人工智能客户服务终极指南》（2025 年）

人工智能chatbots

人工智能聊天机器人是当今客户服务领域最流行的人工智能形式。

由于它们可以插入团队的现有工具，因此非常适合处理重复性问题，避免队列堆积。 

他们还可以从帮助中心获取答案或查看订单状态。 

由于他们不睡觉，客户可以随时获得帮助。

Generative AI

生成式人工智能--顾名思义--通过从现有数据中学习模式，生成文本、图像、音乐或代码等新内容。 

它使用深度学习模型（如大型语言模型）来理解结构和风格，然后根据提示生成原始输出。

您可能对ChatGPT、DALL-E 或 MusicLM 等工具并不陌生，这些都是生成式人工智能的应用实例。 

在客户服务领域，生成式人工智能主要用于写作。这可能意味着帮助聊天机器人想出更自然的回复，或者将冗长的来来回回总结成快速的复述。 

有些团队甚至利用它将常见问题转化为帮助文章。

人工智能代理

如果你在过去一年中读过科技头条，你可能听说过人工智能代理。 

这类软件的设计目的不仅仅是生成内容或响应提示，而是为了实现特定目标而采取有目的的行动。 

如果您在灵活的人工智能平台上进行构建，那么将人工智能代理应用于客户服务工作流程的方式将不受限制。 

它们是智能流程自动化和人工智能工作流程自动化的关键推动因素，能够跨工具处理多步骤任务。

您可以建立一个人工智能代理，它可以读取客户的信息，检查他们在 Shopify 中的订单状态，并发送更新信息--所有这一切都无需人工输入。 

或者由人工智能代理向客户介绍退货政策、生成退货标签并在Zendesk 中更新票单。

说到人工智能代理，可谓天马行空。点击此处了解其他人工智能代理案例。

与依赖来回指令的聊天机器人不同，代理型人工智能的定义是自主性。它可以找出需要发生什么以及如何实现，并根据结果调整自己的行为。 

语音助手

客户服务的核心是对话，因此大多数人工智能语音助手都被部署用于服务支持。 

它们使用语音识别技术来了解别人在说什么，并通过文本到语音技术进行实时回话。 

您可能会想：既然聊天功能正常，为什么还要用语音呢？这个问题很有道理。 

有些公司采用语音交互方式，因为这正是客户所期望的交互方式，比如拨打银行或支持热线。 

在这种情况下，直接说出您的需求往往比键入更快。对于不太习惯数字界面的人来说，语音会让他们感觉更自然。

此外，90% 的人认为语音搜索比在线搜索更容易，因此使用语音搜索的需求是显而易见的。

在客户服务环境中，语音助手可以回答常规问题，并指导用户完成自助服务任务，如重置密码或查询账户余额。

机器学习

"机器学习 "经常被提起，是的，它是一个有点拗口的词。但在炒作的背后，机器学习在客户支持中的应用却是实实在在的。

机器学习的核心是让系统更好地发现模式--这并不是因为有人编写了每条规则，而是因为他们看到了足够多的例子来找出规律。 

你的垃圾邮件过滤器就是这样知道该抓什么，Netflix 也是这样猜测你下一步要看什么。

以客户服务为例，机器学习模型可以帮助客户服务团队预测哪些单子最有可能升级，或者在客户投诉成为更大问题之前识别出客户投诉的模式。

要开始使用，您不需要建立自己的模型；Botpress 等许多平台都提供即插即用的工具，可根据团队过去的支持数据进行定制。

利用人工智能聊天机器人自动提供复杂支持

帮助客户办理抵押贷款或退休计划并非易事--这两项业务都受到高度监管，而且历来都是手工操作。对于 VR 银行来说，这耗费了大量资源和团队带宽。

VR Bank 建立了一个人工智能聊天机器人来处理这些任务。通过将自然语言理解与聊天机器人设计相结合，我们创建了一个聊天机器人，引导用户做出敏感的财务决策，并将数据直接输入客户关系管理。

