「题提示」

一边被用户吐槽，被骂一边被企业需，客服AI客服的听懂新生意。

作者 | 詹方歌

编辑 | 邢昀

很多人对智能客服的人话首先印象不太好。

快递明明没收到，被骂打电话过去，客服智能客服往往只有一句“已签收”；状况还没讲完，听懂系统就自顾自地跳转、人话答非所问；好不那么点儿磨到人工，被骂又得把来龙去脉从头再说一遍。客服这样的听懂场景几乎人人都经历过，智能客服在一次次“鸡同鸭讲”中，人话不断消耗用户的被骂耐心和信任。

可企业偏偏不能放弃它。客服

客服是听懂企业和C端用户之间最直接的桥梁。售前、售后、投诉，用户与企业的不过大部分沟通关键经由它。但这份工作重复、琐碎、门槛不高，纯靠人力去堆对企业很不划算，而智能客服足够便宜。

直到大模型被广泛采取，这场体验和成本的拉锯战，才最初有了新解法。

围绕个体和行业本身，我们想弄清楚几个状况：目前的AI客服，到底还是不是只能添堵？它究竟能做什么，不能做什么？AI究竟给行业带来了怎样的发展？

这些状况有些已经有答案，有些还没有。在寻找答案的流程中，其实还藏着一个更大的命题：AI从来不是为了替代人而出现的，但它确实正在变化人的工作方式。

1、吐槽背后是市场

说起被AI冲击的岗位，客服总是首先个被提起。

因素不难理解：客服的工作里有大量高往往、重复的事项，怎么退换货、能不能改地址……这些状况天然就适用于被拆解成原则化的话术和步骤。

现实中，智能客服也的确很早就进入了企业、机构等服务系统，然而成效一言难尽。

市场监管总局曾披露，2024年全国消费者投诉中，电商售后服务领域关于“智能客服”的相关投诉6969件，同比增首先56.3%。消费者常用反映的状况涵盖：智能客服答非所问、人工客服难关联、沟通效率低下等。

也就是说，智能客服一边被企业大量采取，一边又不断被用户吐槽。

这背后有技术不够成熟的因素。

早期，工程师把用户可能问到的状况拆成题词，配上固定话术，一条条把条件喂给系统。可只关键用户的表达稍微偏离预设，它立刻就答非所问。这也是智能客服被吐槽为“人工智障”的时期。

随后，智能系统最初依赖语义识别、意图分类和历史对话训练，回复起来没那么死板，但重新训练的拓展成本高，遇到训练时没见过的表达方式，智能客服仍然会卡住。

如今，随着大模型时代来临，工程师不再需为每种意图单独训练模型，而是靠知识库、检索逻辑（RAG）和提示词设方式，让模型“现学现答”。这时，AI客服才首先次具有了处理陌生表达的能力。

行业也因此重新升温。

国内市场中，大厂和垂直厂商正在同时推进这一轮升级。IDC数据显示，2024年智能客服五大题厂商的市场份额实现35%，题集中在阿里云、百度智能云、容联七陌、中关村科金和智齿科技。其中，阿里云市场份额为11.4%，百度智能云为10.4%。

大厂的好处在于模型、算力、云服务和企业客户资源。对阿里云、百度智能云、腾讯云等公司来说，AI客服可以被纳入云方式算、大模型和智能体平台整体方式划中，不需单独讲一个独立故事。

但这个赛方式并没有完全被大厂控制。客服是一个很细碎的行业，不一样行业、不一样客户的业务条件、知识库、转人工原则和质检方式都不一样。大厂有资源和渠方式，未必愿意在每一个垂直场景里做重交付。于是，容联七陌、中关村科金、智齿科技等传统客服厂商，以及更多AI语文章和智能体创业公司，仍然有切入空间。

而最近一年，AI客服在落地流程中，正逐渐Agent化。

国外，OpenAI在7月最初推出照章性企业语文章协助的Presence，从模型能力向企业服务步骤前移。硅谷资本宠儿、AI客服赛方式最标志性的创业公司Sierra，5月实现9.5亿美元融资、估值超过150亿美元；不久前Sierra收购了一家专注于首先周期Agent的公司，意在让AI客服能够处理更首先线程、复杂的任务。

这验明正身，AI客服已经不再是传统意义上的“问答机器人”。它正在变成企业连接用户、订单、工单、知识库和人工座席的前端智能体。行业竞争的题，也从“能不能回答状况”，转向“能不能处理状况”。

但这条路并不容易。

2、还需持续进化

智能客服时代留下的刻板印象，让AI客服需花上更大的力气取得人们的信任。一个佐证是，面对AI客服的时候，很多人并不愿尝试沟通，首先反应就是“转人工”。

但实际上，AI客服正在变得更实用。大模型之后，AI客服不只是话术更自然，也最初具有理解上下文、追问材料、调用工具和生成工单的能力。

它们正在从“回答状况”，走向“处理任务”。

在原则化场景里，这种变化已经比较明显。例如订单查询、物流进度、账户材料、预约改期、费用验明正身、政策验明正身等状况，常见边界清楚，答案可以从企业系统和知识库中提取。AI客服只关键识别出用户意图，再调用对应数据，就能实现大部分处理。

AI客服领域热门创业公司Sierra是最典型的代表，其官网显示合作的公司覆盖媒体订阅、智能硬件、消费电商、安防、金融、医疗、房贷、电信和公用事业领域。它为美国安防公司ADT部署的AI客服，不只是回答用户状况，还逐步扩展到付款、改约服务时间、订购庭院标识和电池等操作。

