI模型能够访问可靠且全面的数据集。

2. 进行AI准备度评估

你的公司想要AI——但你真的准备好了吗？

AI准备度评估可以帮助你的团队在投资AI之前，找出需要改进的地方。

我们见过很多公司在还没有真正准备好时就开始投入资金。

因此，通过正式评估为成功打下基础。

1）战略

在开启AI之旅前，必须有一个清晰且连贯的战略，并与整体业务目标保持一致。

这包括明确你希望通过AI解决的具体问题，识别潜在应用场景，并理解其对业务的预期影响。

完善的战略应阐明AI整合的长期愿景，包括在全公司范围内扩展AI项目的路线图（下面我会帮你梳理）。

确保有强有力的领导承诺，并让AI项目与业务目标战略对齐。

战略差距分析问题：

• 谁负责公司的AI战略？
• AI项目是否与战略目标一致？
• 是否有在全公司范围内扩展AI的路线图？

2）基础设施

强大且可扩展的基础设施包括AI开发、部署和持续维护所需的技术基础。

基础设施应支持AI模型开发、测试和部署所需的工具和平台。关键要素可能包括计算能力、存储和网络能力。

投资合适的基础设施，确保组织能够应对AI的计算需求，并根据需要扩展运营。

基础设施差距分析问题：

• 组织是否拥有充足、专用的GPU资源？
• 这些资源是否可用并已集成用于AI工作负载处理？

3）数据

评估数据准备度意味着要调查训练和部署AI模型所需数据的可用性、质量和可访问性。

这包括数据管理实践和数据治理政策，不仅适用于初始部署，也适用于后续的持续维护。

这还包括将同步到您的AI解决方案的所有知识库。通过为AI代理提供高质量的数据输入，可以避免“垃圾进，垃圾出”的现象。

数据差距分析问题：

• 是否有足够的数据来训练和部署AI代理？
• 数据是否可用且可访问？
• 数据管理实践是否为最新？
• 数据治理政策是否为最新？
• 是否有计划保持AI代理将使用的知识库为最新状态？

4）治理

有效的治理对于管理AI部署的伦理、法律和运营方面至关重要。健全的治理有助于降低风险，增强对AI系统的信任，并促进AI的可持续应用。

此步骤涉及建立政策和框架，以确保负责任地使用AI、数据隐私以及遵守相关法规。

治理结构应包括有关数据使用、模型透明度和责任分工的明确指导方针。

此外，您的团队还应建立监控和评估AI性能的机制，以确保其符合组织目标和道德标准。

治理差距分析问题：

• 项目的各个方面由谁负责？
• 是否有关于AI使用和数据隐私的政策和框架？
• 领导层是否有强烈的承诺推动AI项目向前发展？

5）人才

您的组织是否具备完成和维护人工智能项目所需的技能和专业知识？

这可能涉及识别技能差距，以及在需要时进行培训或招聘。

否则，可以考虑聘请合作伙伴为您开发。我将在下文稍作介绍。

人才差距分析问题：

• 本次AI项目在开发和业务部署方面需要哪些技能？
• 现有员工是否具备这些技能？现有员工是否可以通过外部资源接受AI开发和部署方面的培训？
• 如果不具备，内部招聘还是与合作伙伴机构合作更符合公司的愿景和需求？

6）文化

虽然AI解决方案通常以技术为核心，但人的因素同样重要。

并非所有组织或员工都愿意接受AI，这会影响您的投资回报率。

评估您的组织文化，确保有意愿采纳并适应AI技术。这包括评估领导层的支持、员工对变革的开放度以及与AI驱动创新的契合度。

许多员工或部门常常会觉得AI带来威胁。鉴于招聘成本和当前劳动力短缺，组织可以明确表明，AI将用于提升产出，而不是取代员工。

文化差距分析问题

• 组织文化是否愿意积极采纳AI？
• 所有关键领导岗位是否都愿意接受AI？
• 如果存在犹豫，原因是什么？这些担忧是否有根据？
• 组织如何让AI对员工产生积极影响，并正确传达这一点？

