张家口市网站建设_网站建设公司_电商网站_seo优化

这两年，身边一个典型场景是这样的：

老板开会：

“我们是不是也该搞个智能客服？听说大模型很厉害，能自动接待用户，还能顺便做做销售？”

技术负责人心里犯嘀咕：

“他是真有需求，还是看新闻看多了？”

如果你也在做类似的系统，或者正在被要求“搞点AI出来”，这篇文章可能会对你有点用。

本文想聊三件事：

1. 在线客服，为什么比在线销售难得多？
2. 怎么判断一家公司，对智能客服/销售到底是“刚需”还是“跟风”？
3. 真有强需求时，一个靠谱的智能客服系统，底层到底要怎么设计？

一、先把一个基本概念掰清楚：客服，比销售难太多

行业里有一道常见面试题：

在线客服和在线销售，哪个做起来更难？

如果有人没犹豫就回答“销售难”，那基本说明没在实际项目里摔过跤。

1. 被动 vs 主动：决定了复杂度上限

• 在线销售是主动型服务

  你可以控制节奏：

• 只说对自己有利的信息

• 避开一些敏感问题

• 甚至有意“说一半留一半”，为了后面跟进埋伏笔

• 在线客服是被动型服务

  用户来，就是为了“解决问题”的，你没得选：

• 用户问什么，你就得回答什么

• 而且不能敷衍，不能模糊带过

• 很多场景下，用户是带着情绪来的（投诉、异常、退款等），还得保证态度稳定、信息准确

一句话：销售可以“讲一半”，客服必须“讲明白”。

这一个差别，足以让客服系统复杂一大截。

2. 系统联动：销售是话术，客服往往是“操作系统”

做销售，你大多是在解释和推荐，和后台系统的交互相对有限。

做客服，情况往往是这样：

• 要查物流、改地址
• 要查订阅、改套餐
• 要看用户历史、操作状态
• 要对账单、订单、票据做查询和修改

也就是说，客服不是只“说”，还涉及各种高危操作：

改数据、改配置、改状态，一旦出错就是事故。

所以，智能客服要接入的系统远比销售多，权限更敏感，风控要求更高。

技术上不只是“问答”，而是“问答+动作”。

3. 精准度要求：销售可以模糊，客服必须精准

• 销售话术里，“大概”“差不多”“通常情况下”“很多用户都选择”这些模糊表达是可以接受的，甚至是技巧。

• 客服场景里，经常需要的是：

• 具体金额：精确到分

• 具体时间：精确到日期或分钟

• 具体条款：按合同、按规定原文解释

智能客服一旦“瞎编”或者模棱两可，往轻了说是体验差，往重了说是合规风险、法律风险。

所以同样是对话机器人，客服场景对“幻觉”“不确定表述”的容忍度几乎为零。

4. 用户行为不可控：流程图画得再好，也扛不住用户乱跳

销售一般有相对清晰的“话术路径”：问需求 → 推荐 → 促单 → 处理异议。

用户大多会在这个范围内晃悠。

客服则完全不同：

• 用户不按你画的流程走
• 不按你设计的问题顺序回答
• 动不动中途发散、跳话题、多线并行

你想的是“先确定套餐预算，再确认流量需求”，

用户的对话可能是这样的：

“我想办个套餐，流量要多一点，最好100G以上，预算尽量低点，你们现在宽带活动是什么？

对了，我之前那个宽带老是断，是你们光猫的问题还是线路问题？

还有我上次投诉那个工单现在什么状态？”

一个机器人要在这种对话里保持清醒，比你想象的难得多。

二、先别上系统，先问一句：你究竟算不算“强需求企业”？

判断一个企业对智能客服/智能销售，到底是刚需还是跟风，有一个非常实用的标准：

这家公司，之前在这件事上，到底投过多少真金白银？

1. 典型的“强需求企业”长什么样？

基本有几个特征：

• 已经有成熟的真人客服团队

• 银行、运营商、电商平台、SaaS服务商、在线教育等等

• 每天几千、几万，甚至几十万次咨询量

• 离职率高，培训成本大，人工管理困难

• 过去已经在客服体系上做过投入

• 自建或采购过客服系统、IVR、质检系统

• 用过一些早期的智能客服 / FAQ 机器人

• 至少搭过呼叫中心、在线客服坐席系统

如果一个公司，直到现在为止：

• 没有客服团队
• 没有客服系统
• 没有任何自动化投入
• 但突然在大模型热度起来后，说要做“AI客服”

