对话式 AI 使用场景、示例与应用

各行各业的企业都在采用对话式 AI，辅助客户服务、销售、预约安排、员工支持及其他日常互动。麦肯锡 2026 年调查发现，近 90% 的组织已在至少一项业务职能中使用 AI，44% 的组织表示 AI 已在全企业范围推广，高于前一年的 38%。

对话式 AI 的使用场景包括回答问题、检索信息、完成常规请求，以及引导用户完成多步骤流程。这些是由 AI 智能体端到端处理的具体业务任务，或在需要人工判断时转交给相关人员。

以下示例涵盖各业务职能中最常见的对话式 AI 使用场景，随后介绍行业专属应用，以及选择和部署的实用建议。

摘要

• 对话式 AI通过语音和聊天智能体处理客户与员工互动，包括支持、预约、销售、交易和内部协助。
• 各行业对话式 AI 的应用各不相同，涵盖患者预约、保险理赔、零售订单、教育、电信支持和公共服务等。
• 最有效的对话式 AI 使用场景具有明确任务、可访问的正确信息和工具，以及在对话需要判断或专家支持时转交人工的既定规则。

哪些对话式 AI 使用场景影响最大？

对话式 AI对目标明确、可重复的互动最能产生影响，智能体可回答问题、检索信息或完成既定任务。最佳使用场景既能减少客户或员工的阻碍，也能为 AI 明确处理范围及何时转交人工。

以下是企业在 2026 年使用对话式 AI 的一些最有效方式：

• 客户服务自动化：回答产品、账户、账单和故障排查问题，再将未解决的请求连同相关对话上下文转交客服人员。
• 预约安排和提醒：查询可用时间、预约或改期、发送确认，并跟进提醒。
• 订单追踪、退货和退款：获取当前订单信息、解答配送问题，并引导客户完成符合条件的退货、换货或退款 workflow。
• 线索筛选和销售触达：收集来电意向客户或外联联系人的信息，评估匹配度，并将合格线索转给销售人员或安排会议。
• IT 服务台和员工支持：引导员工完成常规故障排查和行政流程，并将专家请求转给相应的内部团队。
• 内部知识库搜索：通过检索增强生成，让员工以对话方式访问已批准的政策、文档、常见问题及其他公司信息。
• 多语言客户支持：以多种语言运行相同的语音或聊天 workflow。ElevenAgents支持超过 70 种语言，并能在对话中自动识别和切换语言。
• 无障碍与辅助体验：提供语音和文本等额外方式，用于获取信息、填写表单和获得支持；必要时还可在语音和文字互动间切换。

以下行业展示了企业如何将这些能力应用于其专属系统、信息和 workflow。

借助 ElevenAgents，企业可构建支持客户并优化内部运营的智能体。

10 个行业专属对话式 AI 使用场景

上述对话式 AI 使用场景会因行业而异。例如，医疗领域的预约智能体可能需要访问电子健康记录（EHR），而零售支持智能体则可能依赖产品和订单数据。

以下快速了解各行业的一些常见使用场景。

以下示例将深入介绍企业如何把对话式 AI 应用于客户和运营专属的 workflow。

医疗健康

医疗机构将对话式 AI 用于护理相关的行政对话，包括患者登记、预约安排和提醒、账单问题及后续触达。智能体可连接预约和 EHR 系统来检索信息或完成符合条件的操作，临床问题则遵循既定的升级规则。

例如，CareCode 使用 ElevenAgents 处理患者沟通，包括预约安排、确认、提醒和常规问题。CareCode 发现，43.9% 的来电者在转向语音 AI 前已尝试过其他预约渠道，这表明当数字渠道无法满足需求时，语音 AI 可为患者提供另一种完成预约的方式。

银行和金融服务

银行和金融服务公司使用对话智能体处理账户和交易问题、银行卡服务、转账、开户注册和客户支持。通过适当身份验证后，智能体会从银行系统检索信息，或将需专家处理的请求转交出去。

Customers Bank 正在将对话式 AI 应用于客户和员工支持，包括全天候解答账户问题、银行卡服务和转账，为新客户提供引导式开户注册，并在实时通话中为员工提供协助。此举旨在为客户提供更快的答复、更短的等待时间和非营业时间内稳定的支持，同时在对话需要时保留人工升级渠道。

保险

保险投保人常在车祸或财产损失等高压力事件中联系保险公司，此时语气和响应速度同样重要。对话式 AI 语音智能体可检测语音语调和情绪背景，在收集理赔详情、解答保单问题及从已连接数据库获取状态更新时，根据来电者情绪调整表达方式。

Insurely 使用语音 AI挽回放弃的报价请求、解答常规问题并提供全天候支持；情绪背景检测还能帮助智能体根据客户的语气调整回复。因此，完成的报价更多、销售额更高，支持量更低。

零售和电商

零售商在购买前后均使用对话式 AI，应用范围从帮助消费者选择产品到追踪订单和处理退货。对话智能体还可回答库存问题、引导消费者选择合适产品、挽回弃购购物车，或协助修改订单。