现在，仅这一个聊天机器人每年就能为VR 银行节省超过 53 万欧元。 

利用人工智能代理扩大支持规模

当您为成千上万的用户提供支持时，即使是很小的问题也会迅速堆积起来。 

这就是 Extendly 面临的挑战：如何跟上不断增长的需求，而又不至于让支持团队疲于奔命或牺牲响应时间。

因此，我们帮助建立了一个人工智能代理，它可以像虚拟支持代表一样工作：它能理解用户提出的问题，甚至可以自行采取创建票据或升级问题等行动。 

代理与客户关系管理和内部工具相连接，并从过去的对话中学习，不断变得更加智能。 

这就是他们无需增加一倍团队就能支持 40 万用户的原因。

全天候服务

无论是节假日的凌晨 3 点还是购物旺季，人工智能都能即时处理客户的问题。 

这种始终在线的支持可帮助企业全天候为全球受众提供服务，让客户满意。它还能减轻员工的压力，使他们不必再为覆盖每个时区而奔波。

提高客户满意度

Gartner 预计，80% 的客户服务团队将使用生成式人工智能来提升客户体验。 

这是因为客户无需等待或重复，就能获得更快、更准确的帮助。

提高员工生产力

人工智能通过接管重复、耗时的任务来提高效率。它可以生成报告、安排信息、管理工作流程或触发后续行动，所有这些都无需人工操作。 

因此，团队可以将注意力从微观管理任务转移到推动战略上来。63%使用人工智能的公司表示其运营效率有所提高，这并不令人意外。

成本效益

使用人工智能的公司报告称，劳动力成本降低了 52%。 

这是因为人工智能可以自动执行耗时的任务，如数据录入和处理常见的客户请求。与其雇佣更多的人来管理这些工作，团队可以依靠人工智能来即时、全天候、不间断地完成这些工作。

超个性化的客户体验

通过访问客户的历史记录、偏好和行为，人工智能可以实时定制互动。 

这样的个性化支持可以建立信任，这也是为什么它正成为现代支持团队的一个主要差异化因素。

1.端到端客户支持自动化

在我看来，人工智能改善客户服务最具成本效益的方式是通过聊天机器人，从头到尾处理常见请求。

HostifAI 是Botpress 的合作伙伴，专门为酒店提供虚拟管家和员工助理服务。 

客人可以通过WhatsApp、Messenger 或Telegram 向其旗下的多家酒店发送信息，并立即与一位全天候多语种助理取得联系，该助理会帮助客人办理入住手续、预订晚餐和当地旅游，所有这一切都在聊天机器人内完成。助理会指导客人完成每个步骤、确认预订并更新内部系统。

更重要的是：这些对话中有 75%从不需要人工代理。

这就是一个优秀的客服聊天机器人应该做的。

2.个性化产品推荐

我经常使用 Netflix 的原因之一是，它好像已经知道我想看什么。

原来，那是人工智能在学习我以前做过的事情，帮助我找到我真正想点击 "播放 "的内容。

这种方法同样适用于客户服务。人工智能可以通过学习用户在对话中的行为或偏好，引导用户使用正确的产品或服务。 

人工智能不会强迫人们滚动浏览无穷无尽的选项目录，而是像一个有用的向导，提出几个有针对性的问题，然后推荐一个计划。

3.客户情绪分析

了解客户对品牌的感受是促进销售和建立忠诚度的关键。 

好消息是有很多人工智能工具可以分析客户评论和社交媒体帖子，以确定它们的情感。

自然语言处理工具就是为这类工作而设计的。它们可以筛选非结构化文本，如客户评论、聊天记录和社交媒体帖子，从而获得洞察力。例如情感、重复投诉或产品反馈。 

(因为实事求是地说，没有哪个员工愿意花几个小时来梳理这些内容）。

我常用的工具包括 Qualtrics Social Connect，它可以将Instagram、WhatsApp 和 Facebook 等渠道的对话整合到一个地方。 

