什么是客户服务中的 AI？
AI 在客户服务中有许多应用，但它们都遵循同一个基本目标：在客户需要时，即时、全天候提供高质量支持。
AI 为企业以显著降低的成本扩大服务更多客户的能力，提供了一种高效有效的方式。通过复制并增强人类能力，AI 驱动的聊天机器人可以收集并交叉引用信息，为特定客户问题制定响应与解决方案。
即便智能支持无法回答复杂的客户问题，系统也能跟踪问题历史，并将必要的响应发送给公司坐席，这一操作称为从聊天机器人到人工的接力。当员工与该客户取得联系时，他们已了解客户的完整历程，从而能够提供更个性化、更直接的服务。
为实现其“魔法”，聊天机器人依赖一系列关键 AI 技术与方法，包括机器学习、自然语言处理（NLP）以及生成式 AI（最先进的聊天机器人即属此类）。
客户服务中使用 AI 的优势
AI 在客户服务中的用途几乎无穷无尽，且已有多项优势显现。下方列出了客户服务中使用 AI 的主要益处。
更高的效率与速度
在客户服务中，规模很重要。如果您是一家客户数量有限的小公司，或许可以靠自己满足需求。但一旦客户群扩大，客户服务就会迅速变得难以管理。
这正是 AI 大显身手之处。它可在数秒内自动处理众多客户问题，这些能力能在效率与速度方面为企业带来极大缓解。
规模化个性化
每位客户都不同。幸运的是，现代 AI 驱动的聊天机器人能从当前与过往的客户互动中学习，从而提供个性化回复。
例如，当客户开启对话时，AI 代理可以快速查询公司数据库，获取与案例相关的所有信息，如客户姓名、所在地、偏好语言以及过往互动记录。借助这些数据，无论客户是谁、需求为何，聊天机器人都能即时提供个性化服务。
24/7 客户支持
与人类不同，AI 不吃不喝也不睡。这意味着AI 驱动的聊天机器人可以提供全天候客户支持。当您的客户在非工作时间提出问题时，AI 助手可以处理常规咨询，并为更复杂的问题收集信息。这有助于减轻客服坐席的负担，并在他们与客户互动时抢占先机。
降低成本与可扩展性
客户服务团队不断寻求提升效率与优化运营的方法。AI 可通过自动化日常任务，在支持这些目标中发挥关键作用，使人工坐席能够专注于更复杂且更具价值的互动。这种方式不仅降低了运营成本，也确保服务质量保持高水平，从而改善团队与客户的整体体验。
客户服务中 AI 的示例
我们已经看到 AI 如何惠及团队、组织和个人。接下来看看您可以如何在业务中部署客户服务 AI。
聊天机器人与虚拟助手
聊天机器人大概是最受欢迎、最显眼的客户服务应用。聊天机器人是一种与终端用户模拟对话的计算机程序，通常使用 NLP 解析输入，并用生成式 AI 自动化生成响应。
各行各业的公司，从银行、保险到营销和医疗，都在其客户服务中部署如 Zendesk 或 Intercom 等聊天机器人，以自动化并优化客户咨询。
AI 驱动的客户支持平台
客户是企业最有价值的数据来源之一。然而，传统上企业仅能检索并利用其中的有限子集，主要是他们通过网页或调查直接提供的结构化数据。
幸运的是，AI、物联网（IoT）与数据提取技术的最新进展，使企业能够充分挖掘客户数据的潜力。无论是电话通话、社交媒体帖子，还是智能设备收集的数据，这些数据都会在如 LivePerson、Drift 等 AI 驱动的客户支持平台中进行整合与处理，从而发现有价值的洞见并提升客户满意度。
自动化工单系统
工单系统旨在端到端处理、优先级排序并管理客户问题。客户提交咨询后，工单系统会创建可跟踪的支持工单，直至问题由坐席解决。
与传统工单系统不同，现代的 AI 驱动工单系统会组织与分派支持工单、处理客户咨询，并根据问题类型与紧急程度等因素进行升级。
这些新能力还能为坐席提供有价值的信息，以确保个性化支持并有效协调工作。因此，企业可以缩短解决与等待时间，提供更优质的客户服务。
如何在客户服务中使用 AI
在客户服务流程中采用 AI 的好处显而易见。不过需要注意，每个案例各不相同，对一家企业有效的方法未必适用于另一家。同时请牢记，采用 AI 在资源、人才与时间方面都需要相当投入。
