AI 與自動化客服的雙刃劍

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從趨勢走向必然

隨著人工智慧（AI）技術的快速成熟，各行業積極將 AI 整合至客戶服務（客服）體系，期望能以更低的成本提供更即時且個性化的體驗。根據 Gartner 最新報告指出，到2029年，具備代理式（Agentic）功能的AI將可自主解決約 80% 的常見客服問題，大幅節省約 30%的營運成本。

然而，當企業一窩蜂投入 AI 客服與自動化平台時，真正獲得預期效果的卻是少數，甚至出現負面效應。如何善用 AI 客服的機會、避開潛藏的風險，已成為企業亟需面對的課題。

從 Chatbot 到 Agentic AI 客服

傳統的客服聊天機器人（chatbot）與機器流程自動化（RPA）多半依賴事先定義的腳本或規則，處理能力有限。例如，一般 Chatbot 常只能針對特定問題給出固定答覆，RPA 也僅能按照預設流程執行任務。然而，Agentic AI（代理型自主 AI） 的出現為客服領域帶來突破。所謂 Agentic AI，指的是能自主決策並執行任務的 AI 系統，不再需要逐步人工介入。與傳統 Chatbot/RPA 不同，Agentic AI 透過持續學習與環境分析來調整行動，而非僅依賴固定的決策樹。換言之，早期的 AI 客服也許只能進行文字應答或簡單資訊摘要，而 Agentic AI 已具備自主完成複雜任務的能力。

這種自主性帶來的可能性是巨大的。Gartner 專家指出，Agentic AI 能主動為客戶解決問題，甚至在客戶提出要求前預先偵測並處理潛在問題，為客服體驗帶來預先式（pre-emptive）服務的新標準。更令人矚目的是，Gartner 預測到 2029 年 Agentic AI 將可自動解決 80% 的常見客戶服務問題，並使營運成本降低 30%。未來的消費者也可能使用自己的 AI 助理與企業互動，企業客服將面對來自 AI 的詢問，這意味著客服模式將徹底改觀。Agentic AI 正逐步從概念走向現實，其自主決策能力有望重塑傳統客服的運作模式。

數據透視：AI 客服的效益與風險

引入 AI 客服，企業最關心的是它能帶來哪些關鍵績效指標（KPI）上的提升。國際研究提供了一些令人鼓舞的數據。一項 Juniper Research 報告估計，到 2025 年聊天機器人將為企業節省高達 25 億小時的工時。這意味著透過自動化處理重複性客詢，企業客服人員可將時間投入更有價值的任務。同樣地，在成本方面，McKinsey 的案例研究顯示：歐洲某電信公司導入 AI 預先解決網路連線故障等問題，將特定客群的服務成本降低了 35%，同時顯著提升了客戶體驗。Gartner 的分析則更指出，未來幾年內第三方智慧助理將大幅普及，預計到 2028 年有 70% 的客戶服務旅程會由這類對話式助理在行動裝置上開始並結束。這些數據說明了 AI 客服在提升效率、節省成本與全天候服務上的巨大潛力。

然而，效益伴隨而來的還有風險與挑戰。一些研究揭示了導入 AI 客服後可能出現的負面結果：根據 Forrester 受託執行的國際調查，消費者對聊天機器人的滿意度僅平均 6.4/10（約等同於不及格的 64 分）。在不佳體驗下，30% 的客戶可能因一次負面聊天機器人互動就轉向其他品牌或放棄購買。可見，如果 AI 客服體驗不佳，對品牌忠誠度和營收反而會造成損害。企業在追求效率的同時，務必要正視這些風險，以平衡技術導入的利弊。

