联系中心领导者如何超越聊天机器人和自助服务留存率，迈向智能体 AI 和全面解决客户问题。
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发布日期 2023年6月28日
AI 在客户服务中的应用，是指利用自然语言处理、机器学习和自主式推理等人工智能，帮助联系中心更快速地大规模处理客户交互。
联系中心负责人承受着前所未有的行动压力。但部署压力与对如何有效部署的信心是两回事。
本指南面向联系中心经理和客户体验负责人，旨在帮助您拨开喧嚣，了解客户服务中的 AI 实际涉及哪些内容：重要的功能、可跟踪的成效，以及在选择平台之前应提出的问题。Zoom Virtual Agent 让联系中心团队能够通过语音和数字渠道自动处理自助服务请求，借助智能体 AI 处理复杂请求，并在需要人工协助时将请求转接给人工坐席。
从自助服务自动化到实时坐席辅助，下面将介绍现代客户服务 AI 的实际应用，以及如何为您的团队评估这类 AI。
AI 在客户服务中的应用，是指利用自然语言处理、机器学习和自主式推理等人工智能技术，帮助联系中心更快速、更准确地大规模处理客户交互。这些系统能够理解客户意图、检索相关信息、在互联的业务系统中执行任务，并将对话转接至恰当的解决路径，而无需每次交互都由人工坐席处理。
2026 年最重要的区别在于自助服务留存率与问题解决率。自助服务留存率衡量客户在未升级转接至人工坐席的情况下，留在自助服务渠道中的比例。问题解决率则衡量客户的问题是否真正得到解决。传统聊天机器人的设计目标是让客户留在自助服务渠道中——通过菜单和常见问题解答 (FAQ) 链接维持客户互动。现代客户服务 AI 的设计目标则是真正解决问题。
精心设计的 Zoom CX 平台 可将自助服务 AI 与实时坐席连接起来，这样当发生升级转接时，所有上下文都能保留，客户也无需从头开始。
AI 通过处理拖慢坐席工作效率的事务，同时让需要人工判断的工作更快速、更准确，从而改善客户服务。要了解 AI 为联系中心客户服务带来的益处，首先需要找出时间和质量损失最常出现在哪些环节：常规咨询、呼叫后文档记录、知识检索不一致以及路由延迟。
以下是 AI 在客户服务中改善联系中心运营的六种方式：
AI 和 ML 可以在短时间内分析大型数据流 — 速度比人类快得多。此外，这些技术可以识别可能会被人们忽略的模式、趋势和异常情况，因为客户服务或联络中心生成的大量数据会使人们无所适从。 但通过 AI 客户服务，坐席可以提高生产率，消除重复工作并控制成本。
AI 和机器学习可以直接帮助坐席更有效地完成工作。例如，AI 可以分析客户服务互动，快速查找客户支持坐席解决问题所需的信息，并将其显示在电脑屏幕上。
AI 在客户服务中的应用节省了时间，使坐席能够更快地解决客户询问的问题。 然而，它还可以帮助坐席，尤其是新坐席，更称职地完成工作、减轻压力。
对话分析使用自然语言处理 (NLP)，从人与人的对话中采集数据。 这项技术可以让您更深入地了解客户对您品牌的印象以及其满意度。 它还可以帮助评估坐席的绩效，并准确地指出您的坐席可能需要重新培训的领域。
除了在客户互动过程中使坐席快速访问他们需要的信息之外，AI 实际上还可以处理一些会花费坐席较多时间的任务。 AI 驱动的机器人过程自动化可以执行简单任务，如更新记录或生成后续行动，以便人类坐席可以继续下一个呼叫。
德勤的一项调查发现，实施 RPA 的组织在不到 12 个月的时间内就实现了投资回报，该解决方案提供的全职同等能力平均为 20%。 此外，90% 使用 RPA 的公司声称提高了质量和准确性，86% 的公司报告其工作效率更高，59% 的公司报告其降低了成本。
如果您想知道如何提供最佳的客户体验，成功培训新客户服务坐席是关键所在。 然而，传统上这是一个较为耗时的过程 — 而且总是担心坐席的第一个呼叫会是一个非同寻常的客户询问。AI 可以使用语音到文本的功能创建一个训练程序，通过基于常见问题的测试场景培训新的坐席，并评估其开始独立工作的准备情况。