3. 组建聊天机器人团队

谁来负责您的聊天机器人项目？？？

这也许很明显，但对我们很多客户来说，这始终是个难题。

最好的方法是分配责任（就像其他项目一样）。而且由于聊天机器人项目复杂且周期长，您很可能需要将其拆分为多个角色。

如果您是一家只有1名员工的小企业在开发AI代理——没关系，尽力而为即可。

如果您有资源，以下是一些分工建议。

关键角色

聊天机器人项目有3个关键角色：决策高管、项目经理和开发者。

根据项目规模，可能由1人兼任全部3个角色（祝您好运），也可能有一整个开发团队参与。

决策高管负责制定战略基础，并确保项目获得必要的支持。他们可能会争取资金、设定绩效指标，并推动组织内部的认同。

项目经理负责推动项目的日常进展。他们管理项目生命周期、制定时间表、识别风险、控制范围，并协调跨部门沟通。

最后但同样重要的是开发者，负责具体开发解决方案。他们负责所有技术工作：实现业务逻辑、与现有系统集成以及优化性能。

即使您只有两人团队，也要明确每个人的职责。

如果您的项目更复杂，还可以考虑分配以下其他角色。

补充角色

那合规框架怎么办？如何为患者提供良好的服务体验？如何让用户真正使用机器人？

是的，AI部署涉及的内容远比您最初想象的要多。

同样，这些内容对于项目规模较大（或您正在开发金融机器人或医疗机器人等严肃应用）时更为重要。

这些角色可以由一人承担，也可以分配给关键角色中的某一位，或由多人共同承担。

• 质量保障： 提供组织经验，确保聊天机器人达到行业标准
• 对话设计师： 设计清晰、有吸引力的对话
• 数据分析师： 将聊天机器人的需求和结果转化为投资回报率的衡量标准
• 网络安全专家： 确保数据保护措施得当
• 合规专员： 遵守相关法律法规
• 市场营销专员： 向用户传达聊天机器人的存在和用途
• 网站及系统管理员： 维护服务器和容器

