AI員工都接管一線業務了：店鋪評分滿級！連帶銷售漲3成

AI正在從“工具”，變成“員工”。不 是輔助型員工，而是直接參與用戶服務、影響成交結果的一線員工——這是朱雀AI在過去一年中反復驗證過的結論。

2025年， 朱雀AI陪跑和服務了上百家企業，從私域客服、內容生產到設計與商品企劃，為企業搭建了400多個智能體。在這些場景里，AI不再只是提效，而是開始重構運營結構：1個人如何頂5個人，甚至10個人；在不擴編的情況下，把私域人效和產出同時放大。

在朱雀AI內部，目前同時運行著100多個智能體，分別承擔不同崗位角色，像一支持續運轉的“AI員工團隊”。客服、內容、設計、分析，每個智能體各司其職，又能被串聯成完整工作流。

這篇文章，選擇其中一個典型場景展開——AI客服。在大健康行業，AI客服已經可以輸出接近從業10年專家水平的專業方案；在廚具、電商等場景中，它通過不斷追問需求，直接介入購買決策，讓連帶率提升30%；在平臺店鋪中，AI客服推動評分提升到4.8分甚至5分（滿分）。

朱雀AI創始人朱雀的判斷是：到2026年底，AI客服的普及將是“板上釘釘”的定局。而這，很可能只是AI員工全面進入企業業務核心的開始。

見實與朱雀進行了一次深聊，借由AI客服這一切口，拆解AI員工是如何一步步扛起實際業務的。

朱雀也是見實的主題分享嘉賓，夜話環節也將與會員一起進行現場實操與拆解，歡迎到現場切磋交流。現在，讓我們回到對話中來，如下，enjoy:

01AI如何補上客服最難的短板？

見實：先分享一個最直觀、最能讓人感受到“用了AI客服之后不一樣”的地方？

朱雀：我更愿意把“AI客服”稱為“AI客戶服務”。以前一提“客服”，大家想到的往往是被動回答問題、價值感很低的角色；而“客戶服務”，本身就是一種主動為客戶提供價值的行為，現在的AI客服就在做這件事情。

比如，我們有一位做 養生保健的 客戶，在自己的私域里用AI客服嘗試了全新的服務方式：客服不再只是等客戶提問，而是主動去詢問客戶最近的健康情況，收集信息后交給一個“大健康顧問”智能體，智能體再根據客戶的具體狀況，生成一份專業且有說服力的健康報告。

見實：大健康行業對專業度要求很高，AI真的能補上嗎？

朱雀：這個行業一直有一個矛盾——客服的薪資就三四千塊，他注定不可能很專業；你指望通過培訓把他變成專家，也很難實現。

現在AI恰好彌補了這一點。通過學習，AI可以具備跨領域的專業知識，這帶來了兩個變化：一是客戶服務的質量變好，店鋪評分上升；二是在私域里做引流活動的成本降低、效果也變好了。

見實：這種專業度的提升，在私域引流活動中是怎么落地的？

朱雀：以一位客戶的老客激活活動為例。他在社群里提出：“秋冬不知道吃什么好？不知道該怎樣進補？只要填寫你的身體信息，我們就免費送你一份專屬健康方案。”

他一次拉了三五百人進群，讓每個人填寫問卷，提供年齡、性別、身體狀況、想改善的問題等基礎信息。收集完數據后，把這些交給大健康智能體分析，很快，每個用戶都收到了一份針對個人情況生成的方案，可能有一兩千字，內容專業、具體，而且可執行——比如細化到每天的飲食和作息調整。

AI生成的健康管理方案示意

見實：這個行業“方案引流”以前也存在，AI介入后本質改變了什么？

朱雀：首先是成本結構的變化，以前這類增值服務成本很高，現在用AI基本沒有額外成本。其次是響應速度，原來生成一個定制方案可能要一兩天，現在五到十分鐘就能完成。第三是個性化提升，AI在復雜信息的搜集和分析上非常擅長。用戶拿到方案后，會明顯感覺自己被重視、被認真對待，參與度隨之提高。

見實：除了大健康，AI提供“專家方案”的能力還能應用在哪些領域？

朱雀：類似的場景還有很多。比如教育領域，可以用升學規劃智能體為家長生成個性化規劃；健身食品可以提供定制減肥食譜；醫美行業可以輸出個性化護膚方案 。凡是過去需要專家才能完成、用于吸引用戶和建立信任的服務，現在幾乎都可以由AI低成本完成。

