目前市面上虽然不乏各种AI客服的展示方案，但真正能落地、解决实际问题的并不多。简单拼凑一个前端入口、一个大语言模型加上知识库，远不足以支撑起一个合格的AI客服系统。用户的提问往往五花八门，切入点和问法都不尽相同，单靠RAG很难应对所有情况。此外，在某些场景下，还需要让用户难以分辨AI与真人——这既是目标，也是一道更高的坎。说到底，企业引入AI客服技术，本质上是为了降本增效，减少对人力资源的依赖，把那些简单、重复的沟通任务交给系统完成。本文先浅谈一下AI客服的历程与应用，等后续产品交付后，再来做更细致的实操分享。

智能客服的发展历程

回顾国内智能客服行业的发展历史，每一次技术迭代都带来了深远影响。大致可以分为以下几个关键阶段：

按键式导航

最初，智能客服主要依赖IVR（交互式语音响应）系统。用户拨打电话后，只能通过按按键选择服务。这种方式虽然实现了初步自动化，但流程繁琐、等待时间长，整体体验并不理想。

关键词导航

随着AI技术发展，语音识别关键词导航开始流行。用户只需说出需求，系统通过关键词匹配来引导至相应服务环节，大大简化了操作流程，提升了效率。

关键词+机器学习

再后来，机器学习客服系统开始广泛部署。这些系统依靠预设规则和模板，结合关键词匹配来提供解答。自动化程度虽然明显提高，但受限于固定模板和自然语言的复杂性，在解决实际问题时依然力不从心。

深度学习理解

2018年，以Bert为代表的深度学习模型带来了一场革命。这些模型能以更接近人类的方式理解意图，并主动从企业知识库中检索高度相关的信息。这标志着智能客服正式迈入深度理解的新阶段。

大型语言模型

2022年起，ChatGPT等大语言模型将智能客服推向了一个新高度。它们不仅能够进行多轮对话、理解复杂上下文，还能处理跨领域信息。这些能力在相当程度上解决了过去长期存在的痛点，让智能客服有了质的飞跃。

AI客服的进步

相较于传统智能客服，大模型驱动的AI客服在多个维度上展现出显著进步：

自然语言处理能力更强，能准确抓取口语中的细微差别；上下文理解能力突出，能记住之前对话内容并保持连贯；个性化服务成为现实，可根据用户偏好和历史记录定制回应；同时，它们具备持续学习和适应的能力，能随时间不断改善服务质量。面对复杂和多变的对话场景，这类系统也能从容应对，交互体验更贴近真人的自然和流畅。

传统智能客服系统则只能匹配预设的固定模式，缺乏对上下文的感知能力，服务静态且不够个性化。需要人工不断更新规则和模板，一旦遇到复杂情况，往往显得束手无策。而大模型驱动的客服系统，能基于用户历史对话和上下文进行个性化响应，具备更好的扩展性和适应性。随着数据积累，服务质量会持续提升，带来更自然、流畅、人性化的交互体验。

与人工客服相比，AI客服的优势同样明显：

一是全年无休、7×24小时不间断响应需求，确保用户随时得到帮助。二是在相同时间内能处理更多咨询，有效降低运营成本，提升整体效率。三是可以“复刻”金牌客服或金牌销售的经验——学习优秀员工的话术，并根据沟通逻辑和用户反馈动态调整，执行最优服务策略。四是与人工客服协作时，能提供即时支持和辅助建议，在无需人工介入时快速响应，在需要转人工时通过建议和见解帮助客服代表加速解决问题。

尽管有这些相对优势，AI客服在实际应用中仍面临着诸多难点。

AI客服的难点

大模型幻觉。大模型本质上是一个基于训练语料的概率随机系统，生成内容具有不可控的随机性。在写文案、写诗等场景下，这种“创造性偏差”可能是优势，但在客服场景中，我们需要的是精准且可控的输出，任何偏差都可能造成严重问题。