AI 客服導入的三大常見問題

導入 AI 客服的過程中，以下三大問題最為常見且必須克服。我們結合理論與實際案例，逐一說明其成因與影響。

語意誤判與錯誤回答：AI 對自然語言的理解仍有侷限，經常發生答非所問或提供不正確答案的情形。Zendesk 的調查顯示，有 60% 的客戶經常對聊天機器人的回答感到失望，其中一個主因是55% 的使用者抱怨機器提供了不精確甚至錯誤的資訊。Forrester 研究同樣發現，近一半受訪者遇過聊天機器人給出與提問語境不符的答覆（所謂「文不對題」的情況）。這種語意誤判在某些情況下可能引發嚴重後果。例如，2024 年紐約市的 “MyCity” 智慧客服機器人曾被曝出誤導用戶違反法規，針對房東詢問是否必須接受租屋補助戶時，AI 回答「不需要」，暗示房東可拒收政府補助租戶，但事實上紐約法律明令禁止此類歧視。這類錯誤凸顯了 AI 在知識理解上的可靠度風險：一旦錯答未被及時發現，更正成本與品牌傷害難以估量。
人機轉接失靈：理想的 AI 客服應該知道何時及時將客戶轉接給真人，但現實中許多系統在這方面表現不佳。調查指出，44% 的消費者對無法在服務開始時選擇真人或機器而感到沮喪。更有 46% 的使用者表示最令人挫折的是，當最終聯繫到真人客服時不得不從頭重述問題。造成這種體驗的原因，是許多聊天機器人缺乏順暢的升級路徑和資訊傳遞機制：不是無法真正轉接真人（有超過一半的受訪者反映常常在用盡機器人選項後仍無法接通人工服務），就是轉接後上下文遺失，導致客服人員不了解先前對話，需要客戶重複描述問題。在美國社會安全局（SSA）測試 AI 電話客服的案例中，就出現機器人反覆打轉、讓用戶多次要求轉接真人卻無果的狀況，被媒體形容為「讓人抓狂」的體驗。這種轉接不順不僅讓客戶沮喪，更嚴重侵蝕對品牌客服的信任。
系統穩定性與持續表現不足：AI 客服系統的穩定性不僅指系統是否運轉正常，還包括回答品質的一致性和可靠性。許多組織導入生成式 AI 客服後發現，模型輸出的準確率和可靠性難以長期保證。在英國政府的 GOV.UK Chat 試點中，儘管有近七成用戶覺得 AI 回覆有幫助，但仍有 約35% 的用戶對整體體驗不滿意。專家審查也發現，測試中有些查詢因對應的網頁資訊過長而未獲得回答，且 AI 出現了所謂「幻覺」現象，捏造了不正確的資訊當作答案。這表明現階段的 AI 時常受到訓練數據品質、模型局限性的影響，導致反應不穩定。另一方面，系統整合與基礎架構也是隱憂：如果 AI 客服與企業原有的後端系統（如工單系統、資料庫）銜接不良，就可能出現崩潰、延遲或資料調用失敗等技術故障，影響服務連續性。有調查指出，高達 50% 的消費者認為聊天機器人在繞了一大圈問題後才承認無法解決他們的需求，浪費大量時間。總之，缺乏穩定性會使 AI 客服無法持續提供高品質服務，甚至讓客戶對其失去耐心。

上述三大問題說明了：AI 客服絕非上線後即可高枕無憂的萬靈丹。如果不加以改善語意理解、完善人機協作流程並強化系統穩定性，AI 客服不但無法帶來預期效益，反而可能損及客戶體驗與企業聲譽。

治理與風險控制：邁向 Agentic AI 的最佳實踐

面對 AI 客服的挑戰，企業必須採取積極的風險治理策略，特別是針對具有高度自主性的 Agentic AI，更需要在技術與管理層面同步強化以下幾項控制措施：

法規遵循與倫理考量：最後，在治理層面必須確保 AI 客服符合相關法規與倫理標準。各國對 AI 的監管日趨明確，特別是在歐盟，《人工智慧法》（AI Act）即將生效，其中針對客服聊天機器人這類風險屬性較低的系統也提出了透明度要求：系統必須清楚告知用戶他們面對的是 AI，而非真人。企業應主動遵守這類規範，在客服介面上提示「智能助理」身分，避免誤導消費者。同時，務必重視資料隱私與安全，確保客戶提供的個資在 AI 模型訓練與應答過程中受到保護，符合 GDPR 等隱私法規要求。在倫理層面，企業應對 Agentic AI 可能做出的自主決策進行風險評估，避免算法歧視或偏見影響服務公正性。此外，建立AI 治理委員會或審查機制也是值得考慮的做法，定期審視 AI 客服的決策是否符合公司價值和社會期許。一旦發現 AI 行為偏離規範（例如出現不當言論或歧視傾向），應有緊急關停或人工介入的機制。總之，只有在法規與倫理框架內運行，Agentic AI 的威力才能被安全釋放，而不會演變成企業的風險負債。

