“轉人工、轉人工……” AI客服不應成為“會說話的圍墻”

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，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大模型應用陸續落地和普及，AI客服憑借“降本增效”的優勢，越來越成為國內各行各業為用戶提供服務的標配。

然而，技術光環背后，用戶體驗正不斷為成本優化讓路，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。現在的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多家平臺客服系統實測發現，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。

人工智能行業從業者易先生直言，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？

一家專為企業提供在線客服系統、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需求，為AI客服系統設置“兜底回復”策略。

李先生解釋，很多企業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。有電商從業者在社交媒體上透露，平臺對商家回復時效有嚴格要求，規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客服系統的搭建。

李先生則表示，一些基礎版的AI客服系統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。產業觀察師、IT行業專家丁少將分析認為，當前一些企業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，企業就將“解決率”偷換為“攔截率”作為KPI，形成了這種惡性循環。要使AI客服更具人性化，需要投入高質量的對話數據、持續的場景調優、多模態的技術，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。

人工智能行業從業者余先生觀察發現，在很多企業或商家的認知里，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客服系統的企業或商家來講，未來的突破點仍在于“人機協同”，即通過閉環的數據、持續的調優，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的戰略思維。如果企業能將客服部門視為創造用戶體驗與數據價值的核心環節，投入相關資源去構建真實的、交互的、深度學習的循環系統，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，反向地優化產品和服務，從而真正賦能行業發展。