那就要谨慎了——很可能这不是刚需，而是“尝鲜+跟风”。

2. 没真人客服，却想直接上AI客服？问题很大

如果现在连真人客服都没有，说明这家公司：

• 用户咨询量可能不大
• 业务流程未必稳定、可标准化
• 对服务质量的要求可能也不算太高

在这种情况下：

• 投入注定不会大（预算、团队、时间都有限）
• 数据也不足（几乎没有真实对话和FAQ积累）
• 最终效果预期又被新闻和发布会“吹”得很高

三者叠加，项目失败的概率非常高。

换句话说：

真正的强需求企业，不会等到大模型浪潮起来才“想起来要客服系统”。

如果过去什么都没做，现在忽然要上AI客服，大概率不是刚需。

三、“有没有真人在做”，是一个比参数和模型更重要的问题

在客服/销售场景里，有一个非常朴素但极其关键的判断标准：

这个岗位，现在有没有真人在做？

1. 有真人在做的，好处太多了

如果一个需求，现在是靠真人客服在扛，那至少说明两件事：

• 事情是现实可行的

• 真人做得了，AI才有可能做

• 如果真人都没法标准化处理，那你让AI去接这个盘，很容易翻车

• 你有真实数据可以用

  包括但不限于：

• 常见问题列表（去重后的高频问题，往往几百到几千条）

• 真实对话的一问一答（客服怎么问、用户怎么答、问题怎么收敛）

• 不同客服对同一问题的不同表述（有助于语言多样性与归一）

这些数据，可以用来做几件关键的事：

• 建高质量 FAQ 知识库

• 用向量化+聚类，找出真实高频问题簇

• 用来做 A/B 测试：

• AI答案 vs 人工答案

• AI辅助建议被人工采纳的比例

• 不同版本模型上线后的满意度、解决率变化

这些，才是一个智能客服系统可以扎实迭代的基础。

2. 没真人在做的场景，要特别小心

如果现在都没人做，或者偶尔有人兼着做，说明：

• 这个问题，也许本身就不重要
• 业务对这块的容忍度很高：做好当然更好，但不做也无所谓
• 所谓的“AI客服项目”，只是“有总比没有好”“领导说要搞点AI”

那对于这种场景，合理的策略是：

要做就做轻量级方案，

不要动不动就“要个全自动的智能客服系统”，那是对自己不负责任。

四、弱需求场景：只配轻量RAG，不配“重型 AI 客服”

如果经过判断，你发现自己所在的公司/部门：

• 咨询量不算大
• 过去没有真人客服团队
• 没有现成的客服系统
• 领导突然想搞个“智能客服/内部助手”

那更合适的路径通常是——轻量级 RAG 方案。

1. 技术基底：RAG 一套走天下，但做法有层次

RAG（检索增强生成）现在已经是客服/知识问答领域的标准配置：

先把知识拆碎、结构化，再结合向量检索和大模型生成答案。

这个东西，并不神秘，但做得好不好，差距非常大。

可以大致分几个层次：

（1）基础层次：整理资料 + 简单切片

适合场景：内部办事助手、公司政策 FAQ、产品说明书查询等。

做法很简单：

• 把已有文档集中起来（Word、PDF、Markdown、网页等）
• 做一个基础的“按段落”切片
• 用向量检索 + 大模型生成答案

在很多“低复杂度、低频使用”的场景下，这一层就已经能解决 70% 以上的问题。

（2）中级层次：为知识设计合理的切片方式

你会发现：

• 文档结构不是为 AI 检索设计的，而是为人阅读设计的
• 一段文字可能信息不足，多段又太长，容易被切断语义

这时就需要：

• 用 AI 对长文本做“按语义自动分段”，而不是机械按字数或行数
• 保证每块切片是一个完整的“小知识单元”，有相对清晰的主题

比如一份复杂操作文档，你可以让模型按“步骤/场景/错误类型”来切分，而不是每 500 字一刀切。

（3）高级层次：不仅要整理资料，还要“枚举问题”