觀測性（Observability）機制：建立完整的監控與日誌系統，提高 AI 客服的透明度。也就是說，企業需即時監測 AI 的對話內容、決策依據和性能指標，以便迅速發現異常行為。例如，為高風險 AI 系統保存自動化日志，可以確保日後追蹤每次服務的輸入輸出，提升問題可追溯性。透過儀表板持續觀察關鍵指標（如正確解答率、無法回答的比例、用戶情緒傾向等），團隊才能及早發現偏差並調整模型，使 AI 持續朝正確方向學習。

容錯設計與安全柵欄：在系統架構上融入容錯與失效保護理念，確保當 AI 判斷失誤或發生故障時，不會立刻導致客戶體驗崩盤。實務作法包括：對 AI 的輸出設定合理的校驗與約束（例如偵測不恰當內容時自動停止並提示錯誤），以及建立備援方案（fallback）。一旦 AI 無法提供滿意答覆，應有預先設定的應變步驟（如提供道歉訊息或引導常見問答頁面），降低因模型出錯帶來的負面影響。此外，對持續學習中的 AI，要有機制防止其偏離預期軌道，例如透過強化學習人類反饋（RLHF）來懲罰錯誤行為、獎勵正確決策，避免模型演化失控。總之，完善的容錯設計能讓 AI 客服即使在面對未預期情境時，仍能以可控方式退階或降級服務，保障系統整體穩健性。

明確的人機轉接策略：設計清晰的轉人工規則與流程，實現 AI 與人工客服之間的無縫協作。首先，企業應界定哪些情境下必須將用戶交由真人接手（例如用戶多次重複要求轉人工、出現負面情緒或交易等高風險操作）。當觸發條件達成時，系統需立即啟動轉接，並將對話記錄、上下文重點和用戶歷程同步傳遞給接手的客服人員，避免資訊落差。為確保體驗順暢，AI 應向用戶清楚說明正在轉接並預估等候時間，同時後台路由到最適合該問題的團隊或人員。此外，定期演練和優化轉接流程也很重要，包括訓練客服人員閱讀 AI 提供的摘要、快速接續對話。將人機協作視為同一服務流程的連續部分，才能讓客戶感受不到明顯斷層，真正發揮 AI 輔助人力的效益。

KPI 透明度與持續優化：為 AI 客服建立明確的績效指標，並對內對外保持適當的透明度。內部而言，管理團隊應定期審視如解決率、首次回應時間、用戶滿意度、轉人工比例等關鍵 KPI，將 AI 表現量化以監督進度。一些成功導入 AI 客服的企業甚至會將這些指標公開給全體員工或納入例行報告，以促進各部門協作改進。對外而言，對於企業客戶或高度重視服務的行業，也可考慮適度公開 AI 客服的運行情況（例如在年報中揭露提升了多少服務效率、降低多少客訴率），以展現企業負責任的態度。值得注意的是，透明度並不代表曝光缺點，而是為了建立反饋循環：當績效未達標時，企業能及時調整策略，例如增加訓練數據、更改對話流程或提升轉接比率。聊天機器人不是一勞永逸的技術；持續的資料更新與對話設計優化，才能確保其隨著業務和客戶需求的變化而演進。透過KPI透明化和持續迭代，AI 客服才能朝著與客戶期望一致的方向發展。

從第一性原理出發的 AI 客服策略建議

面對 AI 客服的誘惑與挑戰，企業需要冷靜思考，在戰略層面做出審慎規劃。以下提出 三項可執行建議，協助企業從第一性原理出發，打造以客戶價值為核心、風險可控且具彈性的 AI 客服方案：

