在AI大模型的熱潮下，企業對AI客服的想象似乎正聚焦于打造一個無所不知、對答如流的“超級對話者”。我們驚嘆于大模型帶來的自然語言交互革命，并期待AI能更像人一樣與客戶溝通。然而，若我們回歸第一性原理，深思客戶尋求服務的根本需求，客戶真正想要的是什么？答案從未改變：不是更快的對話，而是更快的“問題被解決”。


“第一性原理”（First Principles Thinking），是一種非常根本的思考問題的方式。它倡導我們回歸事物的最本源、最核心的出發點，去探究那些構成事物基礎的、不證自明的“基石性”真理。而不是參考過去的經驗、模仿別人的做法，或者是基于現有的類比去尋找答案。


從對話回到狀態改變：

客戶需要的是結果，而非過程


據《Customer Contact Benchmark Report 2024》數據顯示，約70%的客戶咨詢屬于“狀態查詢類”問題，這類需求本質上只是對系統內部狀態的一次讀取，并不需要復雜判斷。


當我們談論客戶服務時，一個基礎的第一性原理是：客戶與企業聯系，是為了達成某個具體的結果。這個結果可能是獲取一條信息（訂單狀態）、完成一項操作（修改地址）、解決一個困境（產品故障），或是滿足一種期望（獲得補償）。表面上看，這是一種提問行為，但本質上是為了促成一次狀態的改變——從“未知”到“已知”，從“等待中”到“已解決”。


換言之，對話只是客戶選擇的一種手段，它是達成目的的路徑，而非目的本身，問題的閉環解決才是對話的終點。


從更聰明的機器人

轉向更會服務的AI


很多企業在客服上的AI嘗試仍停留在對話流程的打磨上，比如提升意圖識別準確率、縮短響應時間、訓練上下文關聯等。這些打磨誠然沒有錯，但從實踐中我們發現，許多客戶咨詢的根本原因并非問題難，而是信息看不見、流程不可感知、狀態無法追蹤。


舉例來說，在訂單服務中，如果企業能將物流、退款等核心狀態通過實時信息卡片、短信鏈接或 App 推送直接傳達給客戶，很多“我的快遞到哪了”這類重復問答自然就會減少。


再比如退款進度的可視化，企業可以將整個退款流程分解為“申請成功 → 審核中 → 審核通過 → 銀行到賬”等階段，并同步展示在用戶界面中。如此一來，用戶無需通過客服去“追問”退款狀態，系統已在前面給出了答案。


此外，一些平臺還在嘗試將互動微流程嵌入主業務系統，例如教育平臺通過課前測評問卷判斷用戶意圖，AI自動推薦適配課程，免去了用戶重復描述自己的需求。


這些設計的共同邏輯，是讓AI主動說話，而非讓客戶發問。這追求的不再是一個更聰明的對話機器人，而是一個更智能、能自我完善、讓客戶省心的業務服務AI系統。


AI 客服的正確打開方式：

從對話模擬到Agent落地


很多企業在引入AI客服時，思考的起點仍是“是否能替代人工對話”。但是，哪怕接入最強大的大模型，也只是把對話變“流暢”，卻無法讓問題“閉環”。


要構建一個省心的業務服務AI系統，意味著AI客服的核心價值，并不在于模仿人說話，而在于重構業務流轉方式，推動信息流和操作流的結構化與自動化。這正是AI Agent的落腳點：它不是“對話更流暢的機器人”，而是能感知意圖、調取數據、調用工具并完成任務的“服務執行體”。


換言之，AI大模型的價值不是讓AI客服更像人，而是幫助企業用非人的方式處理原本只能靠人的流程——這就是深入企業業務的AI Agent的價值所在。這背后要求企業具備統一、靈活、可擴展的技術平臺，因此，合力億捷自研客服領域AI Agent平臺——


MPaaS平臺是面向企業場景打造的 AI Agent 搭建平臺，支持可視化編排，讓企業像搭積木一樣快速構建深度結合業務流程的AI客服Agent。通過流程節點的圖形化組合，無需編寫代碼，也能高效實現復雜業務邏輯的配置與上線，大幅降低了Agent部署門檻，加快了落地應用節奏。


MPaaS同時內置MCP協議引擎，作為連接AI大模型的“萬能插座”，使 Agent 能以統一、高效的方式調用內外部系統、工具與數據源。配合平臺對 業務流程規則與執行路徑配置的支持，MPaaS 能幫助企業構建具備清晰判斷邏輯和任務閉環能力的服務型 Agent，讓AI真正嵌入業務流程，而非停留在對話層面。


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指標轉向：從響應速度轉向

事務閉環效率


要真正實現服務模式的升級，企業在內部衡量標準上也需要做出改變。我們建議用更貼近“結果交付”的指標替代傳統的過程型指標。


過去常用的如首次響應時間（FRT），只能反映是否“快”做出回應，但不能代表問題是否解決。平均對話輪數越少，可能說明機器效率高，也可能說明客戶沒有耐心繼續對話。CSAT 和 NPS 作為情感反饋指標，也很難真實反映事務完成效率。因此在這些指標之上，企業還應該關注三個核心指標：


一是問題閉環總耗時。也就是從客戶點擊客服入口到事務最終完成的總時間，它直接衡量系統處理能力和響應機制的協同性。


二是無需對話完成率。即通過卡片、自動流程或客戶自助解決的事務比例，這個比例越高，說明系統的服務自動化程度越高，AI 投入才真正起到了減負作用。


三是客服干預比例。也就是在所有事務處理中，仍需人力介入的問題占比。這個比例越低，說明系統整合度越高，客服越從重復任務中脫離出來。


真正的AI客服，并不是要做一個更聰明、更人性化的對話機器人，而是推動企業服務方式的重構。從第一性原理出發，我們發現：對話不是客戶的目的，而是信息與服務缺位的替代品。


當我們愿意直面這個事實，并以此倒推系統設計——讓信息自動可見、流程自動觸發、事務自動閉環——才是 AI 在客服領域真正值得做的事。