AI 客服不是魔法：企業最常踩的三個坑

很多人打過客服電話後，都曾經在心裡冒出一句話：「這要是 AI 處理，是不是比較不會卡那麼久？」
AI 的確正在改變這個行業，不過外界想像的「全部自動化」離現實還有一段距離。

目前各大科技公司都很積極投入 AI 客服，原因很簡單：人力貴、需求大、流程又固定。像印度大型科技公司高層就講過，亞洲不少客服中心未來可能不再需要那麼多人手。國外研究機構也預估，常見的客服問題有很高比例會被自動處理掉。

不過，光看這些數字會讓人以為 AI 馬上就要接管，但實際使用起來就沒那麼順。

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AI 會不會讓客服中心消失？看起來還沒那麼快

近期不少物流公司把 AI 客服放上線，目標是縮短查詢時間。聽起來很方便，實際用起來卻常常有反效果。英國就有人遇到聊天機器人堅持說「包裹已送達」，還秀出一張完全不是那個地址的照片。更麻煩的是，畫面停在那張照片後就不能繼續對話，整個流程卡在半路，讓人不知道下一步該怎麼辦。

更誇張的還在後面。英國包裹公司 DPD 之前推出一款 AI 聊天機器人，原本希望它能回答基本問題，結果測試期間不但講錯內容，還因為被使用者激到情緒，直接飆髒話、抱怨公司服務有夠爛，甚至寫詩嘲諷自家品牌，最後被迫緊急撤掉。這件事後來被多家外媒報導，像《TIME》就寫得很完整，也有 TechSpot 還原機器人「暴走」的過程。

這些狀況讓不少企業開始重新思考 AI 要介入多少。因為一旦出包，不只是體驗變差，品牌信任度也會被拖下水。

另外，國外最近有研究把物流末端配送拿來分析，發現消費者在面對高價值、敏感性高的包裹時，仍然比較想找真人處理，而不是完全交給機器。這代表 AI 的確能處理大量重複問題，但牽涉到信任或風險時，大家還是會回頭找人工。

💡 有些企業以為生成式 AI 上線後，知識庫亂一點沒關係，反正模型會自己「理解」。但實際情況剛好相反。AI 再聰明，也只能根據你給它的資訊去回答。如果知識庫內容不完整、不同部門的資料互相矛盾，AI 只會把這些問題放大，甚至更快地傳遞給顧客。這也是為什麼在導入生成式 AI 時，資料與知識管理反而比以前更關鍵。

大家都想用 AI，但成功率不高

大家都在談要把 AI 放進客服，但真正做到效果穩定的公司其實不多。國外研究機構 Gartner 的調查提到，雖然有將近八成的客服主管正在測試或部署 AI，但最後「完全達到預期」的只有兩成左右。換句話說，多數專案卡在落地階段，效果和想像差很多。

會出現這種落差，其實有幾個原因。

第一個是 AI 本身還不夠可靠。它有時會講錯話，或者把舊資料當成最新答案回給顧客。這種狀況一發生，不但沒解決問題，客訴反而比人工時期更多。

第二個是資料建置比想像中難。很多企業原本以為「AI 上線後就能自動幫忙整理資訊」，但實際上，資料清理依然得靠人力把內容整理到模型可以用的程度。有些美國企業導入聊天機器人後才發現，內部知識庫只要稍微混亂，AI 就會把錯誤放大，還放大得更快。這也是為什麼不少專案不是卡在技術，而是卡在資料基礎本身。

第三個原因則來自市場端。這兩年 AI 被講得太夢幻，導入速度、效果、學習能力都被包裝得很漂亮，但企業真的開始做時，才發現外部廠商的承諾常常停留在簡報裡。等到專案啟動，才看見落地方式跟當初說的差距不小。

這類情況不少企業都遇過，也讓很多主管開始重新檢視 AI 專案的可行性。下面幾種狀況，是許多企業在推 AI 專案時都碰過的問題：

一、導入期被講得很短，但實際上拖很久

有些廠商會說：「把資料交給我們，我們會幫你訓練好 AI。」聽起來很厲害，但實際做法常常不是這麼回事。很多時候他們根本沒有訓練模型，只是把你提供的資料整理成一堆欄位，然後透過 API 丟給外部的基礎模型運算。
外觀看起來像是「專屬 AI 系統」，本質卻只是手動餵資料，加上一層界面。流程拖很久、效果也不一定好，但成本卻被包得比原本還高。

結果導致：

上線時間越拖越長
用戶期待落差變大
企業內部流程被迫配合廠商節奏

說穿了，就是把傳統知識庫整理包成「AI 訓練」，但真正費時的部分仍然是人工處理。

二、收費方式不透明，還會藏一些用戶其實不需要的費用

有些平台原生就能自行訓練 AI，企業也能直接在後台更新知識庫。但部分廠商會刻意把流程講得很複雜，讓客戶以為「一定要透過他們處理」。

你會看到：

明明是用戶自己就能做的資料更新，卻被包成額外服務
模型使用費、向量資料費、維護費拆開收
每次微調都要追加一筆費用

結果變成客戶越用越貴，卻不知道錢到底花在哪裡。

三、有完整數據可直接使用，卻被要求拆系統、重建流程

這種情況最常出現在「為了商業利益」而不是「為了做好產品」的廠商身上。

常見狀況包括：

客服紀錄、訂單資料在原平台都能直接串，但廠商卻要求重新做一次
明明只需要統一知識庫，卻被建議「分拆成多模組」，費用自然更高
用戶真正需要的不是更多功能，而是更乾淨的流程，但廠商卻持續推新模組

