客戶服務中的人工智能：從頭到尾詳解

以人工智能驅動的客戶支援利用聊天機械人、虛擬助理及機器學習等工具處理日常查詢並提供個人化服務。

這些系統會解讀客戶問題，並利用數據（購買記錄、過往工單、常見問題等）自動回應或將複雜問題升級至人工處理。

透過自動化重複性任務及從客戶數據中提取洞見，人工智能令支援更快捷且一致，讓企業能提供全天候服務而不會令客服人員過勞。

事實上，IBM 指出客戶服務中的人工智能「簡化支援流程，迅速協助客戶並個人化互動」，使組織能透過自動化工作流程及引導客服人員，節省時間和成本。

結果是更流暢、更高效的服務體驗，客戶能即時獲得協助，而人手團隊則可專注處理敏感或高價值問題。

1. 為何人工智能正在改變客戶服務
2. 人工智能驅動的客戶服務：主要應用場景
3. 在客戶服務中實施人工智能
4. 挑戰與考量
5. 客戶服務中人工智能的未來

為何人工智能正在改變客戶服務

企業面對越來越高的快速及個人化支援期望。Salesforce 調查發現，82%的服務專業人士表示客戶需求增加，而78%的客戶認為服務過慢或過於匆忙。人工智能有助彌合這個差距。透過提供即時且個人化的協助，人工智能工具將服務轉化為戰略優勢。

例如，生成式人工智能可分析客戶歷史，提供量身訂造的建議，甚至在客戶致電前主動解決問題。成熟採用人工智能的企業可見明顯成效：IBM 報告指出，先進人工智能用戶的客戶滿意度提高了17%，通話時間縮短了38%。人工智能支援的主要優勢包括：

全天候即時支援：聊天機械人及虛擬助理永不休息，能隨時回答常見問題，大幅減少等待時間。例如，一家全球露營用品公司在升級支援平台後，因全天候人工智能助理，客戶互動提升了40%。
更快回應時間：人工智能代理能即時回覆簡單查詢，甚至為客服人員提供複雜問題的建議答案，顯著縮短等待時間，提升客戶體驗。IBM 強調人工智能「令運作更快更聰明」，將支援從成本中心轉變為主動推動客戶體驗的功能。
成本效益：自動化日常任務意味著處理基本查詢所需人手減少。行業分析師預測，到2029年人工智能將削減約30%的支援成本。即使現時，聊天機械人已估計為企業節省高達30%的服務開支。結果是企業可將資源重新分配至更高價值的工作。
提升客服人員能力：人工智能處理繁瑣工作，讓人手客服專注於複雜或敏感問題。研究顯示，提供人工智能協助可令客服人員生產力平均提升約14%。人工智能亦可在實時聊天中提供相關資訊，例如建議最佳回應或提醒客戶情緒，令客服更快更有信心。
個人化服務：透過分析客戶數據及行為，人工智能提供量身建議及解決方案。例如，人工智能助理可根據客戶歷史推薦產品或支援內容。IBM 曾發現生成式人工智能助理令客戶獲得個人化產品建議的速度提升了10倍，滿意度提升了15%。Salesforce 亦指出，81%的服務專業人士表示客戶現時期望個人化服務，而人工智能幫助客服達成此期望。
數據驅動洞察：人工智能收集並分析大量互動數據，提供更深入的客戶洞察（趨勢、痛點、情緒），幫助企業改善產品及服務策略。隨著時間推移，人工智能工具能預測客戶流失或標記新興問題，實現真正的主動服務。

綜合以上優勢，人工智能正重塑客戶服務，令其更快速、更智能及更以客戶為中心。企業透過即時且相關的協助取悅客戶，同時優化支援成本，獲得競爭優勢。

為何人工智能正在改變客戶服務

人工智能驅動的客戶服務：主要應用場景

人工智能在客戶支援中有廣泛應用。各行各業的企業已實際運用這些工具。例如，許多電商及旅遊公司部署聊天機械人處理訂單或預訂的常見查詢，即時回答航班變更或退貨政策問題，減輕人工客服負擔。其他例子包括：

聊天機械人及虛擬助理：利用自然語言處理（NLP）的對話機械人處理日常問題或交易。它們能管理簡單的常見問題（如「我的帳戶餘額是多少？」）甚至複雜任務（如更改預訂），透過文字或語音對話。這些人工智能代理從每次互動中學習並持續改進，釋放客服人員處理更具挑戰性的案件。
自助知識庫：人工智能策劃並推薦幫助中心文章、指南及常見問題。例如，客戶在支援入口輸入問題時，人工智能能即時指引相關文件，甚至從內部知識庫生成答案，減少工單量並賦能客戶自助解決問題。
智能工單分配：當客戶透過電郵、聊天或表單提交請求時，人工智能系統會分析內容，根據主題及緊急程度自動將工單分配給最合適的團隊或專家。這種「智能分流」加快問題解決，確保問題交由具備相應專長的客服處理。
語音人工智能及更智能的互動語音應答（IVR）：在電話支援中，人工智能語音機械人利用語音識別及自然語言處理理解口語。客戶無需按「1、2、3」選單，只需用自然語言描述問題。人工智能會路由電話或提供自動協助，使電話支援更直觀。（一家英國大型銀行實施此類對話式人工智能後，部分查詢的客戶滿意度提升了150%。）
情緒及情感偵測：人工智能工具分析實時對話或訊息，偵測客戶情緒（開心、沮喪、不滿）及語氣。系統可標記憤怒或高價值客戶優先處理，或建議客服最佳回應方式。及早察覺不滿可防止問題升級，並在關鍵時刻展現同理心。
預測及主動支援：透過挖掘帳戶活動或過往行為，人工智能能預測需求。例如，人工智能可能發現客戶保養即將到期，主動發送續約資訊，或偵測異常登入行為，提前通知支援團隊。這種主動聯繫提升忠誠度並避免產生工單。
工作流程自動化：在幕後，人工智能（常與機械流程自動化結合）可處理例行後台任務，如聊天後發送跟進電郵、更新案件狀態或自動觸發調查。人工智能驅動的質量監控工具亦會實時審查客服互動，提出培訓建議或發現合規問題。