聚焦本質價值，勿為技術而技術：回到客服的初衷，思考引入 AI 是否真正為客戶創造價值。企業應明確列出客戶在服務中遇到的核心痛點，如等待時間長、重複回答相同問題等，再評估 AI 能否有效解決這些問題。如果導入 AI 純粹是追趕潮流或削減成本，卻犧牲了應有的體驗（例如高齡客群無法使用複雜科技），那就本末倒置。在立項之初，不妨多與一線客服人員和客戶訪談，以第一性原理檢視：客服的本質在於滿足客戶需求並提供安心感，AI 的角色應是輔助達成這個目標，而非偏離它。
風險分層導入，循序漸進迭代：將客服場景按照複雜度和風險高低進行分層，優先以 AI 自動化低風險、標準化的任務。例如，可先讓 chatbot 回答常見問題、查詢訂單狀態等容錯率高的場景，而將高情感或高風險的交互（如客訴處理、銷售談判）保留給人工或由 AI 提供輔助建議。這種分層策略能讓企業在小範圍內驗證 AI 成效並逐步擴大應用範圍。同時，在部署初期預留人工備援，監看 AI 表現以隨時介入調整。一旦低風險任務運行穩定，再考慮挑戰更複雜的應用。漸進式迭代不僅降低導入風險，也讓組織有時間適應、培養內部 AI 能力。
強化系統彈性，打造人機協同生態：AI 客服應被設計為靈活可調的一部分，而非僵化替代人力的工具。企業需建立人機協同的服務流程：確保無論是 AI 或真人介入，都能共享資訊、銜接工作。例如，打造統一的平台讓 AI 和人工客服查看相同的客戶歷史記錄，避免訊息孤島。服務流程上保持彈性，允許客戶隨時要求轉真人，並提供多管道選擇（電話、即時聊天、人工作業）的無縫切換。彈性也意味著根據業務需求可伸縮：高峰期 AI 分擔大量諮詢，離峰時依然保留人工關懷。一個有彈性的AI客服系統，能隨環境變化和個別客戶需求進行動態調整，既發揮AI長處又不丟失人性溫度。
建立持續監控與反饋閉環：AI 客服上線後，工作並未結束，反而進入持續優化階段。企業應投入資源監控其KPI，並收集用戶反饋（例如客服調查評分、使用者留言）。建立明確的責任機制，指定團隊定期檢視 AI 對話記錄，分析誤判案例和未解決問題的成因，作為下一步改進的素材。同時，鼓勵一線客服人員提出 AI 建議或反饋——例如哪些問題 AI 總是回答不好、哪些場景可以新增自動化。將AI表現與客戶滿意度納入常態的營運檢討，使優化過程閉環運行。唯有如此，AI 客服才能越用越聰明，真正實現 「人機共訓」，持續貼近客戶需求的變化。
前瞻合規與人才培養：面對快速發展的 AI 法規環境，企業需超前部署合規策略。一方面，主動研究並遵守所在國家/地區對 AI 在客服應用上的要求（如歐盟強制的 AI 身分告知、資料管理規範等），將合規內建到產品設計與使用者體驗中，避免日後法律糾紛或罰則。另一方面，培養內部跨領域人才至關重要——客服團隊需要懂 AI 工具運作原理，技術團隊需要理解客服業務邏輯與倫理底線。透過定期培訓和模擬演練，提高團隊整體的 AI 素養 和應變能力。例如，訓練客服主管閱讀 AI 性能報告、掌握何時人工介入；培養資料科學家關注模型公平性和隱私保護。當組織內部的人才與制度都準備充分，才能在 AI 客服領域走得穩健且長遠。

最後，AI 客服代表了服務模式的重大革新，但成功的關鍵不在於追逐潮流，而在於回歸客戶價值與服務本質。企業唯有從第一性原理出發，以務實和前瞻的態度審視 AI 技術的運用邏輯，分層評估風險、穩步推進，同時牢記人性的不可或缺與系統的彈性設計，方能將 AI 客服的潛能轉化為實際的競爭優勢。在這場技術與體驗的變革中，以不變的初心（滿足客戶）應萬變的創新（AI 工具），方是立於不敗之地的長久之道。

資料來源：

已發佈

2025-07-01

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分類:

趨勢分析

作者:

FIRST LINE 新聞室

AI, 聊天機器人