大多数联系中心团队在不同平台上管理虚拟坐席和实时坐席——这意味着每次升级转接都会形成一道断层：上下文在此时丢失，坐席要求客户重复说明情况，客户满意度也随之下降。
Zoom Virtual Agent 是专为客户服务自动化打造的 AI 虚拟坐席，可原生运行于 Zoom CX 平台。它运用自然语言理解、智能体 AI 推理（将对话与对话背后的人联系起来），并集成后端业务系统，从而延续智能体 AI 自主解决问题的理念，解决客户通过语音和数字渠道提出的请求，而不只是将这些请求分流。当 Zoom Virtual Agent 无法彻底解决问题时，它不会只转接呼叫，而是会通过同一个统一上下文层，将其掌握的所有信息——包括客户身份、已尝试的措施以及未能奏效的做法——一并传递给人工坐席和后台团队。
Zoom Virtual Agent 与 Zoom Contact Center 之间的这种原生集成，对于评估统一客户体验平台的联系中心主管而言是一项关键差异化优势。接手升级转接交互的坐席能够确切看到客户已经尝试过什么、说过什么，以及虚拟坐席做过哪些尝试——甚至在他们开口说第一句话之前。
这种高度个性化由 Zoom 的 Unified Context Layer 提供支持，该层将文档记录、通用知识和实时对话信号汇集为当下真实情况的统一视图。跨 Zoom Virtual Agent、实时坐席以及 Zoom Phone 上的后台团队的每一次交互都会汇集到这同一个层中，因此上下文会在每次对话中不断累积，而不是每次都重置。
Zoom CX Insights 通过呈现虚拟与实时交互的分析完善了该平台，为团队负责人提供统一视图，以便了解哪些举措行之有效以及何处需要培训。
AI 可以快速分析数据，并量身定制针对单个客户的回答。 例如，通过 AI，客户服务可以考虑客户所在的位置，并提供本地可用的产品或服务。 AI 还可以分析单个客户的数据，以实现更大程度的个性化。
AI 客户服务还可以帮助人类客户服务代表更有效地完成工作。AI 可以从移交给坐席的过程中收集信息，以便更快地解决问题。此外，当 AI 聊天机器人处理基本询问时，坐席可以专注于更复杂的事务，并提供出色的客户服务体验。
了解人工智能为联系中心客户服务带来的益处，意味着要知道在决定采用某个平台之前应提出哪些问题。并非所有 AI 客户服务工具都是以相同方式构建的，而最重要的差异往往在演示中不可见。
以下是供联系中心管理者评估 AI 客户服务工具时参考的决策框架：
向任何供应商提出的关键问题：当客户从您的虚拟坐席升级至实时坐席时，完整的对话历史记录是否会自动转接？实时坐席界面是否也位于同一平台？
目标并非从决策过程中移除人的判断。而是要在最关键之处运用人的判断。
当客户服务坐席遇到许多客户排队等待他们的帮助时，以及听到记录他们解决问题时间的时钟滴答声时，他们可能感到工作很有压力。 而过长时间的紧张工作会导致倦怠。 AI 可为客户提供自助服务选项，缩短排队时间，并有助于避免坐席产生倦怠。
当 AI 自动执行任务并使坐席可以快速访问所需的信息时，每次互动都会更快速、更高效。 客户希望等待的时间更短，而坐席希望解决问题的速度更快。
部署 AI 以提供自助服务和坐席辅助的联系中心团队，通常会报告称，在运营负责人最关注的指标方面取得了可衡量的提升：处理时长、CSAT，以及坐席留存率。
在部署 Zoom Virtual Agent 处理自身的内部支持操作后，Zoom 的支持团队实现了：
一位客户分享道："在改用 Zoom 之前，我们只有不到 30% 的聊天是自助服务，而我们的目标是将这一比例提高到 50%。仅用了短短两个月，自助服务占比就已接近 75%。”
另一位客户报告称：“通过在 Zoom 客户体验解决方案中集成 AI 功能，我们已实现 50%的自助服务解决率，从而确保代理能够腾出时间来处理复杂咨询。”
这些成果体现了虚拟坐席与实时坐席在同一个互联平台上协同工作的优势：在这种模式下，客户留在自助服务渠道中意味着问题确实得到了解决，而不只是避免转接人工坐席。