如果您准备深入了解，使用 NLP 构建的人工智能代理可以自动处理实时支持对话，并将其转化为可操作的见解。

4.预测分析 

你见过在用户忘记续费之前提醒他们续费的服务吗？或者在有人报告问题之前，平台就标记出异常活动？这就是预测分析。

通过分析用户过去的行为（如使用模式和常见的下一步操作），人工智能可以预测用户可能需要什么，并在用户提出要求之前就采取行动。它可能会触发支持流程，或在问题升级之前主动解决问题。

对于拥有实体产品的企业来说，预测性人工智能有助于预测需求，减少那些可怕的 "缺货 "时刻。 

通过考虑历史销售额、季节性趋势和其他外部变量，团队可以制定更明智的计划。

5.通话转录和分析

语音人工智能正在重塑电话支持，将对话转化为团队可以实际使用的数据。 

例如，一位客户打电话来询问最近的购买情况。 

由人工智能驱动的座席会接听电话，确认其身份，分享发货详情，如果问题需要更多支持，则会将电话转接给真人座席，并快速概述已讨论过的内容。

6.将大量内部支持任务自动化

面对支持数百万用户的挑战，Ruby Labs 建立了人工智能代理，以实现内部客户服务工作流程的自动化。 

这些代理可自主管理订阅取消、处理退款、解决技术问题，甚至评估付款历史记录以标记潜在欺诈行为。 

通过与Stripe 等外部工具集成，并根据用户行为提供个性化流程，代理可以充当智能数字员工。

最终，Ruby Labs 每月自动处理的支持会话超过 400 万次，解决率高达 98%。 

1.设定明确的目标

在选择任何技术之前，请先明确您要解决的问题。问吧

• 哪些任务占用了团队的时间？
• 哪些成果需要改进？ 
• 当前流程中的摩擦在哪里？

跳过假设。与支持团队、运营主管和分析师交谈。挖掘聊天记录、票据标签和用户反馈，找出真正的痛点。

然后，将问题与正确的人工智能解决方案相匹配。

如果没有一个明确的目标，就有可能打造出一个昂贵的工具，却解决不了任何问题。从痛点入手，并以此指导人工智能的实施。

2.选择平台

有了目标，就要找到支持这些目标的工具。 

从已使用的功能入手。许多 CRM、服务台和支持平台都已包含人工智能功能，如自动标记、票据路由或情感分析。 

如果这些工具不能满足您的需求，您可以考虑使用专用的人工智能工具，但要确保它们能与您的团队已经使用的工具轻松集成。

正确的平台应与您的工作流程相结合，而不是创建新的流程。 

优先考虑那些易于维护、可处理用户实际对话类型的工具。

最好的人工智能平台是能与您现有的系统配合使用，并能随着您的成长而扩展的平台。

3.准备数据

人工智能的智能取决于你为它提供的数据。

在深入了解之前，请先评估一下您已经掌握的内容：聊天记录、票据日志、知识库内容、客户关系管理记录。 

清理重复内容，修正不一致的地方，并确保所有内容都以人工智能能够理解的方式标注出来。

这样才能让人工智能真正学会并随着时间的推移不断改进。

4.构建解决方案

确定目标并准备好数据后，下一步就是执行。 

在大多数情况下，公司要么 a) 与供应商合作，要么 b) 与内部开发人员合作，要么 c) 使用低代码平台来部署人工智能，而无需繁重的开发工作。 

无论您推出的是人工智能聊天机器人、人工智能代理还是预测模型，设置都应反映使用案例的复杂性和团队的技术舒适度。

对于聊天机器人和虚拟代理来说，这一阶段包括

• 定义欢迎流程和关键意图（订单状态、退货、取消、常见问题）
• 为支持代理设置移交规则
• 为边缘情况处理重试和回退
• 连接实时数据的应用程序接口（例如，发货更新、客户关系管理查询、日历可用性）
• 存储订单号、偏好或对话历史记录等上下文信息