很多人做 RAG 会遇到一个典型问题：

文档里明明有答案，用户一问就匹配不上。

原因通常是：

• 用户的问题问法，与你切片的文字相差太远
• 相似度检索时，距离太大，检索结果不理想

解决办法之一，就是：

把用户可能会问的问题结构化整理出来。

• 每个核心知识点，对应一到多个“标准问题表述”
• 在构建向量索引时，不只是索引“知识”，还索引“问题+知识”

这样，用户问的是“问题”，检索到的更可能也是“问题”，之后再一起找到对应答案。

（4）优化层次：为每个问题扩展 10–20 种问法

为了进一步提升匹配成功率，可以为每个问题生成多种问法，例如：

• 使用翻译模型做“多语种往返翻译”，再翻回中文（得到不同表达）

• 让大模型帮忙扩写各种说法：

• 正式一点的、口语一点的

• 简略问法、啰嗦问法

• 不完整问法（省略关键信息）

这样，当用户提出一个新问法时，更容易命中某一种已存在的“变体”，提高匹配精度。

五、强需求场景：真正复杂的智能客服，难点在哪里？

如果你们的情况是：

• 已有大规模真人客服团队
• 咨询量大、问题复杂
• 管理成本高，质量难稳定

那你们的确很有理由认真思考：如何用智能客服替代/辅助人工。

1. 人工 vs 智能客服：到底在替代什么？

简单对比一下两者的特点：

对于强需求企业来说，智能客服不是“锦上添花”，而是一个非常直接的降本增效工具。

2. 复杂在线客服的几个核心难点

难点不在于“能不能答出一个问题”，而在于在真实、多变、无序的对话里，怎么管理整个交互过程。

下面几个典型问题，基本决定了一个系统能做到什么水平。

（1）用户不按流程来：任务切换与任务栈

现实中，用户不会乖乖按你的流程图走，一般是这样的：

“我想办个新号码，要 100G 以上，然后看看有没有宽带活动。

对了我之前那个宽带老断，能不能顺便给我查下？

现在这个号码能不能直接升级套餐？”

对系统来说，这是多个任务交织：

• 办新套餐（主任务）
• 查宽带活动（子任务 A）
• 宽带故障问题（子任务 B）
• 旧号码套餐升级（子任务 C）

要应付这种情况，一个靠谱的对话管理系统必须要有：

• 任务栈（Task Stack）：

  像程序里的调用栈一样，支持当前任务压栈、切换到新任务、完成后再回到上一个任务。

• 任务上下文管理：

  每个任务的中间状态、已确认的信息，都要独立记录，互不干扰。

简单说：它得像一个有条理的客服一样，记得住你刚刚说到哪儿了，

即便你中间绕了几个弯，回到原题时依然能接上。

（2）用户答非所问、信息互相冲突：智能填槽与冲突检测

例如在运营商套餐推荐场景：

• 用户一开始说：“流量想要 100G 以上，预算 100 元以内。”
• 聊了一会儿又说：“其实 50G 以内就可以，越便宜越好。”

如果系统只是机械记录，很容易得到一个矛盾的槽位组合：

• 流量需求：100G+ 和 50G-
• 预算：100 元以内

一个不错的系统要做的包括：

• 填槽（Slot Filling）：识别出“流量需求”“价格上限”等关键字段

• 冲突检测：识别新信息与旧信息冲突

• 冲突策略：

• 默认后者覆盖前者

• 或询问确认：“刚刚说 100G 以上，现在又说 50G 以内，以哪个为准？”

这种逻辑，才是真正接近真人客服工作方式的。

（3）多个问题同时进行：多线程记忆

很多用户的对话风格是：

问一条 → 还没聊完 → 又插入另一条 → 插完再回到前面那条

系统需要的能力是：

• 为每个问题维护一个“状态机”