實際上，這些人工智能工具遍及所有渠道。例如，網站上的人工智能聊天機械人可能在客戶輸入問題未完時，就自動建議知識庫中的幫助文章。人工智能電郵助理能為客服草擬建議回覆。

語音人工智能則可即時將支援熱線翻譯成多種語言，令服務全球化。聊天機械人、分析及自動化的結合意味著日常問題能即時解決，而複雜問題則會帶著完整背景資訊轉交人工處理。

人工智能驅動的客戶服務

在客戶服務中實施人工智能

成功引入人工智能支援需要規劃及最佳實踐。主要策略包括：

明確目標設定：首先確定具體目標（例如「將平均等待時間減半」或「提升自助服務率」），確保選擇的人工智能工具與可衡量的成果相符，而非盲目嘗試。
保留人性關懷：人工智能應輔助而非取代人手。最佳應用場景是日常查詢及數據密集任務。設計工作流程時，確保情感或複雜案件能隨時轉交真人客服。正如 IBM 建議，利用人工智能加快簡單任務，並由人類展現同理心處理細膩問題。
保持透明：讓客戶知道他們正在與人工智能互動。透明度建立信任——用戶看到聊天機械人時，會知道預期。並確保人工智能使用符合隱私法規（如 GDPR、CCPA）及公司政策。倫理處理數據對接受度至關重要。
以高質量數據訓練：人工智能模型的效能取決於所學數據。為系統提供乾淨、準確及最新的知識（產品資訊、腳本、常見問題）。定期審查及更新知識庫，避免過時或偏頗回應。持續訓練（利用新對話紀錄及反饋）保持人工智能的相關性。
持續改進：監控效能並收集反饋。利用解決率及客戶滿意度等關鍵指標分析人工智能表現。徵求客服及客戶意見，並隨時間重新訓練模型修正錯誤。人工智能部署非「設置即忘」，而是透過迭代不斷優化。
無縫整合：選擇能與現有支援平台（CRM、工單系統、即時聊天等）整合的人工智能方案。如此客服可在單一介面掌握完整上下文，客戶亦享有統一體驗。IBM 強調人工智能應「與現有工具和諧共存」。
個人化互動：善用現有客戶數據。確保人工智能利用過往訂單歷史或偏好來量身定制回應。客戶會注意到人工智能提及細節（如姓名或擁有產品），這種個人化提升滿意度。
倫理及負責任使用：考慮公平性及隱私。避免使用敏感個人屬性作為目標標準。審核人工智能輸出，防止偏見或不當建議。遵循隱私最佳實踐，保障客戶數據。許多組織制定人工智能倫理準則，確保每一步都尊重及合規。
培訓團隊：最後，準備好員工。培訓客服及管理層了解人工智能運作及何時介入。Salesforce 指出，技能缺口是實際障礙：66%的服務領導者認為團隊缺乏人工智能專業知識。向員工展示人工智能是協助他們更好完成工作的工具（非威脅），並讓他們參與推行，促進變革管理及認同感。

遵循這些策略——明確目標、優質數據、透明度及人類監督——企業能順利將人工智能融入客戶服務，並最大化其效益。

在客戶服務中實施人工智能

挑戰與考量

儘管強大，人工智能亦帶來挑戰。常見關注包括：

信任與隱私：許多客戶擔心人工智能會誤用他們的數據。只有約42%信任企業會倫理使用人工智能。為建立信心，需明確數據用途並遵守法規。提供可見控制（如轉人工選項）有助緩解客戶疑慮。
準確性與偏見：人工智能模型可能「幻覺」或給出錯誤答案，尤其在訓練數據質量不佳時。錯誤或偏頗回應會令客戶不滿，甚至引發法律問題。需定期審查並引入人工監督檢查錯誤。IBM 建議持續監控及測試人工智能輸出。
維持同理心：過度自動化可能失去人性關懷。並非所有互動都適合算法處理。企業應確保困難或情感案件能迅速轉交具同理心的人手客服。人工智能最佳用途是處理背景工作，讓人類專注關懷。
技能缺口：實施及管理人工智能系統需新專業知識。如前所述，許多團隊缺乏訓練人員。組織必須投資培訓或聘請人工智能專家。推廣「人工智能素養」文化（如為所有支援人員提供基礎培訓）成效顯著。
整合複雜性：引入人工智能技術上可能複雜。許多企業從試點項目開始（如單一產品線的聊天機械人），逐步擴展。這種低風險策略——「先小範圍測試再全面推廣」——避免中斷並先證明價值。
倫理及法律問題：用於訓練人工智能的數據必須負責任地處理。GDPR 等法律要求同意及透明。企業應評估倫理影響（例如避免利用人工智能不公平操控客戶），並設置防範濫用的保障措施。