AI 的实施能够节省时间，实现自助服务，减少坐席加班的需求，同时提供卓越的客户服务。 此外，利用 AI 技术扩大客户服务能力比雇佣新坐席更具成本效益 — 如果需求因经济衰退而减少，则企业可以缩减 AI，从而避免裁员。
当客户有问题或需要帮助时，他们不希望等待到营业时间才得到解决。AI 可以全天候工作，可通过电话、网站聊天机器人、社交媒体或 Facebook Messenger 等应用程序访问 AI。客户可在其最方便的时间获得答案，而 AI 客户服务可以帮助坐席避免上午 9 点出现流量高峰。
企业使用 AI 和 ML 来了解事情的现状 — 项目的当前状态、整个流程的指导，以及产品所处的制造或运输阶段。但除了描述性分析之外，AI 和 ML 还可以提供预测性洞察,并且应该成为您整体客户体验战略的一部分。例如，AI 可以挖掘数据，为销售团队生成销售线索，分析互动情况以寻找客户在缺乏介入的情况下可能流失的迹象，并为企业领导者提供可能结果以做出明智的决策。
客户服务团队可通过 AI 将其工作重点从被动转变为主动。 事实上，根据客户已购买的产品或已获得的服务，AI 可以洞察客户可能需要的信息。
无需等待客户联系客户支持团队。 团队可以发起和控制互动情况，确保卓越的客户体验。
客户熟悉 AI 驱动的虚拟助理，这些助理可以回答他们的问题并帮助其执行简单任务。随着 AI 平台功能的扩展，虚拟助理可以指导客户完成决策过程，帮助其做出最满意的购买决策，决定是维修还是更换，或者选择最适合其需求的服务。
当 AI 应用于定义明确、请求量大的请求类型，且解决路径一致、结果可衡量时，其在客户服务中的表现最佳。Forrester 预测，到 2026 年底，四分之一的品牌将因对 AI 的信心不断增强以及模型训练得更好，而使简单自助服务交互的成功率提高 10%（Forrester，2025年11月）。
以下是五个联系中心应用案例，展示了客户服务中的 AI 如何带来可衡量的成效：
如需全面了解虚拟坐席的功能，请参阅 Zoom 的AI 虚拟坐席指南。
AI 在客户服务领域已不再是关于未来的讨论，而是当下需要作出的运营决策。随着客户期望不断提高，现在采取行动的联系中心领导者能够在问题解决率方面建立显著优势。
正确的起点并非最具雄心的用例，而是当前服务队列中数量最多、最稳定的请求类型。从这一类请求入手，衡量问题解决率，而非自助服务留存率，并以能够无缝连接自助服务与实时坐席的平台为基础，逐步扩大应用范围。
Zoom Virtual Agent 为联系中心团队提供统一的工作环境：AI 负责处理自助服务请求，坐席负责处理需要人工判断的事务，而且双方都能获取每次交互的完整上下文。
客户服务中的 AI 是指运用人工智能技术（包括自然语言处理、机器学习和自主式推理），以更快、更准确且可扩展的方式处理客户交互。这些系统能够理解客户意图、检索相关信息、在互联的业务系统中执行任务，并将对话转接至恰当的解决路径，而无需每次交互都由人工坐席处理。
该术语涵盖广泛的技术和部署模式，从简单的常见问题解答 (FAQ) 机器人，到连接后端平台并完成多步骤任务的智能体 AI 系统。现代客户服务 AI 与早期几代产品的不同之处在于，它实现了从按脚本运行的决策树向基于推理的系统的转变，这些系统能够理解意图、适应上下文并采取行动，而不是仅仅呈现信息并要求客户自行处理。
Zoom Virtual Agent 是一款基于 AI 构建的虚拟坐席，依托 Zoom CX 平台，运用自然语言理解、机器学习和智能体 AI 推理，通过语音和数字渠道解决客户请求。它能够理解客户意图，在已连接的业务系统中采取行动，并在无需每次交互都由实时坐席处理的情况下解决请求；当下一步适合由人工判断时，则会升级转接至 Zoom Contact Center 的实时坐席。
