95%消费者要真人！AI+人客服，融合才是王道

在当今这个快速发展的时代，消费者对服务的期待正日益提升。他们不仅希望问题能得到迅速解决，更渴望在复杂的互动中感受到真诚的关怀。一项数据显示，尽管人工智能（AI）在服务领域展现出巨大潜力，但仍有高达95%的消费者认为，当遇到复杂或涉及情感的问题时，人工支持依然至关重要。这表明，在AI与人工客户服务之间，并非简单的“非此即彼”的选择题。真正的智慧之道，在于融合两者的优势，构建一种既高效又富有同理心的混合式服务模式。

在这种模式下，关键在于精准判断在客户旅程的哪个阶段，AI和人工服务应各司其职、无缝衔接。

AI与人工客服：一种全新的服务范式

卓越的客户体验，从来不是逼迫客户在AI与人工服务之间做出艰难抉择。相反，它巧妙地将两者结合起来，创造出超乎预期的服务价值。AI以其无与伦比的速度和规模化处理能力，成为提升效率的利器；而人类则以其独有的判断力、共情能力和信任感，为服务注入温度与深度。当这两股力量珠联璧合，服务团队便能提供既快速、一致，又充满人情味的服务。

为了实现这一目标，客户体验（CX）的领军者们需要精心构建一套三步走的策略：首先，制定一套清晰的决策框架，明确何时启用AI，何时转交人工；其次，建立一套行之有效、流畅自然的交接机制；最后，描绘一幅清晰的未来发展蓝图，持续优化服务流程。
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AI客服：何时成为“第一响应者”？

当面对低风险、重复性高且数量庞大的客户咨询时，AI无疑是理想的“第一响应者”。它最适合处理那些能直接从知识库或现有文档中获取答案的问题。

试想一下，如果一位客户询问如何在他们的客户关系管理（CRM）系统中创建自定义联系人字段，AI代理能够即刻从知识库中找到对应的文章，提供链接，并以分步指南的形式迅速总结整个过程。在这样的场景下，AI提供答案的速度将远远超过人工座席。同样，对于密码重置这类常见操作任务，速度往往比人类细致的判断更为关键，AI也能很好地胜任。当然，AI代理在此类场景下的成功，很大程度上取决于其所依赖文档的质量、准确性和时效性。

具体来说，AI在以下几个方面表现出色：

智能路由与分流

AI扮演着服务团队支持队列中的“交通指挥官”角色。它能够轻松完成以下任务：
- 根据主题、紧急程度和复杂性对请求进行分类。
- 将简单的、可自动化处理的问题直接导向自动化流程。
- 将复杂的案例智能升级，转交给最合适的专家座席处理。
这不仅能有效清理服务队列，还能让客户更快地找到正确的解决方案。
通过知识库实现自助服务

AI在拥有可靠答案来源时，其效能才能最大化。像某些先进的AI代理，能够即时检索并呈现知识库文章。这些文章可以通过聊天机器人发送给客户，从而显著减少那些重复性的“如何操作”类咨询工单。只要知识库内容准确且及时更新，此类互动就能持续提升客户满意度。可以说，知识库构建得越完善，AI服务的准确性也就越高。
处理事务性任务

日常的事务性请求通常不需要人工判断，它们只需要快速、准确地完成。AI在处理一些简单的事务性任务时游刃有余，例如：
- 重置密码。
- 更改账单或订阅信息。
- 更新联系方式。
- 确认订单。
- 查询保修状态。
这些重复性的问题通常无需人工介入，从而让人工座席可以将精力聚焦于客户维系、复杂故障排除以及个性化引导等更具价值的工作。
提供状态更新

AI是客户最常询问的实时信息更新的理想处理者，例如包裹和货运追踪。预约提醒和服务中断更新也是自动化处理的绝佳选择。客户期待即时获取这些信息，而人工在大规模处理时则会显得效率低下。
主动通知与预警

AI能够帮助企业在问题演变为工单之前就将其化解。其具体方式包括：
- 及时通知客户服务中断或延迟情况。
- 发送试用期、续订或订阅提醒。
- 主动推送实用小贴士，帮助客户规避常见问题。
这不仅能有效降低入站咨询量，还能通过让客户始终“快人一步”而建立深厚的信任。

