联络中心自动化：提升服务质量指南

联络中心始终面临着更快解决问题的压力。随着支持请求增加，人工客服容易严重倦怠，进而影响支持质量、沟通体验和问题解决能力。这也会影响期待快速解决问题的客户，尤其是遇到紧急问题的客户。

若不加以解决，士气低落的人工客服会离职，组织不得不承担高昂的招聘成本。数据描绘出严峻的局面。根据 2026 年的一项研究，联络中心人员流失率达到 46%，是行业平均水平的 3 倍。

因此，越来越多组织开始采用联络中心自动化，以缓解客服倦怠、改善客户体验并提升运营效率。AI 驱动的联络中心利用 AI 技术，弥补传统 IVR 系统存在的效率缺口。

本指南将介绍 AI 联络中心、它们如何自动化客户服务、适用场景与实施方法，以及如何选择合适的 AI 联络中心软件。

摘要

• 联络中心自动化利用 AI，在几乎无需人工介入的情况下处理客户支持工作流程。
• AI 驱动的联络中心系统可响应客户、理解意图、检索信息并提供简洁答复。
• 与传统交互式语音应答系统相比，AI 联络中心软件更直观、高效、自然。
• AI 自动化正在改变人工客服的角色，让他们能够专注于复杂案例。
• 选择 AI 联络中心软件时，应考虑 CRM 集成、全渠道支持和延迟等因素。

什么是联络中心自动化？

联络中心自动化利用 AI 技术，以最少的人工介入处理客户互动。它将 AI 与 CX 团队日常运营中常用的软件技术相结合，例如语音智能体、交互式语音应答和聊天机器人。这让组织能够更高效地通过电话、电子邮件和聊天等不同渠道支持客户。

不同于传统联络中心软件，AI 联络中心系统使用机器学习、深度学习、语音模型和生成式 AI 等先进人工智能技术，与客户自然交谈。这些 AI 系统远比传统 IVR 先进，能够理解细微差别、情绪和上下文，像人一样更智能地作出回应。

区分联络中心自动化和呼叫中心自动化也很重要。两者虽有关联，但AI 呼叫中心自动化侧重于自动化语音对话；而联络中心自动化则覆盖语音、SMS、电子邮件及其他沟通渠道。

有效的联络中心自动化不应只聚焦单一部门。例如，与其自动化前台接待工作，不如让 AI 根据实时对话数据和相关客户信息，判断应由哪个部门处理该问题。 

案例研究：呼叫中心自动化如何缩短解决时间和等待时间

传统模式下，客户会在队列中等待，人工客服按来电顺序处理电话。组织面临人员不足时，等待时间可能超过合理范围，最终导致客户挂断。企业不得不扩充人员编制以满足需求，进一步推高成本。

AI 自动化联络中心克服了这些限制。它们可从 CRM 提取历史数据、理解客户意图，并将上下文传递给人工客服。因此，CX 团队能在首次联系时解决更多请求，并缩短等待时间。

以下 3 个 ElevenAgents 部署案例展示了呼叫中心自动化在不同行业中的显著成效。

Klarna：为 3,500 万美国客户提供最高快 10 倍的解决速度

Klarna推出了基于 ElevenAgents 构建的语音 AI 智能体，作为其美国客户电话支持的第一道服务线，覆盖全部 3,500 万客户。Klarna 很大一部分呼入电话属于信息咨询，例如产品指导、付款状态或后续步骤。

由智能体处理的客户问题，解决速度最高可提升 10 倍；简单请求的电话排队时间缩短，人工客服则可腾出时间处理复杂案例。该智能体通过低延迟、自然的对话与客户交流，并会在需要时转接给人工客服。Klarna 选择 ElevenLabs，是看重其企业级规模、安全性和性能，包括符合 GDPR 要求的控制措施和数据驻留选项。

Rohlik：90% 的客户沟通由系统自动处理

Rohlik为捷克、德国、匈牙利、罗马尼亚和奥地利的 300 万客户提供服务。此前支持完全由人工处理；随着 Rohlik 扩展至 5 个市场和 6 种语言，高峰期等待时间变长，夜间和清晨也没有实时服务。Rohlik 通过 ElevenAgents 在电话、网页、移动应用和 WhatsApp 部署了智能体 Maia。Maia 处理 90% 的热线电话，如今 90% 的客户沟通由系统自动处理，其中很大一部分无需人工即可解决。

