“當(dāng)AI步入Agent時(shí)代，企業(yè)不需要盲目的追求技術(shù)的迭代，而是要盡快的將Agent與業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合，創(chuàng)造出價(jià)值。”瓴羊副總裁林永欽（千絕）在與筆者的交流中曾明確指出。

從目前AI Agent的應(yīng)用落地情況上看，很多業(yè)內(nèi)專家都認(rèn)為智能客服領(lǐng)域是AI Agent落地比較快的場(chǎng)景之一。零一萬(wàn)物創(chuàng)始人兼CEO李開(kāi)復(fù)曾表示，目前做客服工作是大模型To B應(yīng)用中最低垂的果實(shí)。

智能客服的三個(gè)階段

新一輪的AI浪潮正在顛覆各行各業(yè)，對(duì)于客服領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，生成式AI這波浪潮讓智能客服更智能，從人人嫌棄的“智障”走向真的智能。

早在AI大模型問(wèn)世以前，自動(dòng)化、AI技術(shù)就已經(jīng)在客服領(lǐng)域嶄露頭角。從業(yè)務(wù)領(lǐng)域角度出發(fā)，智能客服的發(fā)展可以分為三個(gè)階段。

第一個(gè)階段，流量攔截，這個(gè)階段，用戶的需求主要是智能客服能否回答問(wèn)題，并不會(huì)過(guò)多的關(guān)心服務(wù)水平如何。業(yè)務(wù)模式也相對(duì)簡(jiǎn)單，主要通過(guò)搭建問(wèn)答系統(tǒng)完成，“這個(gè)階段，智能客服的主要目的是理解用戶問(wèn)題，并做出回答，攔截部分咨詢流量。”曾有業(yè)內(nèi)相關(guān)負(fù)責(zé)人告訴筆者。

第二階段，在達(dá)到流量攔截之后，通過(guò)AI技術(shù)的提升，提升服務(wù)水平，讓智能客服達(dá)到業(yè)務(wù)專家的水平。這個(gè)階段，只要是通過(guò)更智能化的升級(jí)，讓用戶通過(guò)與智能客服的溝通，就能解決一些原先解決不了的問(wèn)題。

第三階段，在智能客服達(dá)到業(yè)務(wù)專家水平后，進(jìn)一步的演進(jìn)方向就是，讓智能客服脫離業(yè)務(wù)專業(yè)本身，變?yōu)橛脩糍?gòu)物服務(wù)體驗(yàn)全鏈路的“伴侶”（助手類型），讓每個(gè)人都擁有專屬的陪伴式專業(yè)購(gòu)物“顧問(wèn)”。

但目前來(lái)看，在第二、三階段，大模型對(duì)這兩個(gè)階段的顛覆性并沒(méi)有很強(qiáng)，只是提升了部署效率和回答問(wèn)題的效果。

京東云智能客服負(fù)責(zé)人曾對(duì)筆者指出，生成式AI問(wèn)世之后，大幅降低了智能客服第一階段部署的門檻，提升了部署速度，“原先需要一周左右時(shí)間搭建的客服體系，現(xiàn)在幾小時(shí)就能搞定，即便是大KA用戶，交付周期也能控制在3天內(nèi)，”該名負(fù)責(zé)人進(jìn)一步指出，“目前，京東自營(yíng)的客服有九成已經(jīng)采用了AI大模型的智能客服，只保留了近1成的人工坐席。”

從整體客服領(lǐng)域來(lái)看，大模型對(duì)于智能客服的改變并不是顛覆式的，而是有效的讓智能客服的落地實(shí)現(xiàn)降本增效，大模型+智能客服的應(yīng)用落地速度快的原因，具體可以從三個(gè)維度來(lái)看。

首先是用戶與場(chǎng)景。智能客服領(lǐng)域能夠產(chǎn)生海量用戶應(yīng)用的場(chǎng)景，能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，進(jìn)而產(chǎn)生比較大的價(jià)值。

其次是數(shù)據(jù)，因?yàn)橹悄芸头嫦蛉后w廣，咨詢交互的數(shù)據(jù)量大，且結(jié)構(gòu)化的只是豐富，具備充足的數(shù)據(jù)集和行業(yè)Know How，為整體的垂類大模型訓(xùn)練提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)體系，從而能讓客服垂類大模型展現(xiàn)出更強(qiáng)的能力。

第三是收益模型。客服領(lǐng)域應(yīng)用大模型后的評(píng)估模型比較好評(píng)估，代替了不少人工成本，從而讓企業(yè)看到了更為直觀的ROI。

