随着大模型应用加速，AI正深度渗透客服中心的各个环节，运营管理的难题也随之暴露。面对复杂流程、高频交互与客户体验的不确定性，企业亟需回答一个关键问题：AI如何才能真正落地？
在第十四届服博会现场，维音中国业务发展副总裁Erdong以《体验经济下的AI客服升级与多场景实践》为题，带来一场围绕人机协作、系统升级、场景融合的分享。本文以下为本次演讲的核心观点整理。
Q1｜AI席卷各行各业，为何“人机协同”仍是主流？
Erdong：客服中心天然具备数据密集、流程清晰、反馈即时的特点，适合AI先行试点。但从项目实践来看，当前AI在客服中心的应用，仍需建立在“人机协作”的基础上，并非技术能力不足，而是服务场景本身的复杂性决定了协同的必要性。虽然大模型具备强大的泛化能力，但在实际业务中，仍难以稳定处理每一个服务节点，尤其是在流程繁多、情绪主导的场景中，识别的稳定性与准确性存在波动。同时，不同行业与企业的流程、规则、表达方式差异较大，AI要真正适配完整服务流程，需要长期的行业经验积累与持续调优。在维音的项目中，我们普遍采用“双模服务结构”：AI处理高频、标准化流程，人工兜底负责复杂判断与非标应对。这既能发挥AI在速度与规模上的优势，也保留了人工的判断力与服务温度，实现在成本、体验、风控之间的平衡。AI的意义不是取代人，而是释放人力。对管理者而言，人机协同机制能有效推动服务团队向更高效能、更高质量转型。
Q2｜企业在推进客服中心智能化升级时，需要思考哪些关键问题？
Erdong：推动客服智能化，企业首先要对成本负责。合理规划AI与人工客服的应用比例，评估投入是否具备可持续性，并最终转化为业务价值，是智能化部署的基本前提。其次，始终把客户体验放在首位。AI客服的应用能否真正提升体验，取决于几个关键能力：识别的准确度、响应的即时性以及服务的拟人化水平。体验不好，用户不会买单。此外，还需要思考一个更长期的问题——客服中心是否能从“成本中心”转型为“价值中心”。即在完成基础服务功能的同时，进一步通过智能分析、个性化推荐、用户洞察等方式，为业务增长带来新的机会。总的来说，客服中心的发展是一项兼顾成本效益、用户体验和业务价值的系统性工程。
Q3｜复杂多变的客服场景中，如何实现智能协同与柔性调度？
Erdong：客服的核心挑战在于它高度动态，用户诉求、接入渠道，业务负载也呈现强周期性波动。要实现有效调度，关键在于企业对“服务节奏”的理解和对资源能力的动态组织能力。维音的多个项目中坚持“前置判断+动态响应”的协同逻辑，通过用户意图、历史行为、渠道来源，预判服务请求的复杂度，决定由AI处理或转人工跟进。真正的调度不是静态配置，而是面对实际变化的动态博弈。例如在节假日、大促或夜间等特殊时段，客服中心如何在人工坐席与AI客服机器人之间快速弹性切换、策略兜底。在波峰期，AI客服主要承担分流与初筛，人工坐席承接大量深度交互任务；而在波谷期，AI客服承担更多完整服务流程，人工坐席则聚焦复杂情境的处理。实现波峰到波谷之间的“丝滑调度”，既考验系统的智能判断力，也考验调度机制的柔性设计与运营团队的快速响应能力。维音通过多渠道接入、智能客服、智能辅助、智能排班等能力，实现高效分工与灵活响应的运营体系。归根结底，柔性调度不只是“用不用AI”的问题，而是AI、系统与人力资源能否形成稳定联动与持续调优。维音长期深耕AI+BPO双轨模式中，能同时覆盖系统部署与团队运营。通过“策略判断+资源调度+服务交付”三力协同，让客服体系从被动响应转向主动支撑，真正迈向成熟、高效、有弹性的服务模式。Erdong：我们经常说，AI系统上线只是第一步，真正“跑起来、跑下去”，关键在于场景打磨和运营能力。维音服务了零售、汽车、金融等多个行业的头部客户，积累了大量真实应用场景的落地经验，也深知每个企业对服务标准、流程配置和用户预期的理解有所不同。我们发现，只有将AI深度嵌入业务流程，并不断优化服务语义、交互路径和反馈机制，AI才能真正为业务所用。更重要的是，AI落地不是一次部署完事，而是一项持续运营的工程。它涉及系统调度、人力协作、数据闭环与反馈优化。如果企业自身缺乏这一套运营体系，即使模型再先进，也很难持续产出价值。维音的优势恰恰在于既有AI系统能力，也有BPO服务运营能力，天然具备“场景驱动”的落地基因。我们从客户需求出发，从流程与数据出发，让AI真正与人、与业务形成闭环。正是这种“懂服务+会运营+能技术”的融合能力，才是让AI真正落地的关键所在。随着客服中心不断走向智能化、自动化，人机协同已成为行业的新常态。维音将持续以AI+BPO服务为基座，与企业客户共建稳定、敏捷、有价值的客服体系，让每一次技术升级，都真正服务于业务落地与客户体验。
公司新闻
京公网安备11010802034179号