4. 选择聊天机器人解决方案

您可能已经选定了技术解决方案。

但如果您的团队还在探索阶段，有三种聊天机器人工具可供选择。

根据您选择的这三种方案中的哪一种，AI项目的范围和能力会有很大差异。

自主开发或开源

自主开发选项包括调研、设计、原型开发、构建、测试、配置、部署、托管、维护、支持和持续优化解决方案。

这可以从零开始，但大多数开发者会利用各种开源资源，从头构建代理。

这种方式控制权和定制化程度最高，可以根据企业的具体需求量身打造解决方案。

但这种方式需要大量开发资源、技术专长和持续维护投入。

可扩展平台

平台位于封闭式方案和自主开发方案之间。

这些聊天机器人平台通常提供CSM指导和专业知识、托管、信息安全、开发支持以及预构建集成，以简化解决方案的设计和配置。

可扩展平台提供类似路由器的功能、高度可配置的层级和集成能力。它们有助于更快部署和灵活调整，但仍需一定的技术能力进行配置和定制。

这些平台可以在定制化和易用性之间取得平衡。与其他选项相比，它们更容易在不同部门或业务流程中扩展应用。

封闭专有解决方案

许多封闭式解决方案是垂直领域专用的（例如客户服务聊天机器人公司，或社交媒体聊天机器人平台），或者提供一种复制粘贴式的通用聊天机器人方案。

只要这些方案满足关键需求、能够无缝连接现有系统，并且供应商的发展路线图与组织目标一致，它们在部署和维护上都可能极具成本效益。

然而，虽然封闭的专有解决方案实施速度较快，但其缺点是可扩展性有限、应用场景受限、可能存在供应商锁定、难以灵活适应独特的业务需求，以及与其他系统集成能力有限。

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5. 选择聊天机器人合作伙伴（可选）

并非每家公司都具备自主开发聊天机器人的条件。也许你们只有5个人，精力有限，或者你们想要一个超出团队能力范围的复杂AI助手。

无论原因如何，选择外部合作伙伴有以下几个好处：

• 你无需自行购买软件
• 项目进度更快
• 他们已有相关经验和专业知识
• 如果你们缺乏内部专业能力，他们可以更具成本效益

我们拥有一批非常强大的AI合作伙伴和自由职业者——但无论你选择哪种方案，都要确保找到对该解决方案非常熟悉的合作组织（最好还熟悉你的具体应用场景或行业）。

强大合作关系的关键

就是完善的SLA，仅此而已。

SLA（服务级别协议）应明确交付内容，包括里程碑、时间表和成功标准。

你还应明确对系统可用性、响应时间和问题解决的要求。

最后，您还应制定退出策略。合作结束后，如何管理知识转移、知识产权和系统访问？谁将负责维护？所有这些都应提前签署协议。

6. 制定实施计划

在部署AI聊天机器人时，我们非常推崇“循序渐进法”（Crawl-Walk-Run）。

我们为客户用，也在内部用——这是我们实施策略的指引。

让我们逐步拆解每个阶段。

阶段一：起步（Crawl）

目标：建立项目基础，解决当前业务的紧迫需求。

从简单的AI方案入手，处理基础且影响重大的任务。例如，可以部署一个聊天机器人来解答常见问题（FAQ）并提供基础客户支持。

此阶段的重点是收集数据。用户在询问什么？实现哪些操作会对用户有帮助？

这一阶段的核心是快速见效，展现价值。

（并且一定要先在部分用户中试点你的方案，收集数据后再全面推广。）

阶段二：进阶（Walk）

目标：根据收集到的数据逐步提升AI能力。

现在利用第一阶段的数据，优化并扩展你的聊天机器人能力。

构建更复杂的工作流程，精简对话中导致用户流失的部分。持续迭代，提升准确率和性能。

阶段三：成熟（Run）

目标：将AI全面融入公司运营，实现规模化。

当AI深度嵌入公司运营体系时，你就进入了最后阶段。

当然，聊天机器人项目永远没有“完成”一说。像所有软件一样，这是一项长期投资，持续迭代会让它越来越好。

当你已在大多数有提升空间的领域部署后，确保团队建立反馈机制，实现持续学习。随着新数据和业务需求变化，你需要不断更新和训练模型。

7. 衡量成效

衡量成效常常被忽视——但这是最重要的一步。投资必须带来回报。

我们将讨论KPI（为聊天机器人设定成功目标）和ROI（衡量实际成效）。

关键绩效指标（KPI）

你的KPI应在AI助手项目一开始就制定。每项KPI都应能对应AI助手要解决的战略目标。

你的AI助手KPI应：

• 简单明了
• 涵盖短期和长期成果
• 采用可量化的结果，如具体百分比
• 包含基线对比，清晰展示“前后”变化

每个KPI都应与具体的货币价值挂钩。仅仅说“每周节省10小时”还不够，要计算你的AI投资每月或每年能节省多少钱，并考虑员工这10小时的成本。

从小做起，逐步提升

虽然一开始就想让机器人产生最大影响很诱人，但我们的客户成功团队建议先追求最低限度的ROI，逐步提升。

关注逐步提升。当机器人在初始场景下证明有效后，再逐步扩大应用范围——这样可以降低风险，最大化长期成功。

KPI示例

聊天机器人KPI长什么样？

如果你想衡量用户采用和参与度，KPI可以包括处理的查询数量、反馈质量或会话时长。

如果你想衡量收入和销售，KPI可以是转化率、平均追加/交叉销售结果，或线索资格率。

这里不做详细展开——只是让你了解KPI应有的样子。相信你的团队已经了解KPI是什么了。

投资回报率（ROI）

如果你从未做过，衡量聊天机器人ROI时可能会遇到许多隐藏的收益和成本。

我们整理了一份完整清单，列出了在准确评估AI项目ROI时应考虑的所有事项。

衡量投资

正确衡量AI投资能帮助企业全面了解其影响。

这意味着不仅要考虑初始成本，还要包括持续维护、员工培训以及成功集成所需的资源。

这里不详细列举，但我写了一份关于实施聊天机器人战略的完整PDF简报——你可以查看衡量投资时应考虑的全部内容。

衡量回报

用AI助手衡量业务成效，首先要将回报与具体应用场景对齐。为获客而设计的AI助手与用于内部人力资源流程的AI助手，其影响会有很大不同。

为最大化价值，应引导团队系统评估AI助手可能影响的每个领域，并优先考虑最有可能带来可衡量成果的部分。

同样，这部分我在上面链接的指南中有详细说明，这里就不赘述了。

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常见问题解答

1. 什么是聊天机器人实施的“循序渐进法”？

聊天机器人实施的“循序渐进法”是一种分阶段方法：先从小规模、聚焦的用例（起步）开始，根据用户反馈扩展功能并优化（进阶），最后在团队或不同场景中全面推广（成熟）。这种分阶段推广有助于降低风险，并在每一步验证成效。

2. 我可以先部署一个聊天机器人，之后再改进吗？

可以，你可以先上线一个功能最少的聊天机器人，后续再优化，这通常也是最高效的起步方式。以明确且高价值的用例上线，可以收集真实用户反馈，并根据实际使用数据持续迭代，而不是凭空假设。

3. 为什么需要聊天机器人战略，而不是直接上线一个机器人？

你需要制定一个聊天机器人策略，以确保机器人的功能与您的业务目标、目标用户和运营流程保持一致。没有明确策略的聊天机器人，往往由于缺乏方向或与现有系统、团队集成不佳而表现不佳。

4. 哪些迹象表明聊天机器人并不适合我们的业务？

如果您的业务需要进行情感交流或涉及法律敏感的对话，必须依赖人工判断，那么聊天机器人可能并不是最佳选择。此外，如果缺乏干净的数据或明确的工作流程，聊天机器人也难以发挥价值。

5. 我应该多久评估和更新一次聊天机器人的表现？

您应至少每月评估和更新一次聊天机器人的表现，尤其是在上线后的前3到6个月。频繁的检查有助于根据用户反馈和对话分析不断优化，持续提升用户参与度。