许多企业发现,精心训练的AI客服在实际应用中却沦为“人工智障”,用户体验不佳,项目效果大打折扣。本文深入剖析了AI客服在企业级应用中面临的困境,从技术、知识库搭建、项目管理到运营机制等多方面分析了问题根源,并提出了避开“人工智障”陷阱的策略和方法。

自从AI火出圈,各大企业无一不想赶上风口,争先恐后推动企业内部各种AI落地应用,首当其冲就是AI客服,在各种PPT或者汇报中,AI分分钟就能替代人工客服,7X24小时的“赛博牛马”,实现降本增效。然而真到实际落地使用的时候,项目组忙的昏天黑地,但业务部门“一用一个不吱声”,降不降本不知道,“增笑”属实是“增笑”了。
一、“人工智能”为何沦为“人工智障”?
要探寻这个问题,我们首先需要对AI客服的工作流有一个基本的认知:

AI客服本质上就是在做三件事:语义解析、知识检索、回答生成
- 语义解析:AI 客服通过自然语言处理(NLP)技术,将用户输入的文本拆解为关键词、语法结构和语义意图。
- 知识检索:系统将解析后的语义转化为查询指令,在结构化知识库中搜索匹配内容。
- 回答生成:AI将检索到的信息整合成自然语言回复。

用户与赛博客服“鸡同鸭讲”,无非可以归纳为三大原因:「AI听不懂人话」、「知识库找不到答案」、「AI不说人话」
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1. AI为什么会听不懂人话?
在真实的业务场景中,用户问的问题总是“五花八门”的,同样一个问题,由于用户不同的学历,不同的区域,不同的方言,不同的说话习惯,将会产生“无数种”的提问方式。下图大致总结了7大类常见的情况,用一言以蔽之——绝大多数的真实用户是不知道怎么有效提问。

相信很多产品都会有这样的经历,日常业务沟通中,客户或者是业务部门经常会丢一张截图或者丢一个视频,问你出了什么问题?要怎么解决?而这往往需要你抽丝剥茧,要排除一个个的可能性,可能有时候不只是单一的问题引起,有时候排查了半天可能发现压根没有问题。由人判断尚且如此,更何况AI是由已有的数据训练出来的,AI客服是没有办法做到超出它的训练范围,创造性地解决用户的问题。
2. 结构化的知识库到底有多重要?
企业级 AI 客服最难搞的不是技术,而是搭建AI客服训练的知识库。
现在各大厂商都在卷技术,推自家应用,AI客服技术其实没有本质的鸿沟,无非是买谁家的产品,花多少钱的问题。而企业级AI客服的“灵魂”是知识库,而搭建知识库本质是 “将企业庞杂的业务逻辑、数据、经验,翻译成机器能理解的结构化语言” —— 这比技术落地更依赖业务洞察力、组织协作力和持续运营力。
下图中详细罗列了7大结构化知识库建设难点:

在很多人的认知中,现在基本所有的大模型都具备“多模态处理能力”(即大模型是可以识读现成的PDF文件、图片、Word文档,解析链接等),那AI客服的知识库不是很简单嘛?直接导入现有的资料不就可以了吗?为什么还要多此一举做结构化的整理?
多模态处理能力本质解决的是“输入兼容性”(让AI能读懂多样形式的信息)而企业级应用更需要“输出可控性”(精准、高效、一致地回答问题)。
结构化数据通过字段化、关系化的整理,将散乱信息转化为机器可直接调用的“标准化零件”,它将尽量避免AI在庞杂内容中“大海捞针”或断章取义。
而在具体的项目实操过程中也再次验证了结构化知识库的重要性,原始资料通常是非常庞大的,可能仅某一份的产品介绍资料都会动辄上万字,而大模型的处理能力是有限的,例如,一些模型的最大 token 数为 2048 个,假设每个 token 平均对应 1.5 个字符,那么模型能处理的字符数大约为 3072 个。字符数限制会影响模型对长文本的处理能力,当输入文本或生成的输出文本字符数超过限制时,模型可能无法完整地处理文本,导致信息丢失或生成结果不完整。
然而能保证AI客服正常工作的知识库往往不是“一锤子买卖”,而是一个长期不间断循环往复的过程,这个工作量也许丝毫不少于人工客服的回答。
PS:这里插一句题外话,在落地项目的过程我突然有个想法,也许“AI客服降本增效”从一开始就是个伪命题,这也许也遵循着能量守恒定理,看似也许能替代了人工客服回答问题的工作量,但其实只是转移到了知识库整理更新的工作中罢了。