人工客服：何时成为关键引领者？

当情况超出简单文档所能涵盖的范畴时，人工座席就应该挺身而出，成为互动的主导者，从而提供卓越的客户体验。以下线索表明，人工座席何时应承担起关键角色：

情境复杂性

如果一个案例需要人工判断、共情或升级处理，那么人工客服就应该承担主要责任。例如，当客户报告产品出现错误或异常行为时，人工客服能够更好地深入挖掘问题，提出后续疑问，并协调其他团队共同解决。同样，在客户情绪激动、感到沮丧的场景中，AI的标准化回复只会适得其反。目前来看，只有真人才能倾听、安抚情绪，并重建客户信任。举例来说，客户可能会说：“我尝试了三种不同的修复方法，但都无效。”
信息模糊性

当客户请求不够清晰时，AI往往会力不从心。模糊或不完整的客户描述容易导致困惑。在这种情况下，人工客服能够提出正确的后续问题，以澄清上下文和具体细节。例如，客户可能会说：“我的屏幕上什么都显示不出来。”人类客服可以通过察言观色和提问来获取更多信息。
情感因素

当对话中出现沮丧或担忧等情绪时，同理心比速度更重要。人类的亲和力能够有效地化解与账单纠纷或服务中断相关的问题。对于涉及人们安全等敏感情境，人工客服能够提供富有情感的回应。没有人希望由一个机器人来传递与健康、安全或保密相关的坏消息。例如，客户可能会焦急地说：“我的服务中断了，我正在蒙受损失！”而AI可能会回复：“很抱歉您遇到此问题。您尝试重启了吗？”这种情感化的时刻，需要真人来安抚和化解。
敏感数据处理

某些对话需要信任和谨慎。例如，在处理以下问题时，人工客服可能是必需的：
- 财务纠纷或账户关闭。
- 医疗或个人信息。
- 法律或合规性相关的查询。
例如，当系统提示“我们无法处理此请求”时，人类在安全、合规和情境理解方面更具优势。
高价值客户服务

对于高价值客户关系，人工客服应始终介入。重要的客户期待获得优先待遇。服务团队应将企业客户、VIP客户或长期合作客户转接给人工客服。即使服务组织拥有AI系统，但与营收影响相关的升级请求也应被标记并由人工处理。例如，客户可能会说：“我们已经等了两天，问题还没有解决。”

新媒网跨境获悉，AI与人工客服的融合之道，在于团队能够将升级标准进行规范化，比如“层层嵌套的菜单，却得不到清晰的解决方案”。无缝交接需要上下文的持续性和明确的升级规则，例如：重复的机器人循环、语言线索、账户价值、合规标签以及时间阈值。在制定升级规则之前，团队需要一个框架来决定哪些案例应由机器人开始处理，哪些应直接转交给人工座席。

如何智慧选择：AI与人工客服的分配之道

并非每一次互动都适合机器人处理，也并非每一个案例都需要人工介入。以下是一些常见的客户服务情境及其最适合的处理方式：

情境	最佳处理者：AI或人工客服	匹配理由
密码重置	AI	可预测、安全、自动化速度快
账单纠纷	人工客服	需要同理心、协商和灵活性
订单状态更新	AI	低风险、重复性高、时效性强
服务中断通知	混合	AI主动推送提醒；人工处理后续升级问题
多步骤技术故障排除	人工客服	需要判断力、创造力和应变能力
产品推荐或向上销售	混合	AI建议选项；人工引导最终决策
合规或法律咨询	人工客服	准确性、信任和责任要求人工监督
取消订阅	混合	AI处理流程；人工介入以挽留客户
高价值客户支持（VIP/企业客户）	人工客服	高端客户期望直接和个性化的服务
知识库查询（常见问题、操作指南）	AI	机器人即时提供答案，减少重复性工单

将正确的处理者匹配到正确的情境，能在需要速度的地方提供效率，在需要人文关怀的地方给予温暖。

首先，要充分理解客户的请求。在决定使用AI还是传统人工方式响应之前，座席必须全面理解问题。如果是简单的按钮位置查找、设置更改或按文档流程操作，这属于AI的范畴。如果客户的请求表明产品出现了异常行为，或者他们正在询问一个不存在的功能，那么就需要人工座席来处理，以便设定预期、深入挖掘或提供变通方案。

我们的经验表明，要评估客户情绪。如果客户明显感到不安或表现出沮丧迹象，这正是提供“白手套”服务的信号。个性化的方法能够展现同理心，并帮助平息那些AI标准化回复可能让客户感到更加恼火和不被重视的情境。

专家建议，要警惕模糊不清的工单。有时，客户提出的请求乍一看可能让人摸不着头脑。在这种情况下，只有人工客服才能提出正确的后续问题，以揭示更多细节和上下文，同时避免让客户感到尴尬或被敷衍。