Maia 通过模型上下文协议连接到 Rohlik 的后端。它可执行超过 30 项操作，包括查询订单状态、修改订单、发放额度，以及代表客户提交支持请求。当无法解决问题或客户要求转人工时，电话会立即连同完整记录一起转接，因此客户无需重复说明。Rohlik 表示，其问题解决速度提升超过 2 倍，在 5 个市场以 6 种语言提供 24/7 服务，并有望在保持 CSAT 的同时将运营成本降低 50%。

Getmobil：75% 首次联系解决率，联络中心成本降低 60%

Getmobil是土耳其领先的翻新电子产品交易平台，拥有超过 32,000 家商户组成的网络。其客户服务过去完全依靠人工，因此每项订单状态查询、退货和产品问题都需要人工客服处理，成本也随平台发展而增加。如今，ElevenAgents 可处理语音、网页聊天和 WhatsApp 上 100% 的呼入互动。复杂问题会升级给人工客服。

Getmobil 表示，75% 的对话无需升级即可端到端解决，联络中心成本降低 60%，响应速度提升 3 倍。ElevenAgents 原生支持全部 3 个渠道，团队无需为每个渠道进行定制集成。团队目前正将平台扩展到外呼场景，例如主动跟进、供应商入驻电话和催收安排。

经客户许可分享结果。实际成效可能因情况而异。

AI 联络中心如何自动化客户服务

借助 AI 自动化联络中心软件，客户可随时获得即时服务。AI 语音智能体无需让客户在复杂菜单中摸索，会自动与客户交谈、识别关键问题、查阅内部知识库，并选择恰当的答复。

假设一位客户致电联络中心。无需人工客服接听，AI 会直接接听。先进的 AI 系统可以使用恰当的语调自然说话，让对话听起来更加自然。AI 会根据客户的回答决定下一步行动。

以下是 AI 联络中心的工作流程。

响应

首先，AI 会响应客户发起的沟通。根据媒介不同，AI 系统可以通过语音或文本回答具体请求。许多 AI 智能体还提供多语言支持，可在不同语言之间切换。

理解

接下来，AI 智能体使用先进的自然语言理解技术，识别客户请求的上下文、情绪和细微差别。这使 AI 系统能比传统联络中心解决方案提供更连贯、精准且相关的答复。

知识库检索

现代 AI 联络中心可直接连接组织内部知识库，让 AI 智能体更准确地作答。现代语音智能体和聊天机器人经过训练，能够自然交谈；但它们通常缺少回答特定问题所需的具体产品、服务或组织信息。通过检索组织专属数据，自动化 AI 联络智能体可以提供与人工客服相同的答案。

执行操作

整合所需知识后，AI 智能体会采取适当措施回应客户。对于常见情况，智能体会直接给出答案；对于需要复杂解决方案的支持请求，智能体可能更新数据库记录、检索更多信息、升级给人工客服，或启动其他业务流程。

分析

自动化联络中心软件会在隐私政策的指引下收集互动数据，帮助运营团队改善支持工作流程。例如，它能让你直观查看客户问题的常见模式，从而识别流程瓶颈。

持续学习

部署后，AI 驱动的支持智能体可持续从过往互动中学习。这些智能体会不断优化推理能力，更灵活地适应不同情况。

AI 语音智能体与交互式语音应答系统

多年来，客户支持团队依靠交互式语音应答（IVR）系统，将来电者引导至相应的人工客服。客户需聆听语音菜单、选择选项，并反复进行这一过程，直到人工客服接听。

虽然 IVR 减少了人工介入，但效率并不高，而且客户不喜欢操作 IVR 的麻烦。2019 年，麦肯锡发布了一份报告，指出客户会尝试直接绕过或避开 IVR。对客户来说，IVR 就像无尽的菜单迷宫，必须在人工客服接听前逐层导航。

AI 语音智能体解决了运营团队使用 IVR 时面临的难题。这些智能体可立即接听来电、智能响应，并保持工单队列顺畅流转。AI 语音智能体可与能够路由来电的智能 IVR 协同工作，让客户无需在僵化的菜单中反复周旋。

语音 AI 智能体和智能 IVR 的价值场景

语音 AI 智能体经过训练，能够理解口音、使用自然语言交流，并适应客户不断变化的意图。在联络中心中，这些智能体可帮助自动化账户状态查询、预约改期和常见问题解答等常规请求。

与此同时，曾经依赖僵化规则的 IVR 现在可利用自然语言理解，将来电者路由至合适的客服。智能 IVR 无需特定关键词，即可通过识别“我想和你们经理谈谈”这类表述来路由电话。

可优先采用的客户服务自动化场景

领先的 AI 语音智能体和聊天机器人正在改变联络中心的运营方式。根据 Statista 的数据，35% 的联络中心已通过某种方式使用生成式 AI 自动化其工作流程。