准确率。实际应用中，智能客服给出与用户需求不符的回答时有发生。提高准确性需要投入大量时间进行语料分析、流程梳理甚至模型微调。即便投入高昂的开发成本和大量时间，也未必能达到预期效果。这是大模型在企业场景落地的一大坎。

技术门槛。大模型驱动的智能客服要想真正商用，需要进行大量定制化开发，包括场景提示词开发、流程规划、执行应用编写等。在智能客服领域，几乎需要覆盖该场景中所有的咨询案例，才能实现可控生成。目前大模型在这方面的能力还比较有限。即便生成一个相对满意的规划方案，整合模型规划、具体执行和应答提示词，并让它们协同工作，也是一项艰巨的任务。

意图理解。售前阶段，客户的咨询往往模糊不清，有时客户自己都不清楚具体需求。为了促成成交，销售需要具备良好的沟通技巧，深入了解需求并推荐合适的产品。对于AI销售客服来说，给出与需求不符的回答仍是常态。想象一下，一位创业者正在寻找办公软件解决方案，销售客服需要根据使用场景、功能需求、预算等多个维度进行多轮交互，才能精准推荐。同时还得考虑兼容性、价格、技术支持等因素，才能给出全面合理的建议。要达成这样的业务闭环，AI销售客服需要具备在多轮问答中处理多维、多变需求的能力，而获取这种能力远非易事。

AI客服实施策略

基于以上分析，考虑到当前大模型的推理能力，将复杂的售后或售前工作完全交给AI客服处理并不现实。但AI客服依然有独特且巨大的价值。关键是将整个服务过程拆解成若干组成部分，根据实际需求合理分工：

• 标准化咨询问答、常见问题解答这类任务，交给AI直接处理。
• 需要判断力和灵活性的任务，由AI提供初步建议或解决方案，再由人工客服确认或调整。
• 极度复杂或需要高度个性化处理的任务，则完全交由经验丰富的人工客服接手。

