如何用对话式 AI 提升客户服务

摘要

• 对话式 AI 可自动处理咨询、故障排查、非工作时间服务等日常客户互动。
• 对话式 AI 能完成需要实时验证、多步骤解决，或文本互动无法实现的来回沟通等复杂任务。
• 大多数团队使用 ElevenAgents 等平台，可在 1 小时内为常规客服场景部署可用的对话式 AI。

什么是用于客户服务的对话式 AI？

对话式 AI是一种能理解自然语言、判断客户需求，并以如同与真人交谈般的方式回应的技术。

在客户服务场景中，客户可通过电话或网页应用（语音或文本）与对话式 AI 交流，解决查询订单状态、更改邮寄地址或咨询产品等问题。

对话式 AI 与旧式自动化的区别，在其应对挑战和“跳出脚本”的方式上立刻可见：

IVR

• 客户：“我需要更改收货地址。”
• IVR：“请说‘查询订单’、‘退货’、‘更改地址’或‘转接客服’。”
• 客户：“更改地址。”
• IVR：“请输入订单号，然后按井号键。”
• 客户：“我现在没有订单号。可以用邮箱吗？”
• IVR：“我没听懂。请输入订单号，然后按井号键。”

对话式 AI

• 客户：“我需要更改收货地址。”
• 智能体：“可以帮你处理。请确认订单号。”
• 客户：“我现在没有订单号。可以用邮箱吗？”
• 智能体：“当然可以。账户登记的邮箱地址是什么？”
• 客户：“是 sarah@elevenlabs.io。”
• 智能体：“收到。订单目前正在配送至 Oak Street 42 号。你想更新为哪个地址？”

传统自动化只能处理固定场景，客户一旦偏离预设路径便会失效。对话式 AI 能处理完整的客户互动流程：解决问题、在已连接系统中执行操作，并在确实需要人工时携带上下文升级处理。它通过处理日常来电，大幅减轻客服团队压力。

用于客户服务的对话式 AI 如何运作？

对话式 AI 借助一系列底层系统处理客服来电，具备推理、获取数据、调用工具和模拟语音的能力。

以下是这些系统如何在上例中协同运作：

1. 客户因航班取消而沮丧地来电。语音转文本模型 Scribe 会实时转录语音请求，不仅识别客户说了什么，也捕捉其表达方式传递出的信号。这些情绪上下文会贯穿整个流程，让智能体从首次交流起便能以恰当的共情回应。
2. LLM 识别意图——为已取消的航班重新预订——并通过连接的工具调取客户航班记录，为智能体提供所需的完整上下文：航班历史、可用的改签选项以及免除费用的权限。
3. 智能体提供 2 个改签方案，判断哪个更可靠，并预订客户首选的方案——全程无需人工参与。
4. 轮次管理模型自然地处理来回对话，检测客户何时说完，确保交流不会显得生硬或延迟。
5. 文本转语音（TTS）模型实时生成每次回复，且语音会适应对话的情绪基调。

实现这一点的关键，是对话式 AI 能从知识库和集成系统中获取信息。因此，无需将沮丧的客户依次转给 3 名不同客服，系统本身就具备航班记录、改签选项和免除费用的权限，可在一次通话中端到端解决问题。

对话式 AI 用于客户服务的优势

客户对与企业的互动有很高期待。事实上，74% 的客户期望客户服务借助 AI 实现全天候可用，85% 的客户体验主管表示，若首次联系时问题未解决，客户会放弃该品牌。

以下是团队如何通过对话式 AI 弥补这些差距：

• 更快的响应速度。ElevenAgents 的 Flash 模型具有经基准测试为 75 ms 的延迟，这意味着智能体响应足够快，让对话感觉即时而非自动化。
• 无需全天候排班，也能提供全天候服务。在非工作时间联系的客户能获得完整解决方案，而不是语音留言或早上再跟进的承诺。
• 规模化的一致服务质量。对话式 AI 不会状态不佳，每次互动都会遵循既定政策。
• 多语言支持。单个智能体可用 70 多种语言服务客户，甚至能在对话中无缝切换语言。
• 人工客服专注于更高价值的工作。日常咨询由 AI 承担，复杂案件则获得应有的关注。

这些优势因规模和行业而异。当Revolut在英国和欧洲部署 ElevenAgents，为超过 400 万名客户提供语音支持后，成果清晰可量化：问题解决时间缩短超过 8 倍，智能体通话成功率达 99.7%，并已上线支持 31 种以上语言。

对话式 AI 在客户服务中的应用场景

对话式 AI 能处理广泛的客服互动，但有些应用场景能带来更立竿见影的效果。以下是团队获得最大回报的领域。

高频咨询处理

订单追踪、密码重置和账单咨询占据了大部分来电量，每一项都耗费团队本可投入复杂问题的时间和精力。

对话式 AI 的解决方式：智能体无需人工介入即可解决常见客户咨询。这让团队能专注于真正需要人工处理的工作，例如缓和投诉、处理敏感争议，以及建立维系客户留存所需的客户关系。

