導入AI智能客服系統，它能24小時服務還能降低客服部門成本

多數企業在導入智能客服系統時，通常就直接照搬一份現有官方問答集或那種通用FAQ當作基礎知識庫了。嗯，這樣做其實也不是說有什麼大錯啦，畢竟架構一下子就能搭起來，誰不想省事？唉，可是專家總是不斷跳出來提醒大家，光靠標準FAQ真的很容易漏掉現場那些亂七八糟、難以預料的細節。像，有些客戶講話會摻雜行業黑話或自創縮寫，那種奇怪又不好懂的詞彙真的超多。而且他們描述問題時老愛東扯西拉，有時候混著自己的故事背景一起講，讓人聽得一頭霧水，可這些偏偏都是傳統知識庫裡幾乎找不到的內容。

欸，我剛剛突然想到前陣子去銀行被問到一堆規定名詞，其實我根本沒聽懂，只能尷尬傻笑——拉回來說啦，就是金融圈、電信業這類場所最常見；第一線服務人員累積下來的大把經驗值，例如遇到模棱兩可的提問、還有什麼部門轉述後語意跑掉之類，全都讓AI客服抓狂。對，他們處理起這些「灰色地帶」真的是手忙腳亂，不太可能每次都反應精確。

所以啊，即便語言模型再怎麼厲害，看起來好像萬能，其實只要缺乏冷門用語或者複雜脈絡的額外補充資料，它們還是很快遇到瓶頸。好吧，大概就像你拿字典查俗語——就是解不了渴。那既然如此，在打造虛擬助理或智慧客服時，就不能只是蒐集制式答案了，一定要順便把真實通話紀錄和前線常見困惑一起收進資料庫裡面，如此才能慢慢提升系統應付各種花式問題的適應性。不然遇到怪問題還是只能乾瞪眼吧？

資策會那份什麼企業調查，唉，其實也不是第一次聽說了。根據報告，現在的智能客服能自動應付七十多成的標準提問——嗯，是「七十多成」沒錯，不是我亂講。這其實蠻誇張吧？可想而知，處理那種制式流程問題，它們真的是很厲害啦。然後我突然想到，上次打給電信客服時好像也是機器在回我……啊不對，先拉回正題。

專家有話要說，他們總是有意見。他們提醒大家，在遇到高情緒、爭議性投訴或法律糾紛那些狀況時，其實AI就有點力不從心了——欸，我還真的見過朋友在網路上發飆罵機器人沒用的例子。因為AI缺乏像我們一樣判斷語氣、讀潛台詞的本事，只靠演算法常常無法精確理解客戶真正想表達什麼（這句話超長，我自己都快喘不過氣）。所以，有些大型金融業者乾脆設下明確轉接門檻，只要遇到合約異議或者監管申訴，就馬上讓人工介入，這樣比較保險。

說到這裡，又忍不住分心一下——其實很多公司導入AI前都會猶豫，到底哪些情境該交給機器處理？唉，好煩喔。不過專家還是建議，要先審視自身需求，把適合AI解決的場景搞清楚，再規劃何時啟動人工補位，以確保服務品質跟避免日後可能出現的糾紛。（好啦，大概就這樣。）

「知識庫內容設定時，說來最容易滑過去、大家以為沒那麼重要的，大概就是定期更新跟多通路問題整合吧。」這是某位資深管理者講的，聽起來有點無奈。不過也是啦，企業在想著導入AI客服之前，好像很常忽略這兩步。嗯…每次都是差不多流程，老是在初版FAQ或一堆靜態檔案裡打轉，然後好像系統剛上線還能撐幾天——但一下子就開始出現各種誤答、或者根本沒涵蓋到的新需求。

欸對，其實實際操作下去會發現，每週盯著關鍵字熱度波動（雖然很煩），然後從不同管道湊回來的新奇問題得馬上調整內容——真的能有效壓低錯誤率，也勉強讓回答品質穩住。嗯，我自己前陣子還一度懷疑是不是想太多，不過看到有些團隊只願意季末彙整一次資料，那個落後感簡直明顯到不行。突然想到昨天同事碎念：「我們都快跟不上客戶腳步了」，唉，也是。

總之要我說，在規劃AI客服知識庫這件事上，如果一開始就把持續監控和即時修正的機制寫進計畫裡，是不是也比較安心？也許吧，就算偶爾覺得累，但設法留住長期正確性……唉，有時候也只能苦笑啊。

「我們客服沒幾個，假日還得輪班，人力真的撐不住。」這種話，唉，我在中小企業那堆人裡頭聽過好多次了。其實有時候會想，是不是大家都在抱怨同一件事？反正，每回只要看到什麼24小時AI客服，有些老闆眼睛就閃起來——自動化聽起來很威風嘛，好像按個鈕問題就消失，但現實哪有這麼簡單。