别忘了集成。 

当人工智能与您的其他stack对话时，客户服务的效果最佳：Zendesk 用于支持，Stripe 用于支付，Shopify 用于订单，或者通过自定义 API 与您的内部系统连接。

我才华横溢的同事制作了如何将聊天机器人连接到Zendesk 的免费教程：

5.测试和重申

在上线之前，对人工智能进行可控测试。 

使用真实场景进行模拟，并测试边缘情况，以了解其性能如何。 

查找摩擦点，如被误解的意图和死胡同。在推出前进行调整。 

利用这一阶段快速收集反馈并完善逻辑。只有当它在测试环境中表现一致时，才可以进行全面部署。

6.部署和监控

一旦您的解决方案投入使用，您将很快了解到哪些有效，哪些无效。 

使用数据是最有价值的反馈回路。您将开始了解系统如何处理现实世界中的变化，在哪些方面取得了成功，在哪些方面需要微调。

启动后需要监测的一些指标包括

• 触发最多的行动或意图
• 故障点（如回退逻辑、低置信度预测）
• 解决问题或完成任务的时间
• 精度与人类基准的比较
• 升级或移交率

如果您正在使用聊天机器人，不妨深入研究一下聊天机器人分析。它们会告诉您很多信息，包括哪些方面在起作用，哪些方面偏离了轨道。

专业提示：保存一份人工智能改进日志，这是一份简单的运行文档，用于跟踪与人工智能系统相关的问题和经验。定期查看（我建议每两周查看一次），跟踪变化并记录新模式。 

最后，无论您是专注于利用人工智能改善客户体验，还是实现人工智能票务等内部任务的自动化，跟踪业务影响都非常重要。 

从计算投资回报率开始。以下是如何衡量客服聊天机器人的投资回报率。

这里的目标是保持积极主动：没有持续的反馈，人工智能就不会自我完善。

部署一个人工智能客户服务解决方案从开始到结束一般需要多长时间？

部署一个人工智能客服解决方案可能需要几周到几个月的时间，具体取决于其复杂程度。一个基本的常见问题聊天机器人可以在一天内上线，而一个完全集成的人工智能代理可能需要 2-3 个月。具有定制系统和合规要求的大型企业部署可能需要 6 个月。

人工智能客户服务工具在不同语言和文化背景下是否同样有效？

人工智能客服工具在不同语言中的功效会发生变化，这是因为LLMs 在英语等语言中接受了更广泛的培训，因此在培训数据较少的语言中准确性较低。文化上的细微差别和俚语也会造成误解，因此支持多元化市场的企业通常需要投资于多语言培训，并在每个语言地区进行测试，以确保质量。

人工智能能否有效处理高度情绪化或敏感的客户互动？

人工智能可以处理许多情绪化或敏感的互动，这要归功于情感分析，它有助于检测痛苦或负面情绪。它对服务故障等问题通常很有效，因为在这些问题上，升级逻辑能使回复保持专业性。然而，人工智能在处理涉及强烈情绪的深度个人对话时仍有困难，因为它缺乏真正的同理心。在这种情况下，人工座席仍然必不可少。

如何训练人工智能在客户对话中反映品牌的特定语音和语调？

要让人工智能与品牌的声音和语气保持一致，就需要根据品牌的特定数据对其进行训练。公司通常会提供风格指南或现有的对话记录，这样人工智能就能学会如何以品牌风格进行沟通。许多人工智能平台都支持可配置的语气设置，以调整人工智能的回应方式。对真实互动的持续审查也有助于完善系统，确保其随着时间的推移与品牌个性保持一致。

人工智能客服系统启动后需要怎样的维护？

人工智能客服系统启动后需要持续维护，包括更新训练数据以反映新产品或政策、监控对话日志中的错误或漏洞，以及在准确性下降时重新训练模型。企业还需要跟踪解决率和客户满意度等绩效指标，并不断完善对话流程，以适应不断变化的客户期望。