退款、補(bǔ)發(fā)，多個(gè)細(xì)分場(chǎng)景已經(jīng)足夠成熟

從場(chǎng)景上出發(fā)，目前智能客服已經(jīng)能在多個(gè)場(chǎng)景讓企業(yè)感受到降本增效的效果了。對(duì)此，瓴羊Quick Service產(chǎn)品總監(jiān)張雙穎（喬直）與筆者分享了已經(jīng)在海信部分退款、補(bǔ)發(fā)等部分場(chǎng)景中應(yīng)用了智能體的智能客服的能力。“目前，瓴羊打造的智能客服Agent已經(jīng)具備了涵蓋商品導(dǎo)購(gòu)、退換貨、售后補(bǔ)發(fā)、催派/催發(fā)等多個(gè)細(xì)分場(chǎng)景的Agent能力。”喬直指出。

以退款場(chǎng)景為例，原先的電商退款流程需要經(jīng)過(guò)對(duì)商品發(fā)起攔截、攔截結(jié)果跟進(jìn)、風(fēng)險(xiǎn)控制，以及最終退款處理等多個(gè)環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的退款流程對(duì)于電商而言，人力成本高、退款時(shí)效差、資損風(fēng)險(xiǎn)高，“人力方面，存在大量重復(fù)性工作，十幾個(gè)環(huán)節(jié)都需要人工操作；時(shí)效方面，傳統(tǒng)模式下，平均需要4~6小時(shí)才能完成僅退款；資損風(fēng)險(xiǎn)方面，通過(guò)客服確認(rèn)認(rèn)是否拒收、是否有賠付/補(bǔ)發(fā)歷史，出錯(cuò)資損風(fēng)險(xiǎn)可能高達(dá)數(shù)十萬(wàn)，”喬直進(jìn)一步指出，“對(duì)于商家和消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，體驗(yàn)都很差。”

針對(duì)此，瓴羊基于Agent圍繞退款場(chǎng)景落地了一個(gè)智能體應(yīng)用，“當(dāng)消費(fèi)者提交退款申請(qǐng)的時(shí)候，這個(gè)Agent就開(kāi)始運(yùn)行了，符合條件的退款會(huì)自動(dòng)發(fā)起退款指令，不再需要商家再與物流服務(wù)商、消費(fèi)者進(jìn)行不斷的對(duì)接，這些工單的發(fā)起與對(duì)話都可以由智能體完成。”喬直介紹到。

具體來(lái)看，在攔截環(huán)節(jié)，原先第一步需要客服人員定期確認(rèn)是否有需要攔截的退款單，如有需要攔截的單據(jù)，需在系統(tǒng)內(nèi)發(fā)起攔截請(qǐng)求，并需要客服人員定期跟進(jìn)攔截結(jié)果，若攔截失敗（一些已發(fā)出的商品），則還需要外呼消費(fèi)者進(jìn)行拒收處理。

而在風(fēng)控環(huán)節(jié)，客服員工還需要跟進(jìn)攔截失敗訂單的拒收狀態(tài)，確認(rèn)是否有賠付或補(bǔ)發(fā)的訂單，并時(shí)刻關(guān)注退款是否超時(shí)，“原先這些錯(cuò)綜復(fù)雜的環(huán)節(jié)都需要客服人員逐一核對(duì)，經(jīng)過(guò)瓴羊的核算，整個(gè)處理補(bǔ)發(fā)貨、催物流等售中售后場(chǎng)景下，消耗的人工成本占商家整體成本的3%左右。以女裝類為例，在大促期間退貨率會(huì)達(dá)到70%左右，平均需要商家投入40%的人力進(jìn)行售后的處理。”喬直指出，“但如果通過(guò)智能體，7x24h自動(dòng)發(fā)起攔截，退款處理時(shí)長(zhǎng)能夠縮短 60%，同時(shí)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)攔截退款流程自動(dòng)化，人工客服工作量能過(guò)有效下降 60%。”

據(jù)統(tǒng)計(jì)，應(yīng)用了瓴羊智能客服Agent之后，退款處理時(shí)長(zhǎng)縮短 60%，人工客服工作量下降 60%，而資損率也下降了，消費(fèi)者在獲得更好的購(gòu)物體驗(yàn)的同時(shí)，還能讓商家將成本與資損率下降，實(shí)現(xiàn)降本增效。