想了解与 ElevenAgents 智能体交谈是什么体验？试试下方实时演示，体验真实的 AI 对话。

非工作时间服务

团队下班后，客户仍需要帮助。对于服务跨时区客户的企业而言，不存在方便的“暂停营业”时段。未处理的联系要么等到早晨，要么流向竞争对手。

对话式 AI 的解决方式：对话式 AI 可全天候处理完整的联络中心队列，回答问题、更新账户和预约服务。复杂案件会记录完整上下文，让早班人工团队无需从头开始处理。

从朝九晚五到全天候服务
面向全球市场企业提供服务的通信平台 Ringover，希望在不扩充团队的情况下，将支持服务延伸至标准工作日以外。通过在 ElevenAgents 上构建 AIRO Voice，Ringover 的客户服务从工作日朝九晚五扩展到全天候可用。
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多语言支持

在客户群增长最快的地区，服务覆盖缺口意味着部分客户获得的体验优于其他客户。随着进入新市场，这一差距会扩大：客户更多、语言更多，而支持团队无法同步扩展。

对话式 AI 的解决方式：ElevenAgents 支持 70 多种语言，可自动检测语言并在对话中实时切换。客户可以用英语开始对话，再切换到西班牙语，无需转接、重新路由或从头开始——这种连续性几乎无法仅靠人工团队实现。

AI 每天处理超过 1,000 通电话
东南亚最大的中小企业数字融资平台 Funding Societies 需要规模化触达 5 个市场、使用多种语言的数千名潜在客户。ElevenAgents 现在可自动处理首次联系，AI 筛选并确认对话意向后，人工客服才会加入。
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故障排查与技术支持

处理技术问题需要了解客户的设备类型、账户历史以及已尝试的方法。收集这些信息需要时间，而且大部分工作发生在人工客服开始排查之前。

对话式 AI 的解决方式：AI 智能体会引导客户完成诊断流程，收集正确信息，并端到端解决常见问题。如需人工介入，转接时会附带完整上下文，因此客户无需重复说明，也不必在客服阅读备注时等待。

超过 90% 的来电无需人工客服即可解决
Zingage 为超过 400 家居家护理机构管理排班、人员配置和合规事务。ElevenAgents 现可全天候处理呼入和呼出电话，自主解决大多数问题，并在保留完整上下文的情况下将紧急案件转给合适人员。
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选择对话式 AI 平台时应关注什么

评估平台时，以下标准能区分真正经得起生产环境检验的平台与仅在演示中表现出色的平台：

• 多模态和多渠道支持：平台能否同时处理语音和文本，并通过一套配置部署至电话、网页、WhatsApp 和电子邮件等渠道？为每种模态或渠道使用独立技术栈，会增加维护成本并造成不一致的客户体验。
• 语音质量和延迟：首段音频生成时间低于 1 秒，是自然对话的门槛。但许多平台达不到这一标准，因此应专门询问。
• 集成深度：能否开箱即用地连接 CRM、工单系统和电话系统？如果不能，每次互动都会成为信息孤岛。智能体失去上下文，数据无法同步，而原本想消除的人工工作只会转移到流程的其他环节。
• 语言支持：支持多少种语言？能自动检测和切换，还是客户必须预先选择语言？这很重要：客户还没开口就被要求自行标明语言，会增加阻力，并在体验开始前就将其打断。自动检测让首次交流起就保持自然。
• 安全与合规：确认哪些认证适用于所在行业（SOC 2 Type II、HIPAA、PCI DSS Level 1、GDPR），并核实平台已获得这些认证。在受监管行业，没有相应认证的平台无法采用。即使不在受监管行业，也应提前向企业采购团队提供答案，避免在评估中途才发现合规是阻碍。
• 人工转接：升级处理时，人工客服能否获得包括对话记录、意图和客户数据在内的完整上下文？顺畅的转接可改善客户体验。当 AI 处理日常事务后，团队不再忙于密码重置，而能开始解决真正需要同理心、判断力和专业知识的案件。
• 专家部署支持：对于需求复杂的企业部署，应选择提供嵌入式工程支持的平台——专家会参与需求界定、构建工作，并在上线后持续对 KPI 负责，而不是签约后便完成交接。前线部署工程师会在实施、稳定运行和持续优化期间，直接与团队合作。

ElevenAgents 的设计满足上述每项标准。可根据团队的技术资源和推进速度，选择不同的开始方式。

如何将对话式 AI 加入客服团队

ElevenAgents 支持 3 种部署路径。以下帮助你找到适合团队的方案。

大多数企业团队都会在自定义 API 集成和与专家合作之间权衡。低代码路径是最快的验证方式。先从这里开始，明确复杂性所在后再逐步扩展。

使用 ElevenAgents 创建第一个 AI 客服智能体

ElevenAgents 无需编写代码，即可构建和部署可用的智能体。免费注册，按照分步指南在 1 小时内上线第一个智能体。如需深入学习配置、集成和优化，请在 YouTube 查看ElevenAgents Academy系列课程。

如果团队需求更复杂，可联系 ElevenLabs 的前线部署工程师。他们会直接与团队合作，规划并构建部署方案，并在上线后长期对 KPI 负责。

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