• 已确认信息

• 待确认信息

• 已给出的建议

• 能随时在多个问题之间来回切换

• 不会混淆不同问题的信息

这背后，本质是一个对话级任务管理和记忆系统，而不是“单轮问答”。

（4）处理一半转人工：不要怕，关键是能持续降低转人工率

很多企业做智能客服时，一开始就想“全自动解决大量问题”，

结果发现效果不理想，就认为“AI 不行”。

更合理的做法是：

• 一开始就假设：第一版系统必须大量依赖“转人工”
• 把“转人工率”当作一个关键指标来持续优化，而不是一开始就追求很低

可做的事情包括：

• 明确哪些类型的问题一定要转人工（高风险、高情绪）

• 记录每次转人工前的对话上下文，分析转人工的触发原因

• 对“经常导致转人工”的类型重点优化知识、流程和理解模型

• 评估每一轮上线迭代后：

• 转人工率的变化

• 首次响应解决率的变化

• 用户满意度的变化

真正做过客服系统的人都知道：

转人工率从 80% 降到 50% 已经是巨大进步，

而不是非得盯着“完全不转人工”。

六、知识工程、多模态：强需求场景的“后期功夫”

在一个成熟的智能客服系统里，后期的工作量往往比前期更大。

1. 知识库的健康度维护

知识库不是一次性工程，而是一个需要持续运营的系统。

可以做的事情包括：

• 用向量相似度检测“内容冲突”：

• 同一问题的答案是否在不同文档中自相矛盾

• 更新了新政策后，旧答案是否还残留在其他地方

• 定期做“知识体检”：

• 按问题类型抽样检查

• 让业务专家做人工核对

• 对“高频+高风险”问题设定更高的维护频率

• 对用户无答案、低满意度的提问进行聚类分析，

  看看是“知识缺失”还是“表达理解不到位”。

2. 多模态辅助：文字讲不清，就看图/看视频

在很多复杂客服场景，比如：

• 宽带设备故障
• 机顶盒/路由器安装
• 某些硬件设备的异常问题

用户很难用语言准确描述问题：

“你们这个盒子上有三根线，有一根是那种扁扁的，另一根是圆头的，反正现在灯一会儿绿一会儿红……”

这时，系统可以：

• 引导用户拍照、上传设备图片
• 用图像识别识别设备型号、接线方式
• 对照知识库里的“设备图+故障图”，辅助判断问题
• 必要时，转视频协助，由人工或更高级系统接管

这类多模态能力，在强需求场景里，会显著提升体验和问题解决率。

七、总结

1. 如果你们连真人客服都没有，仅仅是“领导说要搞个 AI 客服”：

• 优先考虑轻量级 RAG 方案
• 聚焦内部知识查询、简单 FAQ
• 别上来就做复杂流程编排和系统对接

2. 如果你们已经有成熟客服团队，且压力很大：

• 可以认真规划智能客服体系
• 但要接受：第一版一定要高转人工，逐步优化
• 要做的不只是“问答”，而是“任务管理 + 知识工程 + 指标驱动迭代”

3. 无论强需弱需，有一个原则永远适用：

   做这件事之前，先问一句：

   “这个岗位现在有没有真人在做？

   他们是怎么做的？数据在哪儿？”

所有真正落地的智能客服项目，本质上都是：

把真人客服做过的事情，拆解、结构化、量化，然后一点点交给机器接管。

如果不愿意花时间去理解真人客服是怎么工作的，

那所谓的“AI 客服”，大概率只是换了个壳的检索框而已。

说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包【允许白嫖】：

• ✅从入门到精通的全套视频教程

• ✅AI大模型学习路线图（0基础到项目实战仅需90天）

• ✅大模型书籍与技术文档PDF

• ✅各大厂大模型面试题目详解

• ✅640套AI大模型报告合集

• ✅大模型入门实战训练

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

①从入门到精通的全套视频教程

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（0基础到项目实战仅需90天）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤640套AI大模型报告合集

⑥大模型入门实战训练

👉获取方式：
有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