"你是听不懂人话吗?"人工智能客服逼疯消费者

2025-07-11 | 来源: 腾讯科技 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

田玥公司的AI客服系统声称接入了DeepSeek这样的大模型，但依然麻烦百出。

有一次，伦敦希斯罗机场起火，用户想要改签，但是AI客服一直在答非所问，没有及时提供改签的按钮入口，用户的心情自然与机场一般火势熊熊。

此时，系统监测到用户情绪不佳自动转人工，而对话界面左下角的评价按钮也随之从“给AI评价”变成“给客服评价”。最后评价变成了对田玥不满意，但用户很难注意到这个细微变化。

针对AI的差评往往落到人工客服头上，直接影响绩效评分和工资收入。田玥感到这实在荒谬。

田玥曾听说公司的AI客服团队会根据差评案例优化模型，于是通过反馈渠道投诉客服评价界面不清晰的问题，但问题至今没有得到解决。虽然有些团队会剔除这类差评，但田玥所在的团队并不会做排除，她推测可能是因为业务量太大，团队无暇分析差评的责任归属。

成都某智能体AI客服创业公司CEO徐客有电商背景，对当前客服机器人的局限性有深刻的感知。据他介绍，市面上许多平台虽然声称接入了先进大模型，但实际调用频率很低。

当用户提问时，系统优先调用传统的意图识别或关键词匹配，在知识库中寻找预设的低成本固定答案。

只有在“问答对”知识库中检索不到答案时，才会调用大模型对“未知问题”进行补充回答。意图识别的计算成本极低，而每句都调用大模型会产生巨大算力消耗，平台这样做是出于降本增效的考虑。

此外，平台首要保证的是系统的稳定性，哪怕传统AI回复是错的、机械的，也比不可预测的、可能“失控”的大模型回复要稳妥。这样的客服机器人缺乏真正理解对话上下文的能力，倾向于基于用户的上一句话去进行简单的问答匹配，这就会让AI客服陷入“关键词陷阱”和情绪误判。

尽管AI客服漏洞百出，白晓所在的公司仍要求人工客服接线时必须开启AI。为差评背锅的委屈还能被看见，但白晓接待每位用户时都需要对AI的自动回复进行撤回和道歉，这让她平白增加了大量隐形的额外工作。

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AI客服通过识别关键词来判断用户需求，常常出现失误。比如用户询问“安装师傅的联系方式”，AI只识别到了“安装”，输出安装指南，却没有正面解决用户的问题，这时候只能一条条撤回，解释道歉，再做出新的回复。

另外，AI自动回复总是使用特定话术，但平台质检要求同类话术不得使用两次以上。这时白晓也要撤回AI的自动回复。AI发送速度很快，有时白晓超过2分钟无法撤回，只能向用户道歉。更荒谬的是，一般情况下撤回后的道歉有两套统一话术，但一串对话中AI客服惹的麻烦往往超过两次，统一道歉话术很快用完，白晓只能重新组织语言道歉。

被激活的AI客服如同一架盘旋在白晓头顶嗡鸣的直升机，无孔不入地干扰着她的工作。

还没出现的赢家

急于上线的AI客服错漏百出，不仅没能减轻人工客服的工作负担，反而加重了情绪劳动。而那些期待通过AI客服来实现降本增效的商家，同样大失所望。

90后的潘艾在一家做鞋类的中小品牌的客服部担任管理层，她负责的店铺在国内电商主流的平台都已入驻，包括天猫、京东、得物、唯品会，还有抖音、快手、小红书等新媒体平台。

2024年年底，潘艾团队在平台AI客服之外尝试自己接入第三方智能体AI客服，试用期间，产品效果并没有达到潘艾的预期。因为AI客服不光没能节省人力成本，反而降低了产品转化率。

目前，AI客服存在两种主流的收费模式，传统的SaaS月费/年费制度，以及新兴的算力调用计费模式。前者通过开店数量、跨平台数量、客服席位的复合计费公式，使得很多小店的年客服运营成本超过十万元。对于潘艾来说，这相当于雇佣2位月薪5000元的人工客服的全年支出。

凭空多出两个人力成本，但效果却如前文所述的尴尬。

那什么样的AI客服才算物有所值呢？潘艾总结出了三个核心评估指标：满意度（AI需达到人工70%基准线）、转人工率（需压制在30%以下）、转化率（30%-40%的行业平均水平）。这些数字折射出了管理者对AI客服的理想定位——不拉低营收的情况下，能尽量能低成本完成人工客服的工作。