拥抱混合模式：借助现代化工具提升服务水平

混合式支持模式要想发挥最佳效能，服务团队需要精心构建一张从基础设置到高级协调的路线图。以下是服务负责人可以遵循的两个阶段，借助现代化的服务平台工具：

起步阶段：奠定坚实基础

将已解决的工单转化为知识库内容。 这能将宝贵的解决经验沉淀下来，为AI提供学习素材。
为常见问题设置实时聊天流程。 引导客户自助解决问题，减轻人工压力。
整合所有入站沟通渠道。 确保客户无论通过何种方式联系，都能得到统一高效的响应。
为常见咨询启用AI代理。 让AI处理简单、重复性任务，提升响应速度。

统一的平台能够将集成知识库、聊天流程、座席辅助和数据分析汇聚一堂，形成一个强大的服务中枢。

进阶阶段：优化与飞跃

一旦基础服务稳定，就可以加入更高级的层面来优化其影响力：

根据专业领域和语言智能路由工单。 确保客户问题能够被最合适的专家解决。
自动检测客户情绪并智能升级。 当客户表现出沮丧时，系统能够自动将工单转交人工处理。
为客户成功座席提供AI支持的内容建议。 赋能人工客服，提高其解决问题的效率和准确性。
通过服务报告进行跟踪和改进。 利用这些报告来区分哪些任务已成功自动化，哪些仍需要人工干预或更精细的流程优化。

衡量混合式客服成效的关键绩效指标（KPIs）

关键绩效指标（KPIs）用于跟踪问题解决率、响应速度、升级率和客户投入度。这些指标是衡量混合式支持模式是否真正为客户和团队带来价值的唯一途径。

请记住：一个成功的混合式支持模式，其结果应该是整体客户/员工体验的提升，这意味着客户能获得更快的问题解答、更高的客户满意度（CSAT），以及团队更低的倦怠感。如果AI能够帮助人工座席更有效地完成工作，同时避免工单升级并节省客户时间，那无疑就是巨大的成功。

以下是混合式客户服务团队应跟踪的关键绩效指标：

问题解决率（Deflection quality）： 指示AI或自助服务成功解决客户问题的比例。
首次响应时间（Time to first response）： 客户发出请求到收到第一次响应的时间间隔。
首次联系解决率（First contact resolution, FCR）： 客户问题在第一次联系中就被解决的比例。
升级率（Escalation rates）： 问题从AI或初级座席升级到高级座席或专家团队的比例。
客户投入度得分（Customer effort score, CES）： 衡量客户解决问题所需付出的努力程度。
座席生产力（含/不含辅助）（Agent productivity, with/without assist）： 比较AI辅助前后人工座席的工作效率。
情感分析（Sentiment analysis）： 分析客户对话中的情绪倾向，评估客户满意度。
留存/流失影响（Retention/Churn impact）： 评估服务质量对客户留存和流失率的影响。

关于AI与人工客服的常见疑问解答

我如何判断一个工单应该由机器人还是人工开始处理？

在AI与人工客服之间做出选择时，首先要根据请求的复杂性进行分类。例如，密码重置、常见问题解答和状态查询等常规问题应首先导向AI；而账单纠纷或技术升级则应转交给人工处理。
在机器人到人工的交接过程中，有哪些常见的错误需要避免？

AI客服交接的最大错误就是没有明确的过渡。当机器人没有提供清晰的“与座席交谈”路径，或者系统之间上下文信息丢失时，客户常常会陷入循环。

专业提示： 确保交接顺畅的关键在于：当AI无法处理时，应清晰地提示客户可转接人工，并确保所有相关对话历史、工单属性和情绪标签都能无缝传递给人工座席，以便他们接手时能立即掌握全部信息。
我如何衡量混合式支持模式的成功？

混合模式的成功取决于速度、准确性和满意度。关键指标包括问题解决率、首次响应时间以及客户投入度得分。通过使用数据分析面板，可以全面追踪和评估这些指标。
如何在客户服务中防止AI“幻觉”现象的发生？

AI错误通常源于过时或不完整的数据。要减少“幻觉”现象，应将您的机器人连接到一个中心化的知识库，并确保其持续更新。某些AI知识库代理，能够从您的帮助内容中学习，并仅根据批准的文章提供答案，确保客户获得基于可靠信息来源的准确回复。健全的治理机制能够有效降低AI风险，例如“幻觉”和隐私泄露问题。
在支持服务中，AI治理应由谁负责？

AI治理应由负责服务质量的团队承担，通常是客户支持运营或客户成功部门的领导者。他们负责制定升级规则、管理训练数据以及进行合规性检查。这包括对权限、内容来源和自动化规则的全面管理。