这是“服务AI新视野”的第6篇，采访自创想三维客户服务中心总监单永杰

单永杰，创想三维客户服务中心总监，拥有14年+客户服务行业深耕经验。2014年从芯片研发转入售后领域，先后任职酷派、OPPO、大疆等企业，主导手机、无人机、3D打印机等多元产品的服务体系搭建，覆盖传统呼叫中心运营到海外服务网络建设全场景。

现负责创想三维客户服务体系建设，统筹服务网络布局、B/C端服务支持及呼叫中心运营，以十余年实战经验，持续探索技术服务与用户体验的深度融合。

作为服务部门管理者，您认为AI应用将给客户服务工作带来哪些变化？

单永杰：当下，AI技术的应用确实呈现爆发态势，对客服领域的影响尤为显著。相较于初期普遍将其定义为单纯的效率工具，我认为AI的价值远不止于此——它正在从根本上重塑客服的工作模式。结合实际观察，这种变革主要体现在以下四个维度：

传统客服高度依赖人力投入，而AI的介入能有效承接大量重复性、标准化或规则清晰的咨询与任务处理，将人工从低附加值劳动中解放出来。这一转变不仅优化了服务团队的人员结构，更推动工作重心向高价值领域迁移，从单纯追求“人均服务量”，转向深度解决复杂问题、提供情感支持与创造价值。

客服部门常被视为“问题出现后的救火队”，但AI强大的数据分析能力赋予了我们未雨绸缪的可能。通过对客户行为数据的实时挖掘与深度洞察，我们不仅能捕捉客户当下的情绪倾向与行为轨迹，更能预测潜在需求与风险。例如，通过分析客户互动数据中的异常信号（如对某产品部件的集中投诉），服务可提前介入开展预测性维护，变“客户找服务”为“服务找客户”。

AI不仅是服务工具，更是深度洞察引擎。其基于海量交互数据的学习能力，能精准定位产品痛点、服务流程瓶颈、客户情感诉求及市场趋势。这些关键洞察可直接反哺产品优化、服务流程再造及业务决策，推动客服部门从传统的成本中心向价值中心，成为驱动业务增长的核心赋能单元。

AI的应用并非替代人工，而是通过智能工具的加持强化员工能力。作为客服人员的数字助手，AI可提供精准的知识检索、话术建议、情绪识别及下一步行动指引等支持，显著降低新员工的技能学习曲线与资深员工的决策压力。这使得一线客服得以从机械性操作中解放，将更多精力投入到创造性服务、复杂问题判断等高价值交互环节，最终提升职业成就感与专业能力。

总体而言，当前AI已在客服领域展现出多维度的变革性影响，其价值正从效率提升向模式重构、价值升级持续延伸。

为了迎接这种变化，您在服务团队工作革新上有哪些布局？或计划做哪些布局？

单永杰：早在去年，我们公司便已意识到AI技术对客服工作可能产生的深远影响。尽管当时AI在客服场景的具体应用路径尚不清晰，但我们预判其短期内必将带来重大变革，因此提前启动了战略性布局。这一布局主要围绕三大维度展开：

我们从人才结构层面率先发力通过设立专项岗位构建AI赋能客服的核心能力。自去年起，团队内部增设三类关键角色：其一为AI训练师，主要负责客户对话模型的持续训练、效果监控及动态调优，初期聚焦于探索AI如何精准生成知识、快速响应客户问题、实时抓取客户反馈及情感倾向；

其二为系统优化师，重点推进AI能力与客服全作业流程的深度融合，强化其在问题解决、情感沟通及基础数据分析等环节对人工客服的支撑效能；

其三为数据分析师，基于传统业务数据与AI挖掘的客户交互数据进行深度分析，主导客户服务体验设计与高效团队构建，为AI应用提供数据驱动的决策依据。这三类岗位的设立，标志着我们从组织层面完成了对AI客服的战略适配。

我们对传统客服流程进行了颠覆性重构，彻底摒弃了原有的IVR分流模式，转而重新定义人工与AI的协作边界。目前我们已落地的核心实践包括构建“AI预处理-复杂问题转人工”的智能分流机制，将AI工具深度嵌入客服全作业流程，形成标准化操作模块。

