如今，點開一個網站的客服功能或撥打某一平臺的客服熱線，出現的大概率是一位“AI客服”。這種基于人工智能技術的客服系統(tǒng)，通常會借助自然語言處理、語音識別等技術，代替一部分人工客服來理解用戶需求、回答相關問題、提供解決方案。

隨著各個國產AI大模型應用陸續(xù)落地和普及，AI客服憑借“降本增效”的優(yōu)勢，越來越成為國內各行各業(yè)為用戶提供服務的標配。

然而，技術光環(huán)背后，用戶體驗正不斷為成本優(yōu)化讓路，從復雜問題遭遇機械回復，到人工客服需層層轉才能接通，人工智能客服似乎越來越“不智能”。讓技術真正賦能體驗，AI客服能否從“會說話的圍墻”變身“連接需求的路”？

AI客服：請問您目前遇到了什么問題？您請說。

用戶：人工服務。

AI客服：不好意思，為了更好地解決您的問題，您可以簡單說一下您遇到的問題。

用戶：轉人工。

AI客服：您好，這邊沒聽到您的聲音，您可以簡單說一下您遇到的問題……

這樣的一組對話，您是否也經歷過？

當想咨詢的內容不在AI客服列出的常規(guī)選項中，用戶往往會寄希望于轉接人工服務，但這時，AI客服似乎更像一面“會說話的圍墻”，擋住了用戶與平臺有效溝通的渠道。在漫長等待和反復拉扯后，很多用戶被折騰得心力交瘁。

消費者馬女士就有好幾次被AI客服“勸退”的經歷，讓她印象最深的一次是辦理簡單的寬帶過戶業(yè)務。

馬女士：我打了一家運營商的客服電話后，AI客服說的那些選項沒有跟我反映問題相關的，只能申請轉接人工。毫不夸張地說，前前后后人工轉接了4次才接通。其實AI客服的很多功能在App上都能自主操作，消費者特意打電話就是為了解決那些AI客服解決不了的、希望人工處理的事?，F在的AI客服不僅沒幫上忙，原本想省時間解決問題，結果卻更費勁了。

盡管各個平臺上這些24小時在線、能隨時隨地響應咨詢的AI客服，能夠一定程度上代替人工回答一些預設的高頻問題，但仍有大量用戶反饋，某些場景下，AI客服出現了答非所問、自說自話、模板化明顯等問題。

記者近日對主流電商、社交、金融、物流等10多家平臺客服系統(tǒng)實測發(fā)現，無論是在線客服還是電話客服，AI客服都存在較明顯的理解能力不足，而人工客服接入障礙重重，嚴重影響用戶體驗。

人工智能行業(yè)從業(yè)者易先生直言，現階段，在用戶服務領域，AI客服為用戶呈現更多的是“話術”，相較人工客服缺少解決問題的誠意。

易先生：如今前端代碼80%至90%都可以完全由AI產出，相反客服這個崗位卻很難被替代。有無數廠商做了AI客服，但是會發(fā)現客戶對AI客服并不滿意也不買單，原因是如今的AI客服還沒有深刻地掌握人類的情緒，尤其是情緒的細微變化和情緒的跟進等等。大家會發(fā)現，原來真人客服才是最有溫度的，才是最能讓客戶買單的。

那么，能不能找到以及方不方便找到人工客服，到底由誰決定？

一家專為企業(yè)提供在線客服系統(tǒng)、智能客服機器人等產品的科技公司的技術人員李先生告訴記者，企業(yè)就能自主決定用戶“尋找”人工客服的難易程度，而技術人員可以根據企業(yè)需求，為AI客服系統(tǒng)設置“兜底回復”策略。

李先生解釋，很多企業(yè)會為了降低人工成本，主動設置一些跳轉至人工座席的障礙——既然AI客服在現階段無法從根本上解決用戶問題，那么索性將其部分功能調整為“攔截用戶請求”。

而這樣的“服務”思路在小商家群體中更為顯著。有電商從業(yè)者在社交媒體上透露，平臺對商家回復時效有嚴格要求，規(guī)定時間內未回復就要扣分，考慮到人工客服工作強度高、流動性大，招聘、培訓都要成本，無論AI客服夠不夠智能，都不得不用性價比更高的它來“應付”客戶。

在各社交媒體上，宣稱低價且好用的AI客服服務商不在少數。一家服務商的銷售人員福先生向記者介紹，產品首月試用只需299元，6999元服務包年，按同等工作量計算，要比雇傭人工客服劃算得多。

福先生說，他們的產品是“自研模型+DeepSeek”，商家只需提供店鋪信息和商品信息，就能完成AI客服系統(tǒng)的搭建。

李先生則表示，一些基礎版的AI客服系統(tǒng)產品只能應對簡單的咨詢，回復用戶時容易產生“模板”感；而AI回復的核心依據是預設知識庫，要想讓AI客服的“智商”高起來、表現得更為人性化，需要在豐富和“投喂”知識庫上花費額外成本。

記者在實測中發(fā)現，一些平臺的AI客服能相對精準地識別用戶需求，也能快速便捷地接入人工客服。產業(yè)觀察師、IT行業(yè)專家丁少將分析認為，當前一些企業(yè)和技術服務商在價值導向上的偏差以及技術上的欠缺，讓AI客服的服務“失語”成為普遍現象。

丁少將：現在很多企業(yè)過度追求降本增效，將客服部門定義為成本部門。另外，技術投入也是不足的，早期的規(guī)則引擎和簡單的自然語言處理技術難以應對復雜的客服應用場景，企業(yè)就將“解決率”偷換為“攔截率”作為KPI，形成了這種惡性循環(huán)。要使AI客服更具人性化，需要投入高質量的對話數據、持續(xù)的場景調優(yōu)、多模態(tài)的技術，這些成本都相對比較高。而當前整體短板在于，技術上對客戶的意圖識別比較差，無法記憶上下文，情緒感知比較弱，很多企業(yè)使用的就是這種模塊化的問答引擎，可以說這并不是真正的AI。

人工智能行業(yè)從業(yè)者余先生觀察發(fā)現，在很多企業(yè)或商家的認知里，這些“不智能”的AI客服恰恰能夠提示客戶“你的問題并不重要，你不要來找我”。但在余先生看來，他們正在使用的是一種“昂貴的低成本工具”——這種工具是以客戶的失望為代價的。

丁少將表示，對于使用AI客服系統(tǒng)的企業(yè)或商家來講，未來的突破點仍在于“人機協(xié)同”，即通過閉環(huán)的數據、持續(xù)的調優(yōu)，在可控成本內無限貼近用戶真正需要的“個性化服務”。而在大模型技術應用的加持下，若能回歸“讓技術真正賦能體驗”的軌道，AI客服完全能夠實現從“會說話的圍墻”變身“連接需求的路”。

丁少將：大模型技術雖然突破了技術瓶頸，但核心障礙還是企業(yè)的戰(zhàn)略思維。如果企業(yè)能將客服部門視為創(chuàng)造用戶體驗與數據價值的核心環(huán)節(jié)，投入相關資源去構建真實的、交互的、深度學習的循環(huán)系統(tǒng)，AI客服就能夠從“攔截者”進化為“連接者”，通過理解、總結和預測用戶的需求，反向地優(yōu)化產品和服務，從而真正賦能行業(yè)發(fā)展。

編輯：陳琦