下方列出了一系列步骤，帮助您确保成功集成 AI。
识别关键自动化领域
前沿 AI 工具潜在适用于广泛场景，但事实是，大多数 AI 应用在特定用例中表现最佳。因此，良好的起点是识别客户服务工作流中的具体低效与重复性任务，在这些地方引入 AI 或可带来改变。
选择合适的 AI 工具
找出改进空间后，就该投入时间和资金尝试不同的 AI 工具。此试验阶段的目标是让团队熟悉各类 AI 工具，了解其功能、优劣与特点。
AI 版图正快速演进，为您的公司找到最合适的工具至关重要。
为团队开展培训
无论您希望在客户服务中实施哪种 AI 解决方案，最终都需要员工来实现。因此，在启动流程前，务必如实评估团队能力、需求与现有流程。
了解团队当前技能水平，能让您有效定制培训项目。通过聚焦需要提升的领域，您可确保AI 培训具有关联性、针对性与影响力。
与您的数据分析学习伙伴（如 DataCamp For Business）合作可助力这一过程。我们的专家团队可帮助您定制现有学习路径或全新制定，满足组织的特定需求，确保所有员工按计划实现学习目标。
无论是个人学习 AI 基础，还是团队希望实施 AI 解决方案，确保具备合适的数据与 AI 技能培训至关重要。联系我们申请演示。
将 AI 融入现有客户服务流程
AI 为改进客户服务流程带来诸多机遇，但您需要从战略角度思考。将这些工具融入日常实践需要资源与时间。在这一阶段，您需要在优先事项、财务与人力资源之间取得平衡。
此外，制定衡量成功的策略同样重要。换言之，您需要设定某种指标或 KPI，用于评估这项投资的成效。
客户服务中的 AI 统计数据
AI 已在客户服务领域站稳脚跟。在竞争激烈的经济环境中，客户的优先事项与需求迅速变化，AI 是在确保高效高质服务的同时降低运营成本的强大工具。
根据 HubSpot 2024 年客户服务现状报告，84% 的受访者表示 AI 工具将对帮助他们满足客户服务期望至关重要，86% 认为 AI 将改变客户在其公司获得的体验。同样，据估计，AI 聊天机器人可为客服坐席节省高达 30 亿个工时，从而显著节约运营成本。
而且这一切并未牺牲质量，恰恰相反。正如 HubSpot 营销高级副总裁 Kieran Flanagan 用朴素的话表示：
在一个由 AI 驱动的世界里，支持是 24/7 在线的。而且从长期来看，体验可能更佳，因为 AI 机器人可以同时掌握所有信息，而让单个支持坐席做到这一点则非常困难。
考虑到这一点，Tidio 的估算显示，对话式 AI 市场预计在 2023 年达到 330 亿美元，这也就不足为奇了。
客户服务中 AI 的未来
我们已经看到 AI 的发展正快速推进，那么未来还会怎样？
客户服务中的生成式 AI
2010 年代在 NLP 与深度学习领域的技术突破，催生了现代聊天机器人。然而，尽管这些助手具备令人印象深刻的对话能力，它们当时还无法生成全新内容。
随着生成式 AI 的兴起，这一现状正在改变。诸如 ChatGPT、Google Gemini 等强大工具正在将聊天机器人提升到新水平，赋能其生成个性化回复并处理复杂查询。我们甚至已经看到Antrhopic 的计算机使用功能，仅凭简单提示即可在计算机上执行任务。
这些工具将持续发展与完善，提供更多自动化空间，并释放人类坐席，让他们在其他领域提供一流的客户服务。
预测分析与 AI
借助预测分析与 AI，客户服务将持续改进。例如，凭借强大的机器学习，模型如今能够预测客户行为并预先解决问题。查看我们的相关文章，全面了解预测分析。
伦理考量与挑战
AI 正在迅速重塑商业生态。然而，一如既往，新兴技术伴随而来的是责任。正如战略财务领导者 Glenn Hopper 在这篇采访中所言：
当前阻碍 AI 采纳的最大障碍是数据隐私与安全问题、合规性，以及对这些生成式 AI 系统的信任。
