客户服务领域的人工智能：运作机制与适用场景

关键要点

• 随着请求单量不断上升以及客户期望达到前所未有的高度，客户支持团队正面临着压力。随着人工智能的兴起，组织正在转向人类-人工智能协作的新模式，以此打造优质客户体验。

• 客户服务领域的人工智能可自动化处理常规问题、推送相关知识，并将附带完整背景信息的复杂工单智能分配给对应客服人员，从而帮助团队更快处理更多请求。

• Customer Service Management 解决方案中可赋能团队的核心人工智能功能包括：人工智能支持人员、人工智能绩效分析、智能知识推送、知识缺口识别与文章生成，以及多语言支持。

什么是客户服务领域的人工智能？

客户服务团队如今面临前所未有的压力：请求单量持续激增，客户对高效、个性化支持的期待也不断提升。因此，组织起初引入人工智能，只是为了缩减人力成本、自动化处理常规咨询。

但现代支持团队都意识到，客户服务行业正在发生变革：人工智能并非要取代人工，而是人类与人工智能协同，我们需要一套全新模式，让二者携手协作。

客户服务领域的人工智能指借助人工智能技术辅助支持团队更快速、更精准、更大规模地处理客户请求。但这句话里最关键的词不是“高效”，也不是“人工智能”，而是“辅助”。客户服务行业的未来并非人工智能取代人工支持人员，而是人类与人工智能协同工作，各自发挥所长。

处理状态更新、密码重置等常规重复性咨询。人工智能负责处理这类高频常规工作，能够将请求单连同所有必要背景信息分派至对应团队，实时推送相关知识，并独立解决无需人工介入的问题。这就能解放支持人员，让他们专注发挥自身独有的优势：维系客户关系、处理复杂情况，提供富有共情、细腻周全的支持。这类人性化服务是人工智能无法复刻的，从而留住客户对品牌的忠诚度，

从而打造出响应更迅速、更一致、更具人情味的支持团队。

本文将涵盖以下几方面内容：

• 什么是客户服务领域的人工智能？

• 客户服务的核心人工智能功能

• Customer Service Management 应用与 Rovo 如何提供以人工智能为先的客户服务

• 关于客户服务领域人工智能的常见问题解答

客户服务的核心人工智能功能

客户服务领域最有效的人工智能不只是用来分流请求单，更要赋能支持团队的每一位员工，让他们发挥最佳工作效能。以下是一套客户服务解决方案应具备的核心人工智能功能，助力支持人员更智能工作、更快响应客户，规模化提供更一致的以人为本的支持。

人工智能支持人员

人工智能支持人员负责处理充斥在各个支持队列中的大批量常规客户请求，例如常见问题、帐户信息更新以及状态查询。人工智能可全天候不间断服务，客户随时随地都能即时获得所需协助。若遇到更为复杂的请求，人工智能支持人员会携带完整背景信息转接人工客服，支持团队可快速接手处理，客户无需重复复述问题。

选择人工智能支持人员功能时，可重点关注以下几点：

人工智能支持人员表现分析

掌握人工智能的运行表现，是区分持续优化的团队与发展陷入停滞的团队的关键。您需要直观查看人工智能支持人员的请求单分流率、问题解决准确率、知识缺口、上报规律以及客户满意度趋势等各项数据。这些数据能够推动人工智能与人工团队共同持续优化。

智能知识推送

智能知识推送可以大幅减少客服支持人员最耗时的工作——查找解决方案。当支持人员处理工单时，人工智能会在其视图中自动推送相关知识库文章、已办结同类请求单以及推荐的回复，让他们不必耗费大量时间检索资料，把更多精力用于服务客户。

知识缺口识别与文章生成

人工智能能够自动识别知识库存在的内容缺口，突出客户咨询但暂无对应解答的问题主题，甚至可草拟推荐的知识库文档，交由团队审核发布。长此以往，知识库内容会更加智能，人工智能支持人员的处理能力持续提升，需要人工介入处理的问题也会随之减少。

多语言支持

全球支持团队无需再为不同市场单独设立专属语种队列、配置对应语种专人。多语言功能可让人工智能与人工支持人员处理数十种语言的咨询，无论客户身处何地，都能保障统一的服务质量。团队的专业服务能力可覆盖全球，同时省去人工管理带来的繁杂运营工作。

Customer Service Management 应用与 Rovo 如何提供以人工智能为先的客户服务

Atlassian 的 Customer Service Management 应用 是从零搭建、以人工智能为先的客户服务解决方案。依托 Atlassian 平台打造的 Atlassian 人工智能产品 Rovo 并非外置附加模块，而是内嵌于支持工作流的每一个环节。点击此处了解该应用的更多详情。