3. 为什么用户总觉得AI客服不说人话?
尽管大语言大模型不断地迭代调优,使AI对话越来越“拟人”,但这并不能代表解决了“机器逻辑与人类语言习惯的冲突”。
AI的回复依赖关键词匹配和模板化答案,缺乏自然语气、情感共鸣与上下文理解,导致回复冰冷、反复追问已提供的信息,或滥用专业术语,同时无法处理模糊表达和主动安抚情绪,它像一个“只会背流程手册的实习生”。

二、如何避开「人工智障」陷阱?
一个公式“选择合理场景+科学项目管理+长效运营机制”,用思维导图归纳为四大项:

1. 找准场景:高价值单点突破
相信你如果从头读到这里,对于AI客服的能力边界有了一定的认知,也能充分接受这个现实:AI就是做不到适配所有客服场景。希望AI客服能替代接管人工客服所有工作,这本身就是违反客观规律的。但这并不意味做AI客服项目毫无意义或者完全没法做,只是需要更聚焦高价值的场景,避免盲目全线铺开。
场景筛选标准:高频、标准化、低风险
1)高频标准化查询
典型场景:
- 订单状态查询(物流跟踪、退换货进度);
- 账户信息调取(余额、积分、账单日);
- 政策条款解答(如“退货期限是几天?”)。
此类场景,此类场景通常具有明确的答案和固定的流程,用户提问重复性高。只需要通过API接口对接企业内部已有的业务系统查到具体参数,然后通过大模型语言将参数转化成更生动的“人话”就可以实现回复,能够真的实现替代人工客服手动去查询操作。
2)规则驱动型服务
典型场景:
- 预约/取消服务(餐厅订座、课程预约、活动高保命);
- 表单填写引导(资料上传、会员注册信息录入);
- 流程化操作(账户密码重置、服务工单提交)。
此类场景流程固定,规则是很明确的,AI可通过预设的多轮对话逻辑逐步引导用户完成操作,对接企业内部已有的业务系统,减轻人工客服手动操作的工作量。
3)7×24小时基础应答
典型场景:基础信息:客服电话、官网链接、工作时间;
这类场景涵盖常见问题解答、操作指南等。预设好AI回复规则,调用逻辑。AI可全天候响应用户基础需求,避免非工作时间“服务真空”。
2. 做好管理:平衡预期和执行
这里的管理包含[向上管理]、[项目管理]、[风险管理]
1)向上管理:给领导的AI预期降降温
向上管理,其实就是作为项目负责人,需要给领导反向洗脑,这对于项目推进意义重大,唯有先给领导的预期“退烧”,才能让项目避开“捧杀”陷阱。核心价值是保护整个项目团队,避免因为“全业务及全场景覆盖”、“半年内全面替代人工客服”等偏离实际的高预期,造成团队落地阶段疲于奔命,消耗大量资源,收效甚微且消耗了对于团队的信任度和支持力度。
2)项目管理:科学规划项目节奏
项目管理,主要包含要解剖整个项目,划定每一期的计划,工作目标,各部门交付时间节点,必须由项目负责人统筹规划圈定每一期知识库的建设架构,再由业务部门进行配合提供素材。这里一定不能,不划定标准或者范围,由业务部门自行提供,无脑导入数据库。在企业中大家都是很现实,这项工作增加了业务部门的工作量,但是又不能体现人家的成绩,很大概率只是勉强派个人敷衍配合,直接无脑导入这些进入知识库,最后肯定需要大量的返工,最终拖慢项目进度。
3)风险管理
在 AI 客服项目执行过程中,风险管理是不容小觑的关键环节,尤其是内容合规性与信息权限管理。内容对外的合规性一旦出现疏漏,AI 客服可能输出违背法律法规、行业规范或企业政策的内容,引发监管处罚、舆论危机。