尽管 AI 具备独特能力，但在将其纳入客户服务工作流之前，务必考虑其潜在风险与监管问题：
- 偏见与歧视。带有偏见的 AI 模型可能导致不公平决策，往往会加剧对少数群体的歧视。
- 隐私问题。AI 模型以海量数据进行训练，且多为不加区分地从互联网上提取。在许多情况下，这些数据包含个人信息。这可能引发与数据隐私与安全相关的问题与风险。
- 合规风险。随着各国新的数据保护与 AI 监管落地，企业需要开展合规工作，以确保公平、安全地使用 AI，并避免高额罚款。对未来合规形态的绝佳示例是近期通过的欧盟 AI 法案，这是一项要求企业推进严格监管措施的综合性法规。查看我们的欧盟 AI 法案基础技能路径，了解这项创新而雄心勃勃的规则以及如何保持合规。
结论
AI 已成常态，为提升客户服务解锁了广泛可能。风险与机遇并存，但能够成功将 AI 融入工作流的企业，将获得足以改变商业版图的竞争优势。
是时候创新了，也是 AI 的时代。DataCamp 将助您在业务中落地 AI。查看我们的精选资料，开始采纳这一时代最强大的技术：
客户服务中的 AI 常见问题
AI 如何影响客户体验？
AI 为企业以更低成本扩大服务更多客户的能力提供了一种高效有效的方式。通过复制甚至增强人类能力，AI 驱动的聊天机器人可以收集并交叉引用信息，从而为特定客户问题制定回应与解决方案。
AI 在客户体验中的好处有哪些？
AI 在客户服务中的主要优势包括提升效率与降低运营成本、规模化实现个性化以及 24/7 支持。
生成式 AI 在客户服务中的作用是什么？
生成式 AI 正在为新一代客户服务聊天机器人提供动力。生成式 AI 有助于为常见问题生成准确回复、提供先前投诉与解决方案的摘要以供坐席在对话中使用，并生成产品推荐。
AI 将如何影响客户服务的未来？
随着生成式 AI 在我们生活中愈发普及，我们可以预期各行业公司的客户服务整体将得到改善。
在客户服务中实施 AI 的主要挑战是什么？
实施 AI 的一些主要技术挑战与集成问题及缺乏熟练人才相关。同样，使用 AI 的伦理挑战也需重视，包括潜在的偏见与歧视、隐私问题以及合规风险。
我是一名自由职业的数据分析师，与全球各地的公司和组织合作开展数据科学项目。我也担任数据科学讲师，拥有2年以上授课经验。我经常用英语和西班牙语撰写与数据科学相关的文章，其中一些已发表在 DataCamp、Towards Data Science 和 Analytics Vidhya 等知名网站上。作为一名具有政治学与法律背景的数据科学家，我的目标是在公共政策、法律与技术的交汇处开展工作，借助思想的力量推动创新解决方案与叙事，帮助我们应对紧迫挑战，尤其是气候危机。我认为自己是自学成才、不断进步的人，坚定支持跨学科合作。学习新事物永远不嫌晚。
顾客永远是对的。这是整个客户服务领域奉行的信条。能从事一份以让客户满意为主要目标的工作确实很有成就感。但当客户的优先事项和期望在毫无预兆的情况下发生巨大变化时，这份工作也可能变得压力重重。客户服务中的 AI 能帮上忙。
自新冠疫情暴发以来，我们见证了不断变化的格局。仅在美国，56% 的雇主报告称，根据盖洛普的估算，疫情以来客户期望发生了变化。尤其是两个方面的消费者行为出现了转变：客户要求更高、期望更高水平的服务，且客户对虚拟/远程服务的期望更高。
来源：Gallup
在这样的背景下，客户服务专业人员日以继夜地工作，以满足客户对更好更快服务的高要求。
但也有好消息：生成式 AI。随着诸如 ChatGPT、Google Gemini 等工具以及数百种生成式 AI 模型涌入市场，企业和政府正在寻找创新方式，在降低运营成本的同时提升客户服务策略。
在本文中，我们将分析 AI 如何影响客户服务。我们将介绍在客户服务中使用 AI 的好处，展示能够在满足客户期望方面带来巨大改变的典型用例，并探讨潜在的未来趋势。
通过我们的白皮书《学习型领导者的 AI 素养指南》，了解 AI 如何影响您的组织以及如何实施成功的 AI 策略。