02AI如何提升服務的穩定性與理解力？

見實：總體來說AI客服相比人工客服，優勢在哪些方面？

朱雀：我覺得主要有三點：專業度更高、覆蓋面更廣、情商更在線。

第一是專業度。面對用戶提出的各種專業問題，AI都能給出足夠專業的解答，而這一點是很多人工客服很難做到的。

第二是應對范圍廣。比如在私域里，一個客服可能會碰到上百種不同情況，但人工客服本人可能只熟悉其中三四十種，剩下的不懂就得請示上級；而AI客服面對這100種情況，每一種都能很好地處理。

第三是情商高。AI客服在處理過程中可以識別用戶的情緒，用貼心的方式回應。我們過去討厭人工客服，往往是因為他們回復千篇一律、缺乏溫度——要么客套得很假，要么冷淡得很僵硬。而AI客服可以做到因人而異：既專業高效，又讓人感覺有“人情味”。

見實：AI同時處理很多問題方面，有沒有量化的數據？

朱雀：并發能力上與其說體現在數據上，不如說體現在效率和理解力上。舉個例子，客戶有時會發來一大段描述，人工客服很容易抓不住重點，甚至理解錯方向——客戶明明在說A，客服卻理解成了B。這種情況非常常見。

而現在的大語言模型對語義非常敏感，能準確捕捉用戶真正想表達的意思，再基于這個意圖給出回應。

同時，AI還能識別話語背后的情緒。有些客戶表面在問專業問題，但字里行間可能帶著焦慮、不滿或者猶豫。人工客服往往只回答問題本身，而AI客服會先關注情緒，再進入問題解決。這種“先安撫、再處理”的方式，更容易緩解情緒、建立信任。

見實：但也有不少人吐槽AI回復“很套路”，你們是怎么解決這個問題的？

朱雀：被吐槽的通常是通用型AI，它需要覆蓋所有人群，風格難免泛化。而我們在給企業搭建智能體時，會明確設定它的溝通風格、服務對象以及回復長度等細節。

就像“訓練一個客服員工”。公司會告訴真人客服應該用什么語氣、遵循什么價值觀，AI也是一樣，這些要求都會被寫進提示詞里，讓它在每一次對話中嚴格執行，AI在一致性上更有優勢。

見實：在“捏”一個AI客服人格時，最關鍵的是什么？

朱雀：最重要的是兩點：

第一，要非常清楚服務對象是誰。不同人群的溝通方式差異很大，比如面對小朋友、老年人、產后媽媽或年輕女性，表達方式完全不同，這是AI人格設計的前提。

第二，是在提示詞中明確加入情緒識別和回應邏輯。我們會要求AI先判斷用戶情緒，用一到三句話進行安撫和共情，再進入問題解決。這一流程會被寫進提示詞里，AI在實際對話中會嚴格執行。

見實：AI客服在實際工作中，需要人的協同嗎？

朱雀：需要，尤其是在早期。首先，AI員工本身需要企業來搭建，包括提示詞和工作流程。其次，在真實環境運行初期，也不能完全放手，必須有人盯著。我常說一句話，叫“先優化，再自動化”，這個過程通常需要一到兩個月的磨合。如果在沒有調優成熟之前就完全自動化，很容易出現不可控的問題。

03AI如何介入用戶的購買決策？

見實：你之前提到AI客服讓某品牌的連帶率提升了30%。這是不是意味著，AI已經開始介入顧客的購買決策？

朱雀：它確實在扮演智能導購的角色，但我還是把它歸在客戶服務里，因為它是通過“服務過程”來推動轉化的。核心在于，AI客服會主動挖掘用戶需求。

舉個例子。顧客走進一家廚具店，說：“我想買一把做早餐用的刀，但不知道選哪種好。”普通客服可能直接推薦一款切面包的刀，推薦完流程就結束了。但AI客服不會停在這里，它會繼續追問：“家里早餐一般幾個人吃？偏中式還是西式？有沒有老人或小孩？”