信息权限管理同样至关重要,错误的权限配置可能致使敏感信息泄露,威胁用户隐私与企业核心数据安全。若客服人员、技术人员越权访问用户个人信息、交易数据,或 AI 系统因权限设置不当,导致数据被恶意篡改、非法获取,将给企业带来巨大的法律风险与经济损失。
关键事项:
- 合规预审:法务与风控团队需前置介入,为知识库答案设定“白名单”与“黑名单”(如禁用“绝对保证”“100%有效”等承诺性话术,广告法违禁词);
- 动态监控:通过敏感词过滤(如“投资回报率”“根治”)实时拦截高风险回复内容。
- 权限分层:编辑、审核、发布权限三权分立(如客服经理仅可编辑话术,合规团队拥有否决权);
- 数据隔离:设定字段级访问控制(如身份证号、银行卡号仅限风控部门调取);
- 操作留痕:所有知识库修改记录操作人、时间及内容,支持全链路审计溯源。
3. 机制共建:规则化协作体系
企业级 AI 客服项目最大的难点在于 “人” 的协作。而合理高效的协作机制是保障项目后续正常运行,避免互相扯皮的重要保障。
1)知识库共建机制
制定统一的知识库建设规范和流程,明确各部门在知识库建设中的职责。业务部门负责提供业务知识和实际案例,技术部门负责知识库的技术实现和维护,运营部门负责知识的审核和更新。定期组织跨部门会议,同步知识库建设进展,解决协作中出现的问题。
2)内容合规审核机制
建立严格的内容合规审核流程,确保 AI 客服回复内容符合法律法规、行业规范和企业政策。合规部门需参与知识库内容的审核,对敏感信息、政策解读等内容进行严格把关。同时,设置多层审核机制,如业务部门初审、合规部门复审、技术部门终审,确保内容的合规性和准确性。
3)知识库更新机制
制定知识库定期更新计划,根据业务变化、政策调整、用户反馈等及时更新知识内容。建立知识更新的触发机制,如当某个知识点的咨询量突然增加或用户投诉较多时,及时对该知识点进行评估和更新。同时,明确知识更新的责任人和流程,确保更新工作的及时性和有效性。
4. 长期运营:持续迭代与监控
1)AI 回复效果监测
建立多维度的效果监测指标体系,包括首次解决率、用户满意度、问题解决时长、回复准确率等。
2)AI 回复策略调优
根据效果监测结果,不断优化 AI 客服的回复策略。定期要抽检导出用户点“踩”的AI回复,由专人进行复核判定问题点,调整AI回复策略,是转人工?还是增加知识库的内容?还是增加关联问题?
3)知识库长效运维
建立知识库的日常运维机制,包括知识的新增、修改、删除、审核等操作。安排专人负责知识库的管理,定期对知识库进行清理和优化,删除重复、无效的知识,合并相似的知识点,提高知识库的检索效率。同时,收集用户反馈的新问题和新需求,及时补充到知识库中,不断丰富知识库内容。
4)算力资源监控
AI客服服务并不是完全免费的,需要消耗算力,虽然只是文本类的调用,非特别复杂的逻辑推理,相对资源消耗较少,但是也需要做好资源消耗的监控,这也是判断这个项目投产比的重要参考指标。
结语
很悲哀的一点,其实自从AI的爆火,不仅仅是AI客服项目,很多企业级AI应用项目,都沦为 “为了 AI 而 AI” PPT特供,逐渐偏离了“技术改变生活”的初衷。没有人在乎是不是真的“降本增效”了,也没有人在乎用户的体验,不少AI客服 “沟通如对牛弹琴”“机械式回复答非所问”,不仅未能解决问题,反而给用户“火上浇油”…
当然很多事,不是作为项目负责人或者产品经理可以掌控的,作为被动承接任务的角色,只能尽可能地少走点弯路,尽量避免一些坑吧,这也是写这篇文章的初衷。
最后,感谢你看到这里~
作者:笛仁杰 公众号:笛仁杰聊AIGC