這些做法看起來像是在「客製化」，實際上只是把原本能一次搞定的事情拆成多項專案，讓企業花更多時間與預算。

真正的 AI 上線本來就不該是這種狀態。企業需要的是能落地的方案，而不是貼滿亮點、卻沒人知道怎麼維護的技術包裝。

💡 不少廠商在談 AI 時，講法通常都很動人，強調自己能做到哪些效果、能讓服務變多順。但企業稍微冷靜一下，去它們的官網或公開資料看，卻會發現有些案例實際企業已經停用、有些服務沒有後續更新、連自家的官網都沒有提供演示，甚至有幾家把普通的後台工具包裝成「AI 機器人」。這種落差不是個案，而是現在市場上蠻常見的現象。

AI 可以更貼近人嗎？

很多公司在導入 AI 客服前，第一步都是把多年來累積的客服紀錄整理乾淨，讓模型能從過去的案件中學到比較可靠的模式。這些資料通常來自菲律賓、印度等已經非常成熟的客服外包中心，那些地方每年處理的案件量大得驚人，內容也很整齊，對 AI 來說是很好的訓練素材。像美國科技媒體《Vox》就曾提過，AI 的成效往往跟資料品質成正比，而大型客服中心累積出的內容正好能補上這一塊。

不過，讓 AI 學資料只是基本功。真正麻煩的是那些「人類不用教也會做」的小細節。舉例來說，顧客抱怨商品壞掉時，真人通常會先表達關心，再開始詢問細節；AI 卻常常直接跳到流程，像「我已經幫你開工單」，效率看起來很高，卻讓人覺得完全沒有被理解。美國波士頓大學在 2024 年一份研究裡就提到，顧客對 AI 客服的不滿，多半不是因為答錯問題，而是「語氣太冷、節奏太快」。

另一個常見問題是企業自己下的限制太僵硬，反而害 AI 動彈不得。比方說，有些公司不希望客服談到競品或外部服務，結果顧客問到跨平台整合或使用方式時，AI 只能回「我不能回答」，像是被鎖住一樣。後來他們把這些規則鬆綁，讓 AI 可以在合理範圍內給建議，整體對話就自然許多，顧客抱怨也少了。

整體看下來，AI 的問題往往不在技術本身，而是在企業怎麼定義「怎樣算是一個像樣的服務體驗」。資料要整理，語氣要調整，規則也不能死板。只靠模型本身是堆不出好服務的。

AI 真的比較省錢嗎？

不少公司導入 AI 客服後，確實節省了不少客服成本，也讓不少顧客願意先試試 AI 處理問題。這方面曾被寫成「AI 幫企業降低重複性工作、釋放人力壓力」的成功敘述。

不過，只因為節省成本並不代表就能把所有客服人員都撤掉。事實是，有不少原本打算全面用 AI 取代客服人力的公司，最後發現這條路走不通。根據 Gartner 的報告，在那些期待透過 AI 大幅減少客服人力的企業中，有多達一半已經表示會撤回這樣的計畫。

也就是說：AI 帶來效率並不保證客服工作就此消失。

客服問題如果只是簡單重複型（像「訂單狀態？」、「包裹到哪？」）AI 處理確實有效。
但是涉及判斷、例外、情緒理解、複雜問題時，AI 不一定比人穩。很多企業因此保留人工客服來處理這部分。

從這些例子可以看出：AI 可以協助降低成本、分擔大部分工作，但客服人力不會完全消失，只會變樣、被重組。公司必須重新思考：客服到底要處理什麼、AI 能處理什麼、哪些還需要人。這樣的轉型，比起單純砍人力，更像是一項流程與服務品質的重構。

客服中心不會消失，但角色會改變

如有些客服問題不是照流程走就能解決，而是牽涉到信任感。像房貸申請、債務協商、保險理賠這類情況，顧客往往希望能跟真人談，至少有人能理解語氣、願意多問兩句，而不是一直被自動流程推著走。這也是 AI 到現在還跨不過去的門檻。國外調查也看到類似現象，比起簡單查詢，涉及高風險或情緒壓力的問題時，顧客更不願意把自己交給 AI 判斷。

同時，政策開始介入這個議題。美國國會有議員提出法案，希望企業在使用 AI 客服時要先講清楚，並在顧客要求時一定要轉接到真人，避免消費者被困在自動語音或聊天機器人裡。歐盟也在討論是否把「要求與真人對話的權利」寫進消費者保護規範，讓基本服務品質不會因為自動化而下降。

所以客服中心不會消失，而是從「大量機械式處理」轉向「分層式服務」。AI 處理大量重複性問題，像查訂單、改資料、補文件這類需求；複雜、敏感、需要判斷和情緒理解的狀況則交給真人。兩者是互補，而不是誰替代誰。真正的挑戰在於企業有沒有把資料整理好、流程設得清楚，以及願不願意承擔 AI 取代真人說話後帶來的品牌風險。

參考資料

已發佈

2025-12-08

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分類:

趨勢分析

作者:

FIRST LINE 新聞室

AI, 客服, 聊天機器人