为帮助你快速起步，以下是几类可从 AI 自动化中受益的客户支持工作流程：

• 账户查询：AI 智能体可处理更新密码、跟踪订单和更新客户资料等自助服务流程。
• 实时协助：智能体可搜索内部知识库来满足客户请求，使寻求支持的客户立即获得答案。
• 跨部门路由：AI 语音智能体可分析客户意图，并在必要时将电话升级至正确部门。更重要的是，AI 智能体会传递上下文，客户无需重复说明。
• 通话摘要：语音智能体可自动转录和总结对话，无需人工转录。
• 情绪分析：语音智能体可持续评估客户情绪，判断他们对通话是否满意。这有助于及早介入并减少客户流失。
• AI 辅助回复：即使人工客服接手后，AI 仍可协助起草礼貌、合规且专业的回复。

除了常规客户服务任务，AI 智能体也能协助处理复杂对话。例如，在激烈争议中，AI 智能体可实时模拟不同场景，并向人工客服提供缓和局势的话术。

为 AI 自动化选择联络中心软件

选择 AI 驱动的联络中心软件来自动化客户服务工作流程时，应考虑以下方面。

• CRM 集成：选择能与 CRM 无缝集成的 AI 联络中心解决方案。这让 AI 能通过 API 调用直接获取客户数据，以支持对话。
• 全渠道支持。客户期望在网站、社交媒体、电话和其他渠道获得及时回复。
• 统一知识库。考虑可将组织知识整合为单一来源的联络中心软件，避免 AI 在上下文之间切换。
• 无缝 AI 介入。在某些情况下，团队处理复杂案例时可从 AI 智能体的协助中受益。选择介入自然、不打扰客户的 AI 智能体。
• 升级至人工客服。客户若认为有必要，可能希望与人工客服交谈。选择能够理解细微差别并及时转接沟通的智能体。

ElevenAgents是一个统一平台，让企业能够构建支持客户服务的对话式 AI 智能体。你可以根据品牌指南、合规要求和流程配置智能体，然后将支持智能体部署并扩展到语音、聊天和电子邮件渠道。

对于需要更简单智能体工作流程的中小企业，可选择Reception by ElevenAgents。它是一款AI 接待员，可通过自然的声音接听电话、回答咨询、安排预约等。

如何负责任地实施联络中心自动化

随着联络中心自动化日益普及，组织应关注治理、隐私和运营等方面的最佳实践，确保顺利实施。

1）从狭窄的使用场景开始

不要从第一天起就将 AI 工具集成到整个支持工作流程中。这样会增加多个同样需要关注的交互点，导致资源过于分散。应先从信息咨询或订单状态等范围明确、请求量大的场景入手，再逐步扩展。这样可让开发者修复问题、验证智能体性能并确保遵守政策。

例如，开放金融服务商 Insurely 为提升性能，将 AI 智能体的职责范围控制在较窄的领域内，也会将智能体连接到更新后的知识库。了解更多Insurely 集成 AI 智能体时采用的最佳实践，并将其应用于客户服务系统。

2）提供转人工路径

即使采用最先进的 AI 智能体，人工体验仍然重要，尤其是在处理争议或复杂案例时。因此，应为客户提供联系人工客服的选项。在对话开始前清楚说明该选项，并训练 AI 智能体识别客户不安的迹象，以便及早引入人工协助。

3）披露 AI 智能体的使用情况

客户应知道自己正在与 AI 智能体通话或发消息。欧盟 AI 法案等法规要求组织提前披露 AI 的使用情况。使用“你好，我是 AI 智能体”这样简单明确的开场白，有助于确保合规并赢得客户信任。 

4）公布数据隐私政策

语音智能体和聊天机器人可能会使用对话数据进行训练。客户有权了解其分享的信息是否会成为训练数据集的一部分。因此，组织在沟通时应说明 AI 智能体如何收集、存储和使用客户数据。

呼叫中心 AI 工具的选择要点

AI 工具应让呼叫中心能够自然交流、及时响应，并在需要时升级至人工客服。这些特性直接取决于底层的语音智能体或聊天机器人。选择呼叫中心 AI 工具时，应重点关注以下方面。

使用 ElevenAgents 开始客户服务自动化

ElevenAgents通过专为此设计、语音自然的智能体简化联络中心自动化，支持以90 多种语言进行对话。无需替换现有客户服务平台，你可以构建并部署对话式 AI智能体，使其与现有平台协同工作。它还支持应用品牌指南和安全防护措施，并跟踪各次互动的表现。

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联络中心自动化常见问题