通过这种策略，可以在充分利用AI优势的同时，有效避开其短板。最终通过工作流协同，确保整个服务过程既高效又可靠。

实现步骤及案例

在实际客服交互中，一套完整的AI客服通常需要执行以下流程：

意图识别。首先要判断客户为什么联系、有什么需求点、需要什么帮助。具体包括服务介绍和需求探索两个环节：告知客户自己能提供什么服务，并通过开放性问题了解其大致需求。

需求分类。快速判断客户的情绪状态和初步意图——是产品咨询、技术支持，还是投诉？然后将对话分配给最适合的客服Bot。

需求获取。通过多轮沟通和追问，全面收集和整理用户信息，确保对客户需求有完整了解。

产品方案建议。考虑客户潜在偏好，基于知识库和具体需求，提供一至两个解决方案或产品推荐。

方案沟通与调整。结合用户反馈灵活调整方案，满足个性化需求，并完成方案的初步确认。

引导人工介入。要求客户留下联系方式，预约后续行动（如发送详细方案、报价、预约演示等）。同时收集有效信息，通知人工客服跟进，并录入客户信息库。

结束对话。礼貌结束对话，告知客户接下来步骤，并通知人工跟进。

异常流程处理。应对客户长时间不回复、触发负面情绪词汇等异常情况。

下面是一个具体的对话案例：

客户：已添加好友，可以一起聊天了  
旅行社客服：你好，这里是xx旅行社，请问你是想咨询旅行团吗？  
客户：嗯是的，我是通过朋友介绍了解到你们旅行社的，想咨询一下去玉龙雪山有没有跟团的活动。  
客服：我们确实有去玉龙雪山的跟团活动。请问您计划大概什么时候出行呢？  
客户：我们计划国庆假期的时候去，大概是10月初。  
旅行社客服：国庆期间是旅游高峰期，不过我们会为您精心安排。请问您是想单独一人出行还是有同行的伙伴？  
客户：我是和家人一起去的，我们一共四个人。  
旅行社客服：好的，您希望的行程天数是多少？  
客户：我们打算待一周左右的时间。  
旅行社客服：明白了。除了玉龙雪山，您还考虑参观其他景点吗？  
客户：丽江古城。  
旅行社客服：那里确实我们有一个为期7天的跟团游项目，包含“玉龙雪山+丽江古城”，非常适合您。此行程包括了玉龙雪山的游览和丽江古城的文化体验。这是活动海报，有详细路线介绍，咱们可以参考一下。请问您对住宿有什么特别的要求吗？  
客户：我们希望住宿条件好一点，最好能单独住一间房。  
旅行社客服：我们的跟团游产品提供不同等级的住宿选项，您可以选择高星级酒店，我们也支持家庭成员单独入住。这样的话，我们可以为您预订两间房，每间房住两人。这样可以不？  
客户：是的，这样挺好的。那价格方面能优惠些吗？  
旅行社客服：好的，我去跟领导申请下，为了方便后续沟通，能否留一下您的联系方式呢？  
客户：当然可以，我的电话是139xxxx1234。  
旅行社客服：好的，我尽快申请下优惠，晚些通过电话与您详细沟通。请问您什么时候方便接听电话？  
客户：今天下午3点以后都可以。  
旅行社客服：好的，那我3点之后联系您。祝您生活愉快！  
客户：谢谢！

需要特别指出的是，整个流程的控制并非易事，有几个关键点必须重点关注：

意图判断

意图判断是整个环节中最重要的一环。目前大模型具备自然语言处理能力和一定推理能力，但实际业务中，客户的对话意图本身可能就不明确，或者包含了多种可能。有些意图虽然人工分析后能明确指向，但对大模型来说判断难度过高。在这种情况下，很难设定一套完全正确的流程供模型执行。通常需要先通过大量实际测试和用户对话案例找出规律，将大类意图放在顶层，细分意图放在后面若干层级，以此来缩小LLM的处理范围，提升判断精度。根据项目不同，实际的意图分类也会有所差异，相应的容错处理也各不相同，通常需要进行定制化设计。总的来说，意图判断是适合大模型处理的。如果通用大模型处理效果不够好，还可以通过微调或更细的拆分方式进行优化，使逻辑推理的难度和数量控制在模型能力范围之内。不过，多轮对话下的意图准确识别，依然是一个持续的挑战。

需求获取

一个服务通常需要基于多点信息才能给出准确判断。在信息不足时，系统需要主动追问相关信息。这类需求需要用到Agent和Workflow，使大模型具备自主规划能力。Agent负责处理用户交互过程，包括对话状态管理、信息检测、智能问答和决策逻辑；工作流则用于定义处理流程，包括任务节点、条件判断、循环和分支，以及与外部系统的集成。通过这种方式，AI客服才能在信息不足时主动追问，确保获取完整信息。

针对用户回复的信息，在多轮对话中准确提取有效信息也是一个关键问题。大模型本身具备摘要能力，信息提取通常不难。但随着对话轮数增多，模型可能会忽略掉之前的信息，导致前期能提取的内容在若干轮后“丢失”。这种情况即使在ChatGPT中也会出现。如果前后信息不一致或有更改，出错的概率更高。因此，必须做好相应的容错处理。

知识库对话

在使用专业领域或公司内部信息进行问答时，通常采用检索增强生成（RAG）技术。其核心思想是通过检索相关文档或知识库来增强生成模型的回答质量。针对复杂的场景，可以提供多种知识文档以覆盖不同的咨询需求。

对于产品手册、产品参数这类比较固定的知识，使用知识库即可。但对于经常变更的信息，比如限时活动信息、价格，或使用向量难以区分的同类产品参数咨询，更适合直接对接传统数据库，采用工作流的方式查询相关产品参数并作为输入，再交由大模型处理。这样效果更可靠。