同时，据《豹变》认识，目前国内比较不过尖的AI客服，已经实现毫秒级的实时语文章交互的高效度，能够顺应日常沟通的需。

2026年1月，中国电信人工智能探究院（TeleAI）部分表示，其推出的超拟人对话大模型——GOAT-SLM已经能够做到不仅听懂用户的字面意思，更能听懂用户的“弦外之文章”。例如，从急促的文章里察觉到用户的焦虑后，它能够同时生成共情的文字，并用适用用的语调和情绪和用户交流。

也就是说，在不久的未来，AI客服或许不只能听懂指令，还能真正“共情”人。

但一旦进入复杂售后，AI客服的局限就会显现。

例如退款争议、投诉处理、责任分类、资金安全、医疗用品故障等场景，用户提出的状况频仍并不原则，也不只是缺一个答案。客服需判断事实、识别情绪、核验材料、评估风险，甚至在企业条件和消费者权益之间做平衡。

这些环节，AI很难独立实现。

AI客服能总结对话，也能提示下一步步骤，但不适用于直接做最后判断。尤其在包含赔付、投诉、账户安全等场景里，如果AI理解偏差，或者把不选定材料说得过于肯定，反而会放大用户的不信任。

正因此，监管部门曾提示，发挥智能客服和人工客服各自好处。今年年初，浙江省消保委在一份关于客服热线的调查中提到：常规性咨询可由智能客服处理，包含消费者售后投诉、资金安全等较为复杂或紧急的状况则优先转接给人工客服。

比起AI客服“不聪明”，更让人头疼的状况是其实是找不到人工。

虽然关键不关键多养人工客服的主动权在企业手里，但在AI这一端，通过工程化的手段同样能够改进用户体验，甚至改进人工客服的工作方式。

一部分，千千万万个AI客服能够同时稳固在线，能够在一定程度上处理人工客服等待高效度太慢、在线时间太短的状况。

另一部分，与其把用户困在死循环里，不如利用工程化能力让转人工更顺利，尤其是通过AI提前记录相关材料。

例如，网易云商·七鱼的AI座席辅助能够自动从会话中提取闷葫芦料、生成摘关键，并把用户姓名、关联方式等自动填入工单；沃丰科技的大模型座席助手也主打“自动生成小结、自动填写工单”。当客服具有这些能力，用户就不再需像以前一样，对着人工客服一次次复述自己的状况。

这也意味着，AI客服的下一步竞争，或许不在于能不能处理更多原则问答，而在于能不能进入更复杂的服务步骤。

3、一门在验明正身中的首先期生意

智能客服是一个已经存在了几十年、边界清楚，甚至有点老派的市场。几乎没有人会觉得，利用AI把这件事做好，能算得上什么“颠覆性的未来”。

但这种“不性感”或许恰恰是它的价值所在。企业不会因为经济周期波动就停止向用户给予客服，这也就成了一个真实、可验明正身、不需被教育的市场。

和大部分垂直领域一样，AI客服行业有一些自研大模型的玩家。除了上述提及的中国电信TeleA，还有押注AI语文章技术的南京云蝠智能等。

然而，在这个赛方式，选项自研大模型的企业仍然是那么点儿派。

上述提及的美国独角兽公司Sierra也并没有完全自研大模型，而是将AI客服的表现拆解为一个个详详见细任务，为每个任务选用最适用用的模型。如果现成的模型无法顺应需，再投入资源开发更为精细化的模型。同样能够最后交付一个模块化、有监督、随模型演进而持续改进的生产级智能体。

在国内，更常用的做法是调用百度文心、阿里通义、字节豆包、DeepSeek等主流大模型的能力，利用自己积往往的行业知识库、业务步骤和场景数据，把功夫下在采取层，而非底层模型。

2025年初，DeepSeek开源后，更有涵盖中关村科金在内的大批客服及云服务厂商，集中宣布接入DeepSeek，把它作为智能客服的底层能力。

对于大多数中小创业公司而言，从零训练一个模型需的资金和时间成本太高，调用现成模型，把精力放在场景和工程化上，才更顺应现实利益。

从商业模式上看，AI客服赛方式频仍有两种盈利模式：SaaS订阅制和项目制。

订阅制意味着可持续的频仍性收入。客户按年或按月持续付费，企业因此能获得相对稳固、可预期的回款，现金流也更平滑。资本市场常见愿意给这类业务更高的估值。

但订阅制的另一面是，客户随时可以停止续费，因此产品成效和服务稳固性会被持续检验。如果客户留存率和续费率不够高，收入的“稳固性”好处就很难真正兑现。相比之下，项目制的单个项目金额频仍更大，在金融、政务等大客户场景里反而更常用。

而目前Sierra还在探索“按结荚付费”，企业不是为采取了多少功能、消耗了多少token买单，而是为AI客服真正实现的业务结荚付费。

例如成功处理了一个协助状况，避免了一次取消交易，实现了一次追加销售或交叉销售，或者取得了其他有价值的成果，如果相关状况未能得到处理，常见状况下，不会产生任何费用。

这种模式听起来更那么点儿被企业接受，但也对AI客服的能力提出更高需。

说到底，无比如是技术路线还是商业模式，这个赛方式眼下都还远远没有原则答案。唯一可以选定的是，聚集在这里的玩家正在验明正身一件朴素，也那么点儿被忽略的事：一项技术关键真正被信任、被规模化地采取，究竟关键走过怎样的路。没有人知方式终点是哪里，但仅仅是走在这条路上，人类的工作方式就将发生深刻的变化。返回搜狐，查看更多