AI客服爆发式落地：从24小时响应到千人千面，行业实战图谱全解析

近年来，人工智能（AI）技术在客服中心的应用呈现快速增长的趋势。根据市场研究机构Gartner的预测，到2026年，全球客服中心AI市场规模预计将达到75亿美元，年均复合增长率约为23.2%（2021-2026），这一增长主要得益于企业对AI技术的持续投资。截至2023年底，约53%的客服中心已采用某种形式的AI，另有25%的企业计划在未来12至18个月内实施AI技术。此外，根据2023年Customer Contact Week（CCW）的一项调查，64%的客服中心管理者将AI视为未来两年内的“高”或“非常高”投资优先事项。这些数据表明，AI在客服中心的应用已成为不可阻挡的趋势，正推动客服行业向智能化、高效化方向发展。

可信性AI在信息技术服务 智能客户服务中的应用及前景

何积丰院士指出，我们正处于一个数字经济蓬勃发展的时代，信息技术日新月异，数字化与智能化的浪潮席卷全球。客户联络中心必须以信息技术服务 智能客户服务为新质生产力，全面践行以人民为中心的服务理念。新质生产力的核心在于创新，我们要通过技术转型和服务创新不断提升客户联络中心的服务水平和效率。

信息技术服务能力的提升为客户联络中心提供了强大的技术支持。借助大数据、云计算和人工智能等先进技术的应用，我们能够实现客户服务的精准识别、快速响应和高效处理，从而大幅提升客户的满意度和忠诚度。

同时，智能客户服务能力的提升将为客户联络中心带来革命性的变化。智能客服系统能够24小时不间断地提供服务，满足客户在任何时间、任何地点的需求。借助自然语言处理和机器学习等技术，智能服务系统不仅能够不断学习和优化服务流程，还能显著提升服务质量和效率。

华为智能云联络中心：全场景GenAI提升客户体验和运营效率

在呼叫中心全流程中，华为认为AI大模型的应用是提升效能的关键，因此将客服视为AI大模型的第一波应用领域。从客户首次接触的自助服务开始，到进入坐席后的互动，AI技术贯穿整个客户服务流程，包括智能引导、话术推荐、自动摘要和填单等功能。此外，AI还支持快速FAQ生成、员工智能陪练以及呼叫中心管理者的运营分析和洞察辅助。我们致力于全场景AI的应用，覆盖呼叫中心的所有环节，并持续加大在算力层和大模型开放的投资，以提供更强大的能力，确保从自助服务到营销服一体化的全流程优化。

为了确保全渠道客户服务的一致性，华为通过三项核心技术解决了跨渠道反馈重复的问题，从而提升了客服中心的效率和用户体验：

1. 全渠道统一自助服务流程，确保各渠道切换体验一致：我们将自助服务和流程服务集中编排，确保所有渠道应用一致的服务逻辑，使客户无论通过哪个渠道接入，都能获得连贯且一致的服务体验。

2. 上下文服务机制，全渠道统一服务信息源：我们建立了完整的上下文服务机制，确保用户在不同渠道反馈的问题和内容能够被完整记录，并在后续交互中自动呈现之前的接触记录，避免客户在更换渠道时需要重复描述问题，提高了服务的连续性和满意度。

3. 过往服务信息自动显示在工作台，确保顺利切换到坐席：华为在统一的工作台上整合了来自不同渠道的客户信息和接触记录，当客户从任意渠道进线时，话务员可以在同一界面上快速获取所有相关信息，确保高效响应和服务质量。

这些技术不仅优化了内部运营流程，还增强了用户体验，确保了服务请求在流转过程中的顺畅和一致性。

海尔客服：以用户为中心的智慧服务模式

海尔客服致力于以用户体验为中心，打造全新的智慧服务模式，通过三个维度实现智能化服务，重塑用户体验：智能交互、智能协同、智能运营。

智能交互的核心目标是构建真正“懂用户”的智能机器人，通过对话流设计和对话体验设计的优化，实现用户需求的主动响应与精准理解。智能协同是针对智能机器人在共情力和同理心方面的缺失，采用高效的人机协同方式，为用户提供真正“有温度”的专业化服务，有效弥补机器人在情感沟通方面的不足。智能运营则是建立客服与内部全流程全节点的深度融合，打通服务全链路中的各个节点，通过数据共享、流程优化、资源整合等方式，实现解决效率的提升与用户体验的优化。

光大银行：客群差异化服务，解决特殊客群核身难题

识别客户身份，打造个性化服务体验，实现3个优先（老年人、军人和残障人士服务优先）和2个落实（落实消费者权益保护和普惠金融）。

智能语音利用大数据和人工智能技术，分析客户的年龄、操作习惯等特征，精准识别特殊客户。根据客群特点曝光“绿色通道”策略，提供便捷优先人工服务，减少客户等待时间。智能语音日均为约1500位特殊客群提供快速人工服务，用实际行动践行人文关怀和社会责任。

在智能文本为特殊客户提供快速人工服务的基础上，针对老年客户普遍存在的视力和听力问题，完成了适老化功能创新，实现老年人客户进线自动放大展示字体，后台智能记录用户偏好。同时提供TTS语音播报功能，运用TTS语音合成技术，支持客户端一键语音报读功能。此外，我们还在普惠金融公众号增设客服入口。

吉林银行：聚焦人工智能赋能，提升智能运营场景

吉林银行致力于对客服语音机器人和文本机器人进行全流程校准和纠偏，持续提升数字化服务能力。语音机器人搭建了近190个服务场景，文本机器人知识库已经超过2万条，月均访问量达到5万次。运用“智能质检＋人工质检”的策略，依托智能质检系统的专题、模型和热词等数据分析，将服务质量和风险监控规则全面应用于录音监控、检测和自助评分，形成发现问题、分析问题、提出建议和跟踪效果的智能质量管理闭环。

大模型等AI技术的快速发展，向企业的数智化转型提出了更高要求。在这方面，远程银行中心始终坚持“科技引领发展，科技赋能发展”的思想，积极对标先进同业，由“对内赋能”向“赋能全行”持续奋进。对内赋能方面，拟落地智能小结、智能协呼等内部功能，完成大模型技术在远程银行落地的“试水”。在保障服务质效及数据安全的基础上，探索大模型技术在远程银行真正落地。赋能全行方面，充分发挥智能外呼触客优势，提质保效，高效赋能基客经营；落地全行客户经理外呼服务平台、新建全行知识中心等，输出“开放•共享•发展•领先”的数智化平台，实现从“重视全行”到“全行重视”的跨越式发展。

人工智能与大模型技术的快速发展正在深刻改变客服行业的服务模式与运营效率。从华为的GenAI全场景赋能、海尔的智慧服务生态，到光大银行的客群差异化服务与吉林银行的智能运营升级，实践案例充分证明，AI已不仅是效率工具，更是推动服务创新和体验升级的核心驱动力。然而，技术的落地仍需以用户需求为中心，在提升响应速度与精准度的同时，兼顾人文关怀与个性化服务。未来，随着大模型能力的持续进化，客服行业将迈向更智能、更协同的新阶段——机器负责标准化与高频任务，人类专注于复杂决策与情感交互，最终实现“效率”与“温度”的完美平衡。这一进程中，企业的核心竞争力将取决于如何将技术优势转化为真正的客户价值，而上述案例已为行业提供了可借鉴的标杆路径。