全渠道支持

客户期望在任意常用渠道获取服务支持，包括 web、电子邮件、在线聊天、产品内小工具或电话。全渠道支持可让客户自主选择最便捷的沟通渠道，由随时待命的客户服务人工智能支持人员提供即时支持；当请求需要上报处理时，人工支持人员可获取完整相关背景信息，无需让客户重复描述问题。

客户服务人工智能支持人员

Customer Service Management 应用内置的客户服务人工智能支持人员可全天候在各类外部支持渠道运行，通过学习知识库与历史互动记录自主处理常规请求。若请求需要人工专业能力介入，它会携带完整背景信息转接支持人员，交接过程不会丢失任何内容。随着时间的推移，，该人工智能支持人员还能梳理出知识缺口，并持续提升客服支持人员的问题解决质量。

持续改进

随着时间的推移，，该人工智能支持人员还能梳理出知识缺口，并持续提升客服支持人员的问题解决质量。通过查阅人工智能支持人员的过往对话、在进行更改时生成支持人员版本、开展测试，并依据支持人员过往运行表现执行评估，您能够在已有优化成果的基础上持续迭代完善，保障人工智能支持人员为客户提供最优体验。

Teamwork Graph：具备完整跨团队上下文信息的人工智能

Customer Service Management 应用内的人工智能之所以具备独特的强大能力，根源在于 Atlassian Teamwork Graph。绝大多数客户服务人工智能仅能调取支持数据。由于人工智能支持人员基于 Atlassian 人工智能平台 Rovo 搭建，该平台由 Atlassian Teamwork Graph 提供支撑，因此它可调取组织全部背景信息—将客户请求关联至 Jira 中的相关缺陷、Jira Service Management 中的事件、Jira Product Discovery 中的产品反馈以及 Confluence 中的文档。这意味着人工智能能够结合企业的真实运行情况进行分析，掌握完整全局信息。

关于客户服务领域人工智能的常见问题解答

什么是客户服务领域的人工智能？

客户服务领域的人工智能指运用人工智能相关技术（包含人工智能支持人员、机器学习、自然语言处理），协助支持团队更高效、精准、大规模地处理客户请求。人工智能可自动解决常规问题、为支持人员推送相关知识、智能分派请求单，并输出支持工作成效分析数据。

什么是人工智能客户服务支持人员？

人工智能客户服务支持人员是一套软件系统，可自主处理客户请求：回复问题、执行操作、解决问题，无需每次交互都依靠人工介入。人工智能支持人员支持多渠道全天候运行，依托知识库与过往解决记录持续学习优化。若请求过于复杂使得人工智能支持人员无法处理，系统会携带完整背景信息转接人工支持人员，保障客户体验连贯顺畅。

人工智能客户服务软件有哪些优势？

人工智能客户服务软件可助力团队承接更多请求单、缩短问题处理时长、提升一次解决率，并提供更稳定统一的客户体验。同时，该软件依托原生人工智能分析能力，让支持管理者更清晰掌握团队服务表现，还能识别知识缺口以便主动完善。

哪些类型的客户请求最适合交由人工智能处理？

人工智能在处理大批量、重复性请求时效果最佳，例如查询订单或请求单状态、重置密码、修改账帐户信息、产品或政策相关常见问题解答，以及简易故障排查步骤。此类请求具备可预判的模式，适合人工智能全程自主处理。

人工智能与传统客户服务自动化有何区别？

传统自动化工具（例如基于规则的聊天机器人、预设回应模板）只能遵循固定脚本，一旦客户输入内容偏离预设范围便会失效。现代化人工智能客户服务解决方案依托大型语言模型与机器学习技术，能够识别用户意图、适配客户多样化的提问表述方式、从历史互动中自主学习并持续优化，无需人工更新规则。由此形成高效的人类-人工智能协作闭环，人工智能将支持人员解放出来，使其能够专注处理复杂请求。

人工智能能否取代人工客户服务支持人员？

虽然人工智能能够处理常见、重复性请求，但支持团队在处理复杂、带有细腻情绪诉求的问题时不可或缺，这类场景中人工介入效果截然不同。支持团队具备独有的创造力、专业知识与判断力，能够建立客户信任，让客户感受到贴心关怀，维系客户对品牌的忠诚度。因此二者更适合协同配合，而非相互替代，各自发挥所长，共同打造优质客户体验。