當用戶回答完這些問題，AI掌握了更完整的使用場景，就能給出更貼合實際需求的推薦。

比如了解到家里有小朋友、早餐偏西式，AI在推薦合適的面包刀之外，可能會補充一句：“你也可以搭配一個小煎鍋，做西式早餐更方便，小朋友也會喜歡這個鍋的造型。”很多顧客就會順手把這個鍋一起買了，這就是連帶購買發生的過程。

本質區別在于，人工客服往往是按既定SOP一問一答，而AI客服更像圍繞一個目標在服務。你給它設定的是“提升連帶率”，它就會通過多問一句、多理解一步，來推動更完整的購買決策。

朱雀AI服務的品牌店鋪評分為5.0

見實：目前AI客服主要覆蓋了哪些業務場景？

朱雀：我把客戶服務大致分成了五類。

第一類是“專業型”客服，適用于專業度要求很高的場景，比如大健康、形象造型、減肥指導、法律咨詢、升學規劃等。這類崗位原本需要資深專家，人力成本高，現在可以由AI提供穩定、專業的服務。

第二類是“推薦型”客服，也就是導購型客服，既負責回答問題，也負責促成成交和連帶銷售。我們剛才提到的廚具案例就屬于這一類。

第三類是“信任型”客服，適合客單價很高的業務，比如高價課程、設備，或B端企業服務。在成交前，需要長期建立信任。AI在這里的作用是判斷信任階段，并給出下一步行動建議，而不是直接推銷。

第四類是“情緒型”客服，常見于心理咨詢、情感陪伴、部分教育場景。用戶的核心需求是被傾聽、被安撫，而不是立刻購買。AI在這里承擔的是陪伴和情緒支持的角色，信任往往在這個過程中自然建立。

第五類是“深度分銷型”客服，適合有大量加盟商、門店或代理的企業。總部可以給每個分銷商配置一個專屬AI客服，用來解答政策、培訓、售后等問題。原來可能需要一個團隊長期對接，現在1個人加AI系統就能覆蓋。

這五類是目前比較典型的應用形態，具體到不同行業，還可以繼續細分。

04AI員工如何被組織成團隊？

見實：一個AI智能體只能解決一個問題嗎？

朱雀：我對新手的建議是，早期每個智能體只解決一個具體任務。不要一開始就做一個什么都會的AI，那樣成功率反而低。等你有了一定經驗、模型能力也更成熟了，再考慮讓一個智能體承擔兩到三個功能。

見實：那一個智能體理論上能做到大而全嗎？

朱雀：我主要看兩點：

第一，這些任務原來是不是由同一個人完成的。如果本來就需要兩種截然不同的專業能力，就不適合硬塞進一個AI里。比如“設計師+文案”這本身就是兩個角色，放在一個智能體里，提示詞會非常復雜，效果往往不好。

第二，在你對提示詞和AI行為的控制能力還不強的時候，智能體的職責范圍寧可窄一點。如果發現輸出質量開始下降，基本就說明加得太多了，需要重新拆分。

見實：不同的智能體，可以組合成一套完整的工作流嗎？

朱雀：完全可以 。先把每個垂直職能的智能體搭建好，再按流程把它們串起來，就從“一個AI”升級成了一組AI協同作戰。

比如我們服務的一家服裝企業，我幫他們搭了一個多智能體分工協的“AI工作臺”：一個做流行趨勢和款式設計，一個根據設計圖輸出打版方案，一個生成商品文案和詳情頁，一個負責虛擬模特搭配，一個根據銷售數據給出生產建議，等等。原來這一整條企劃流程要好幾個人配合，現在是完全通過智能體接力完成。

見實：這些智能體在部署時，能接入企業現有系統嗎？比如CRM、企微？

朱雀：通常是分階段來做。初期我們會先用一個相對獨立的平臺，把人機協作流程跑通，比如通過復制粘貼或API調用來協同。等流程穩定了，再看企業原有系統是什么，逐步把AI能力嵌進去。

最后可能有兩種結果：要么AI成功接入原有系統，比如企微、飛書、釘釘，實現無縫運行；要么發現原系統不適合，干脆用新的AI系統替代部分舊功能。

見實：你怎么看AI客服的應用邊界？

朱雀：未來線上客服基本都會被AI接管。因為所有交互都在屏幕內，條件天然適合AI。

見實：全面普及還需要多久？

朱雀：很快，我預計2026年底就會實現。就像當年電商浪潮來了，誰也擋不住一樣。

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