典型应用场景涵盖实时翻译、智能知识库调用、话术智能推荐及服务质检等，这些功能已成为日常工作的基础支撑，推动服务效率与质量的双重提升。

目前我们公司上下已形成拥抱AI的共识：IT部门持续探索客户端AI应用场景，覆盖从用户交互设计到研发端的代码生成等全链条。

在绩效考核层面，我们正在尝试将AI应用相关指标纳入客服评价体系，将指标导向从传统的服务量、解决率等基础维度，转向更贴合AI特性的AI利用率、AI辅助下的人工效率提升、AI客服自主解决率等创新指标，通过激励机制引导客服团队主动探索AI应用，加速技术与业务的深度融合。

您觉得AI在哪些具体服务场景中应用，能够切实提升服务效率和客户体验？

单永杰：AI在客服场景中的落地场景不仅丰富且具备较高的可实施性，结合具体业务场景，我认为主要在以下服务场景中可以提升服务效率和客户体验。

传统客服需投入大量人力应对7×24小时在线的标准化咨询，而AI的介入可高效解决高频、规则清晰的简单问题，显著降低人工热线压力。通过AI承担此类标准化服务，既能实现快速响应，又能将人工客服从重复劳动中解放，使其聚焦于复杂问题解决与高价值服务，形成“AI基础服务+人工深度服务”的协同模式。

客户提交工单或发起咨询时，AI可通过自然语言处理技术深度解析问题描述，结合用户画像、历史交互记录等多维度信息，精准识别客户意图并完成智能标签分类（如区分普通客户与重点客户），并进一步基于意图复杂度、所需技能等要素，自动将工单分配至适配的客服小组或专家，甚至直接触发高危客诉专属流程。

这一模式彻底重构了传统一线客服判断-升级流转的低效流程，实现客户进线即精准分流，大幅缩短内部处理时效。

传统客服知识库依赖人工维护，存在更新滞后、迭代成本高等痛点。当下，我们可以通过AI技术实现知识库的“动态生长”。在与客户互动过程中，AI实时分析对话内容，自动提取高频问题、有效解决方案等关键信息，并结合历史对话数据生成标准化知识条目，同步更新至知识库供客服调用。

这一机制不仅提升了知识库的实时性与准确性，更对新员工成长形成强支撑——新员工上岗时，AI可实时推荐匹配的话术模板，总结客户问题并提供应答建议，大幅降低培训成本与上岗焦虑，缩短新员工独立处理问题的周期。

传统质检依赖人工抽检，覆盖范围有限且效率低下。当前，AI可对服务记录进行自动化分析，精准识别客户情绪波动、服务话术缺陷、流程执行偏差等问题，实现服务质量的全景扫描。这一模式不仅能快速定位服务短板，还能提前识别高风险客户，为服务优化与风险干预提供数据支撑，显著降低人工质检压力。

结合设备运行数据，AI可深度分析客户使用习惯与设备状态，预测潜在故障或服务瓶颈，通过主动向客户推送维护提醒、预约服务或解决方案，实现从事后维修到事前预防的服务模式升级。

以硬件设备为例，传统模式下客户常因设备故障后报修产生咨询高峰，而AI可根据使用频率动态调整，提前3-6个月预判部件损耗风险，主动介入维护，大幅减少售后咨询量，提升客户满意度。

您认为服务管理平台在哪些方面做AI能力提升，能够更好的支撑您的管理规划落地？

单永杰：从服务端的实际需求出发，我们对AI能力的期待主要集中在三个进阶维度，旨在通过技术赋能实现服务运营的智能化升级与决策效率的跨越式提升。

我们迫切需要AI深度融入全渠道预测性服务运营体系，通过整合实时与历史的多源数据，实现对关键服务指标的精准预测，包括但不限于来电量、回访量、高峰时段分布等。

这一能力的核心价值在于，一方面，可提前规划客服排班与资源配置，避免人力冗余或短缺；另一方面，能通过预测潜在服务危机，主动触发干预策略，将服务风险消灭在萌芽阶段。

当前服务决策高度依赖人工报表分析，耗时耗力且易受主观视角限制。我们期待AI能突破这一模式，通过对服务交互数据的深度挖掘，自动提炼深层洞察。例如，精准定位产品高频故障点、识别服务流程中的核心卡点。

这种能力不仅能替代人工筛选海量报表的繁琐工作，更能通过数据关联分析揭示传统视角难以发现的关联关系，为产品优化、流程再造提供直接的数据支撑。

我们期待AI质检能深度闭环优化延伸，一是建立质检结果与服务流程节点、知识库条目的智能关联，自动识别共性问题，并推荐知识库更新方向或流程优化建议；

二是推动服务路由的动态自动化调整。当前路由优化依赖人工经验判断，未来可通过AI分析历史服务数据，自动生成适配的路由策略，并通过效果追踪持续迭代优化规则。