嗯，說真的，實際操作下去才發現卡關的多半是那些重複查詢和細碎到讓人抓狂的小事。舉例，有家五人規模的商社，他們每天被問來問去的問題，其實八成都繞著差不多的主題轉圈。啊對了，我剛想到昨天看到有人帶狗進辦公室，不過拉回來，總之他們花很多時間在人工回覆上，每天根本像救火隊員一樣亂竄，品質也跟著晃蕩，很難顧好。

但話說回來，也不是全自動就萬事太平啦。有約三成的提問，其實都是突發或超出預期的情境，如果硬塞給AI去處理，搞不好更容易出錯或直接漏掉重點。欸，所以，到底要不要導入AI客服？這個問題蠻糾結的，大概先把重複度最高、解答路徑夠清楚的問題挑出來盤點一下比較務實；然後再想想內部IT維護負擔吃不吃得消，再慢慢分階段測試看看。

全天無休這招，看起來很帥啦，但如果只是靠這個掛名義，其實效果有限。有時候還是要找到互動品質真正卡住的地方才算對症下藥。不然……講難聽點，就是換了一種方式繼續瞎忙吧。

說到全球產業觀察報告，嗯…根據上面的數字，大約有七成企業現在都已經引進那種全天候AI智能客服系統。這數字很高啊，但不同地區怎麼好像完全不是一回事？歐美市場那邊一直強調效率啦、什麼自助服務，所以他們幾乎讓機器人處理掉絕大部分的標準流程，甚至達到九成以上覆蓋率。九成耶，很多吧？其實我自己在用那些歐美網站時也常碰到全是自動回應的情況，有點冷冰冰。不過欸…差點忘記重點，拉回來。

亞洲這邊則比較複雜，他們真的超級在意所謂的服務禮儀，還有遇上狀況時能不能即時處理得好。所以對AI給出的回應，不只是要快，更要求語氣自然又彈性夠。有些公司乾脆直接同時保留真人窗口，就是怕哪天AI出包無法收拾。唉，其實想想也合理啦，人總是希望被另一個人理解嘛。

另外有些國家或特定產業，偏偏還被當地政策卡住，比如說會硬性規定你一定要維持多少比例的人工作業──甚至某些問題只能讓真人來回答。這不是開玩笑的，我朋友前陣子就在銀行打工，被罰了就是因為沒跟著規矩走。我突然想到午餐還沒吃…先不提這個好了。

所以搞半天，每個地方都必須根據他們自己的市場文化、行業特色還有法規條件去調整技術部署策略，不可能隨便搬一套模式過來就萬事OK。有的人想偷懶結果反而更麻煩，大概吧。

導入智能客服的時候，其實最容易踩雷的，就是大家都把焦點死盯在省錢或是自動化營運，然後細部那些使用場景就...欸，好像沒人管。不過也不能怪誰啦，新手嘛，總會直接選個簡單路徑，例如就乾脆讓系統套用在單一渠道。可是，很快問題出現了——資料一旦卡在不同平台之間不能同步，回應內容就整個斷掉，那跨部門要講話更是變得複雜到不行。唉，其實這情境我朋友前幾天還遇過呢。

再舉個例子好了，有家中型保險公司，本來只是想靠AI減少人員壓力，結果知識庫完全沒設計更新流程，所以你同一天問同一事，不同視窗給你的答案根本天差地遠。怎麼說呢？這時老手們都會勸別迷信一步到位，大概還是先挑高頻需求，用輕量SaaS工具拼一下，再搭配那種眾包型的內部知識庫維護機制，多幾組團隊輪替去看和修正答案。嗯，我有點想到昨天看到的一個案例，不過先不岔題了，繼續說。

這種做法其實就是分散風險，也能比較快補上資訊落差吧。另外，如果你問中小企業要不要砸重金搞IT資源...唉，大多數哪有空？他們倒適合設些簡單監控指標，比如問答準確率、轉真人頻率當作持續微調依據，而不是急著換掉原本流程。人生哪有什麼一步登天哩，就慢慢測試修正腳本跟工作邏輯咩，好啦，其實講完又覺得…是不是還有別的細節可以聊，但算了，下次再說吧。

嗯，根據Juniper Research這幾年發布的某份產業調查，其實AI聊天機器人在全球企業裡面真的有做到一點事啦。說到這裡我忽然想到前陣子公司測試新系統，總之——研究提到，預計到二五年左右，這種東西能為業界節省七十多億美元的人力成本（聽起來很誇張對吧？）。有些走比較快的公司甚至已經可以把營運開銷壓低三成以上。好吧，好像太夢幻了？

但如果只看那些數字其實也太天真了點。重點從來不是技術本身多強大，而是你開始建置時，到底清不清楚自己的知識架構——我每次聽到「知識架構」都頭痛欸，不過現實就是如此——還有你後續是不是有辦法一直去調整、改善回覆品質。