智能客服在電商中的應(yīng)用僅是“滄海一粟”，在一些城市管理的職能部門中，大模型/智能體也起到了幫助管理部門降本增效的作用。以12345熱線為例，為解決12345熱線運(yùn)營(yíng)中存在的人工坐席數(shù)量有限，以及群眾等待反饋長(zhǎng)等問(wèn)題，浪潮云依托海若大模型，打造12345政務(wù)服務(wù)智能體，提供智能客服、智能坐席、智能處置、智能分析等場(chǎng)景功能，獲得了較為成功的探索實(shí)踐效果和突破。

12345政務(wù)服務(wù)智能體的智能客服助理依托大模型多輪對(duì)話與情感分析能力，精準(zhǔn)解析市民咨詢的深層訴求，為市民、企業(yè)提供7×24小時(shí)全天候在線問(wèn)答服務(wù)，將高頻事項(xiàng)響應(yīng)速度提升至秒級(jí)；智能坐席助理面向坐席人員提供全方位工作助手，提供話前、話中、話后智能輔助能力。話前打造多維度精準(zhǔn)畫(huà)像，結(jié)合聯(lián)系人歷史工單信息，智能預(yù)判聯(lián)系人服務(wù)需求；話中提供語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫、情緒識(shí)別、知識(shí)推薦、話術(shù)推薦等能力實(shí)時(shí)輔助坐席人員；話后根據(jù)對(duì)話內(nèi)容實(shí)時(shí)提取工單要素、智能分類、工單總結(jié)、一鍵填單等功能，提高工單處置效率。面向運(yùn)營(yíng)管理人員提供的智能分析助理，原來(lái)需要2-10天的周/月/專題報(bào)告，現(xiàn)在僅需3分鐘即可生成維度、邏輯基本符合要求的數(shù)據(jù)分析初稿。

與此同時(shí)，通過(guò)大模型的能力后，讓原本每天只能接80通電話（平均值）的接線員，每天可以接160通電話（平均值），效率提升一倍。

仍在“L2+”階段，未來(lái)空間很大

雖然Agent在智能客服領(lǐng)域已經(jīng)展現(xiàn)出了不錯(cuò)的應(yīng)用效果，但扔存在一些問(wèn)題，在某些特定的場(chǎng)景下，智能客服在服務(wù)用戶的過(guò)程中，依舊有些“智障”，對(duì)此，千絕表示，目前Agent在智能客服中的應(yīng)用剛進(jìn)入深水區(qū)，處于深挖垂類場(chǎng)景，以及推進(jìn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景廣泛落地的階段，“從應(yīng)用上看，目前Agent在客服領(lǐng)域的應(yīng)用就像是自動(dòng)駕駛的L2+階段——只是在某些時(shí)候可以實(shí)現(xiàn)輔助駕駛的功能，仍需要人工介入（監(jiān)督）才能確保整體流程的順暢。”千絕強(qiáng)調(diào)道。

從應(yīng)用角度出發(fā)，現(xiàn)階段的智能客服在判斷用戶情緒方面仍有很大的提升空間。據(jù)統(tǒng)計(jì)，現(xiàn)有情感分析技術(shù)對(duì)焦慮、諷刺等復(fù)雜情緒識(shí)別率低于50%，“仍有很多智能客服處于機(jī)械式回答的階段，并不能解讀用戶的情感。”某業(yè)內(nèi)相關(guān)負(fù)責(zé)人告訴筆者。

另一方面，因?yàn)楝F(xiàn)階段Agent在智能客服的應(yīng)用仍處于L2+階段，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，約15%-20%復(fù)雜問(wèn)題仍需人工兜底，這就導(dǎo)致了“智能降本”與“人工增員”并存的現(xiàn)狀。

不過(guò)，未來(lái)Agent在智能客服應(yīng)用前景十分廣闊，智能客服Agent的終極目標(biāo)并非取代人類，而是打造“數(shù)字員工+人類專家”的服務(wù)共生體，對(duì)此，千絕指出，未來(lái)的智能客服產(chǎn)品/服務(wù)形態(tài)也將是SaaS+Agent的形式進(jìn)行交付，“下一步，智能客服領(lǐng)域的SaaS產(chǎn)品將完全結(jié)合Agent，變成數(shù)字員工的形態(tài)，”千絕進(jìn)一步指出，“在此過(guò)程中，瓴羊并不會(huì)盲目地追求技術(shù)，而是要真正走進(jìn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，深挖Agent在場(chǎng)景中的價(jià)值，為用戶創(chuàng)造更大的價(jià)值。”（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者｜張申宇，編輯丨蓋虹達(dá)）