Getmobil 是土耳其领先的翻新电子产品交易平台，使用 AI 语音智能体解答产品问题、追踪订单和协助退货。常规请求可在客户对话中解决，需要判断或账户专项审核的问题则转交人工客服。该零售商还在将语音 AI 扩展到外呼客户、供应商开户注册和催收安排。

在客户服务中部署 AI 智能体后，Getmobil 表示响应速度提高至 3 倍，75% 的客户咨询无需人工升级即可解决，且呼叫中心成本降低 60%。Getmobil 还表示，全天客户服务的一致性更高。

酒店餐饮

酒店和餐厅使用对话智能体处理预订、订单变更、宾客问题、外卖订单，以及菜单或场所政策相关问题。AI 语音智能体还能让企业在非营业时间或现场员工忙于服务宾客时接听客户来电。

SevenRooms 表示，其语音 AI 已在超过 600 家餐厅处理逾 400,000 通电话，其中每 5 通就有 1 通发生在非营业时间，场所预订量最多增加 25%。

房地产和物业管理

对话式 AI 可帮助房地产团队在意向客户仍有兴趣时回复咨询、筛选线索和安排看房。它们还会在将合格线索转给合适经纪人前收集预算、偏好房产类型和时间安排等信息，让销售团队接手对话前就掌握有用背景。

物业管理公司则将对话智能体用于另一类互动，包括解答租户常规问题、处理维修请求和接听非营业时间来电。

Anarock 房地产顾问使用AI 语音智能体筛选房地产线索、重新触达不活跃的意向客户，并在销售团队无法接听时处理溢出电话。该公司在一个财年内报告了850 万次成功的 AI 语音互动，而上一年人工互动为 170 万次。

教育

对话式 AI 让学生能更快获得学术帮助，并在预定课程或咨询时段外获取支持。基于语音的辅导可朗读讲解难点材料，学生支持工具则可大规模处理触达和咨询对话。多语言语音还能让这些互动更易获取，方便更习惯用其他语言学习的学生使用。

Physics Wallah 在辅导和支持工具中使用语音 AI，服务准备 JEE、NEET 和政府入学考试等竞争性考试的学习者。其 Ask AI 工具可为学术问题提供语音讲解，其他语音应用则支持咨询和学生触达。语音用户每次会话的提问量接近非语音用户的 3 倍，Physics Wallah 表示第 7 天留存率高出 2.2 倍，且语音用户第 15 天留存率高出 2.4 倍。

公用事业和电信

对话式 AI 可通过语音或聊天处理有关账单、服务变更、停运和账户问题的常规公用事业与电信请求。对于技术问题，对话智能体会引导客户进行一线故障排查，例如重启路由器、检查连接状态或确认服务设置。

欧洲最大的电信公司德国电信将 AI 语音直接集成到其网络中，让订阅用户可借助通话助手回答问题、检索信息、实时完成任务、翻译对话，并创建通话摘要供日后查看。该项目还展示了电信服务商对语音 AI 的要求：低延迟、高并发、出色音频质量、安全性和可靠性。

正如德国电信核心网络与服务集团高级副总裁 Christoph Hilz 所说：“这关乎共同学习如何让 AI 达到运营商级别：既要足够快以适应 AI 原生世界，也要赢得德国电信及客户的信任，做到安全可靠。”

汽车和维修服务

经销商和汽车企业使用对话式 AI 解答现有车辆问题、跟进线索、安排试驾和预约维修。智能体会查询当前车辆库存和可预约时段，再将合格线索或服务请求转交给相应的经销商团队。

为推出 XUV 7XO，Mahindra 使用 AI 语音智能体进行大规模客户触达，解答问题、登记咨询并安排试驾。与以往方法相比，该活动的转化率提升约 8%。

政府和公共服务

公共机构将对话式 AI 用于信息和行政服务，例如解释流程、帮助居民查找服务、解答常规问题、安排预约和路由请求。涉及受保护记录或需要政府工作人员作出决定的请求，会转交给相应人员。

乌克兰国家就业服务局在其呼叫中心使用语音智能体，全天候解答常规问题，并在需要人工审核时转接来电者。在最初 80 天内，该智能体处理了约 25% 的总呼叫量，并将平均接听时间缩短至 18 秒，此前为 30–40 秒。

跨行业来看，规模较大的对话式 AI 部署需重点关注集成、合规、治理和生产要求。我们的部署指南大规模企业对话式 AI会更详细地介绍这些注意事项。我们的对话式 AI 设计指南则聚焦打造更具人性化的用户体验，说明 workflow、交接、轮次控制和其他设计决策如何影响对话本身。

使用 ElevenAgents 构建对话式 AI

企业使用 ElevenAgents 为本指南涵盖的各类使用场景构建语音和聊天智能体，包括客户支持、预约安排、销售、内部协助和其他常规对话。智能体可利用公司知识、连接业务工具、遵循既定 workflow，并通过电话和数字渠道以超过 70 种语言运行。

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对话式 AI 使用场景常见问题