講遠了，我朋友之前在一家中型企業，他們直接投入資源建立完善維護流程，所以後來才能真的讓AI客服派上用場，像是在跨渠道、跨部門協作那些亂七八糟又很複雜的情境裡；可是，如果只是想短期內省錢就衝進去，也懶得追蹤問題或更新知識庫，那說真的，你能節省的空間也有限，而且跟競爭對手之間那個差距，很難一下拉大啊。

唉，有時候覺得大家都把「降低成本」掛在嘴上，可惜光喊沒啥用啦。其實策略規劃和長期投資才是重點，大概真的是要慢慢做下去效果才會浮現？講到這邊突然想到，有些管理層根本沒時間等，但現實就這樣囉。

「問卷寫到一半，客服才說剛剛那題有改版？」這種狀況，唉，其實最早管理層還當成小事吧。就想說，大概是偶發個案而已嘛。但半年下來——欸對，差不多半年吧——資料量居然攢到快一千筆。那時候各種反饋都堆在一起，官網、LINE、電話，全亂七八糟的混著看其實超崩潰。仔細翻過一輪以後才發現，嗯，那個差異幅度大得讓人頭疼。

喔對，我記得做法也滿隨意的——先硬把所有意見照問題類型粗分，然後再挑出平均處理時長（AHT）跟滿意度兩條線來拆開追蹤。有點雜亂，但大致上就是這樣。之前啊，每通電話動不動就要五到八分鐘，有夠久。如果機器人流程調整得好，有些案例竟然能壓縮到不到一分鐘，不過……咦，我怎麼又扯遠？反正啦，不只是時間快慢，看數據還要盯著首次回應後顧客的情緒變化才行。

我有印象那次AHT明明降下來了，結果投訴聲卻變多，好像是在玩什麼平衡遊戲；相對地，也試過只動知識庫結構，雖然處理時長沒啥進展，可是抱怨確實減少。嗯，人真的很難懂啊。有一次專案負責人乾脆建議我們，把『分類-比對-驗證』這三步視為例行循環，每批新資料就重跑一次。不然很容易搞錯AI到底是幫倒忙還是真有用……好吧，我現在講完自己都開始懷疑了。

「產品迭代速度一快，知識庫就得跟著動。」這句話，唉，好像每次專案會議都有人拿來說嘴。我有時還會分心想，是誰最早講的？不管了。反正我們要做那種高效AI客服系統，流程規劃這件事，其實也沒多玄，大致上就是三個步驟啦。

第一步嘛，就是知識庫初建。有時候想偷懶，但現實不允許啊——你得把常見問題、標準答案全都整理出來，然後還得定期校對（而且每逢新品上市或者功能大改，一切又要重來一次，有點煩）。嗯，有人會抱怨這很瑣碎，可是漏掉了，馬上就被客訴轟炸。對了，我剛剛是不是扯遠了？拉回來。

然後第二步是跨渠道整合。其實說穿了，就是不只官網或LINE那些資料要同步，就連內部工單、APP通知什麼的，都要算進去才行。全部來源歸在一套分類邏輯底下，不然到最後回答亂成一團誰受得了。欸，有些主管特別愛問細節，可我真的覺得最難的是現場臨機應變。不過總之分類不能亂，要一致，否則就等著出事。

最後嘛，每週固定檢討這件事好累人，但不得不做啦——專責的人員負責審查本週新收錄的問題和熱門查詢，同時又還要監測關鍵字走勢。有時看數據眼睛都花了，可一旦發現AHT拉長或客訴數量暴增，那就沒法裝沒看到，只能趕快追蹤相關對話紀錄，再去找技術團隊協調修正回應模板。我常想為何事情老是做不完呢？

嗯，總之整個循環管理起來以後，理論上服務品質可以穩住，也比較不會讓AI淪為形式上的存在；至少，在真正運作現場它還是能持續產生價值吧……希望如此啦。

「最佳解法是建立明確的人機協同機制」，這句話聽起來很正經對吧，可是，現場專家們還真的反覆強調這點。嗯，他們的說法挺有趣的，就是建議先來個迷你現場測試，像是真的找十多位一線使用者——好啦不是在開玩笑，真的是十多位——然後連續好幾天，每天都要記錄至少三筆AI回應不如預期的案例。其實我有時會想，為什麼老是三筆，不是五筆，但他們就是這麼規定。

然後呢，把那些不合意的AI答覆全部彙整起來，再交給工程團隊一條條去修正。唉，我自己想到這流程就覺得累，可是也只能照做。等到改好了之後，他們會用前後績效曲線比較，說要找出最大的阻礙點。話講回來，有些題目真的超容易混淆，所以還特別設計主動讓人接手的條件，避免全自動回應搞砸了，被客戶投訴又是一場災難。

欸對了，我差點忘了提，他們還要求跨部門同步反饋、定期討論熱點問題。其實有時候討論也只是在瞎聊，但官方說法就是有助於形成閉環流程——系統更新啦、知識庫維護啦，例外情境處理什麼的，都能一步步扣緊。所以啊，就算我常常質疑，到底AI客服能不能真的貼近需求，好像大家還是相信慢慢磨就行吧。