Zoom Virtual Agent 与独立虚拟坐席工具的区别在于，它与 Zoom Contact Center 原生集成。当交互升级时，完整的对话历史记录会自动转交给实时坐席，不会丢失上下文、不会重复询问，也无需切换平台。虚拟坐席和实时坐席为客户提供连贯一致的体验，而不是两个系统之间相互传递工单。
自助服务留存率用于衡量客户在未转接实时坐席的情况下，留在聊天机器人或虚拟坐席等自助服务渠道中的频率。问题解决率用于衡量客户的问题是否得到解决。较高的自助服务留存率并不一定意味着较高的问题解决率：客户在未能获得帮助后放弃服务并断开联系，虽然仍被计为留在自助服务渠道中，但问题实际上并未解决。
评估客户服务工具中的 AI 时，这一区别非常重要。只报告自助解决率而不报告解决率的供应商，衡量的结果可能并不正确。评估平台时，请同时了解解决率数据（即客户所述问题经确认已解决的交互所占的百分比）和自助解决率数据。现代 AI 在客户服务中的目标不是阻止客户进入实时坐席队列，而是为他们提供所寻求的答案或结果。
AI 在客户服务中的应用可帮助联系中心团队以更少的资源处理更多业务、更快地解决问题，并在每个频道提供更一致的体验。核心优势包括缩短平均处理时长、通过自动化呼叫后处理降低坐席流失率、在成本不按比例增加的情况下提供全天候服务，以及通过实时情绪分析和对话分析深入了解客户。
除了提高运营效率，客户服务中的 AI 还能为坐席创造更好的条件。当 AI 处理常规、重复性的请求时，坐席可以将更多时间投入到需要判断力、创造力和同理心的交互中：这类工作往往让人更有满足感，也更有利于留住优秀人才。将 AI 自助服务与 AI 驱动的坐席辅助工具相结合的团队会获得复合效益：每位坐席对接的联系人更少、剩余联系人问题的解决速度更快，以及能够获得更有利于培训和质量改进的数据。
AI 能在上下文丢失或问题升级之前，为客户提供更快速、更准确的答案，从而提升首次联系解决率。AI 系统可以在实时通话期间检索相关知识，将交互转接给最合适的坐席，并提供下一最佳行动指导，帮助坐席首次就正确解决问题，而无需通过多次后续联系来解决。
首次联系解决率对路由准确性和知识可用性尤为敏感。当坐席缺少所需信息，或复杂请求由不合适的坐席处理时，问题解决就会延迟，往往需要进行第二次或第三次联系。AI 能够解决这两种失误：智能路由会将交互分配给最有能力解决问题的坐席，而坐席辅助功能则会呈现最相关的知识，无需坐席手动搜索。
客户服务中的 AI 并非要替换人工坐席——而是在重塑坐席的工作重点。订单查询、密码重置，以及账户状态检查等常规、重复性的请求，AI 系统可以全天候处理，从而让坐席能够专注于需要人工判断、同理心和创造性解决问题能力的复杂、情感敏感，或高价值的交互。
客户希望 AI 能够快速处理简单事务，同时也希望在遇到复杂或敏感问题时，能够顺畅地转接至人工坐席。最有效的部署方案会将 AI 自助服务与设计完善的升级转接路径相结合：虚拟坐席解决能够处理的问题，并将无法解决的问题转接给实时坐席，同时传递完整上下文。Zoom Virtual Agent 围绕这一模式构建，让人工坐席参与需要人工介入的交互，同时自主处理大量常规请求。
衡量 AI 在客户服务中的 ROI，首先要确定基准指标：平均处理时长、首次联系解决率、每次交互成本、CSAT 得分，以及坐席流失率。部署后，团队会跟踪上述各项指标的改善情况。常见的 ROI 信号包括处理时长缩短、每次已解决交互的成本降低、自助服务留存率提高，以及对加班人手的依赖减少。
重要的是衡量问题解决情况，而不能只看自助服务留存率：如果虚拟坐席接待了大量客户，却只解决了其中少数人的问题，那么短期内的 ROI 就会呈现出误导性的良好表现，长期则会损害客户满意度。使用 Zoom CX Insights 的团队可以在虚拟坐席和实时坐席的交互中获得统一的分析视图，从而并列跟踪自助服务留存率与问题解决率之比、情绪趋势和坐席表现，并构建完整的 ROI 论证，同时兼顾成本降低和客户体验改善。
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