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日期: 2025-07-11 | 來源: 騰訊科技 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
第二個問題是,AI客服並非是一個“買來即用”的系統,其後續伴隨著高昂的維護成本。商品信息、店鋪信息、優惠活動、問答話術、什麼情況會轉人工……讓AI客服運轉起來的一切信息都需要人工部署。
某電商平台AI客服設置後台
AI客服產品在使用前期缺乏訓練數據,為求穩妥,潘艾自行設置的初始數據都更加偏向於官方回復,“親,您好”、“在的”,而AI也只會照搬。這樣的回復過於的機械化,沒有辦法像人工客服那樣根據具體的場景給出恰如其分的回復,為客戶提供品牌的情緒價值。
雖然商家在推銷產品時強調AI客服會越用越好,但這個過程需要人工大量投喂數據。使用AI客服後,潘艾每天需要額外花費半小時,將前一天的差評或轉人工較多的對話場景數據重新優化後輸入系統。
關鍵是,這種模式對商家店鋪規模有一定要求,規模較小的商家甚至個體戶無法為AI提供充足的訓練數據。
系統無法從日常人工客服與用戶的對話中自主學習,人工客服處理過的問題,下次遇到時機器人依然不會解答,除非有人手動將信息加入知識庫。許多平台甚至出現了“AI客服訓練師”崗位,但這筆額外的人力預算對中小商家來說難以承受。
第三個大問題,是AI無法在解決用戶問題的同時有效控制損失。
付林是一家做虛擬產品電商的客服。2025年5月下旬,在售前咨詢中,付林明確向用戶表達“下單成功後不支持全額退款”;而在售後咨詢中,平台AI客服卻向用戶回復“可以退款”。隨後,用戶拿AI的回復作為證明向平台申訴全額退款。
據徐客解釋,之所以AI會如此反饋,是因為大模型天生具有“迎合”人類的傾向,容易滑向危險的“好好先生”模式。
如果用戶使用技巧引導,一個沒有經過嚴格控制的AI客服很容易做出超出權限的承諾,比如隨意降價、同意不合理的退款請求,給商家帶來巨大損失。
事發之後,付林第一時間報告了店鋪老板,並關閉了AI輔助。此後,應老板要求,客服每次上線,都需要檢查平台AI輔助是否處於關閉狀態——但有時候,它還會自動打開。
這三大問題,使得目前市面上絕大部分AI客服陷入尷尬處境——在90%的時間裡,它表現得像個機械的“復讀機”;在剩下10%的時間裡,又可能變成一個不可控的“危險品”。
潘艾判斷AI客服技術仍不成熟,停掉了試用。但為了滿足平台考核,她日常還是會啟用平台配置的AI客服。但考慮到效果問題,她更希望能只在客服流量高峰期開啟AI,“它可以在首問幫我們過濾掉大部分重復問題。”
網絡另一端,用戶卻常常對這一場場喧囂一無所知。用戶的界面並沒有用於區分人機的頭像或名稱顯示,所能看到的只有一個對話氣泡框,無法識別對方是人工還是AI。
肖英在一家主營中老年產品的網店做客服,某天深夜將系統交給AI客服托管。第二天早上查看聊天記錄時,發現一位五十多歲的用戶與AI爭吵了一整夜。“用戶似乎沒有看出自己在跟機器人說話。”雖然處理工作的不是自己,但肖英看到本應該屬於自己接待的用戶被AI耍得團團轉,心中莫名生出了愧疚感。
而對於更大體量的消費者而言,上線就瘋狂輸出“轉人工”已經成為心照不宣的默契。面對無法有效溝通的客服機器,消費者常常陷入“花費大量精力與AI客服拉鋸,卻依然沒有解決問題”的局面。
很多人甚至開始懷念起和人工客服斗智斗勇的時代了。至少,對面是個真的聽得懂你在說什麼的人。- 新聞來源於其它媒體,內容不代表本站立場!
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