在 2024 年 5 月的專欄中，我提到生成式 AI 能為企業的客服提供強大的助力。客戶服務場景最直觀的變化是，過去消費者遇到產品問題，需要撥打客服專線，由專人接聽回覆。現在更多情況下，客戶會透過線上客服機器人找到解決方案，或者是打電話時由語音機器人辨識需求並提供對應協助。
根據 BCG 的調查，企業每年大約花費 140 億小時在客戶聯繫上，導入生成式 AI 後，生產力最高可提升 60%。而生成式 AI 對客服的幫助，不僅局限於將部分流程自動化以取代人力，它還能協助組織優化客戶體驗，甚至創造商業績效。
整合用戶資訊及使用習慣，全方位掌握消費者需求
在客戶體驗提升方面，AI 聊天機器人具有即時回應與個性化服務的優勢。傳統客戶服務受限於工作時段，顧客必須在特定時段致電，若遇到複雜問題無法一次解決，可能需要重複打電話，並向不同客服人員解釋同樣狀況透過 AI，這些問題能夠迎刃而解，AI 能記錄並瞭解每位顧客的需求，大幅改善顧客體驗。BCG 估算，使用 AI 客服的企業，其「淨推薦值」（NPC，net promoter score，反映顧客是否願意向他人推薦產品，分數通常介於 -100~100 之間）會提高 10～20 分。
此外，生成式 AI 還能在客服階段創造銷售機會。一般企業通常會將客服部門與業務部門分開，因為客服是被動解決客戶的問題，而業務則需要主動推廣產品，兩者所需的能力和服務目標不同。AI 卻能像全知的助理，統合客戶的購買紀錄、使用習慣、個人資料，以及公司的服務流程與產品項目，不僅能解決客戶的問題，還能提升銷售機會。
例如，一位客戶來電詢問本月電話帳單的金額為何增加，客服人員查詢後發現是因為使用國際漫遊導致費用上升。這時 AI 可以進一步建議客戶，若有國際漫遊需求，建議切換到更適合的資費方案。BCG 指出，運用 AI 進行追加銷售，可以提高 20% ∼ 35% 的顧客終身價值（CLTV,customer lifetime value，每位顧客一生中為公司帶來的總收入）。
AI 客服導入 4 階段：從被動回應到問題預防
BCG 指出，客服導入生成式 AI，可以由淺入深分成四個應用場景。
第一階段「支持回應」 ：客服人員和生成式 AI 系統協同工作，AI 系統輔助客服人員解答複雜或跨部門的問題，提高服務效率和品質。
第二階段「客戶自助」：企業運用生成式 AI 優化客服流程，讓顧客可以透過手機 App 或網站自行發問，快速找到答案，提升服務效率。
第三階段「自動修復」：AI 在客戶未察覺問題前，便已偵測並修復問題。例如，設備公司在機台內導入 AI，當 AI 偵測到機台震動異常時，會自動分析原因並在可控範圍內修復，並同時通知客戶與設備商。這樣不僅提高修復效率，也避免了客戶主動報告問題的麻煩。
第四階段「問題預防」：與前 3 個階段不同，這個階段是透過 AI 預防問題的發生。例如，電信公司利用 AI 預測網路使用量變化，並在尖峰時段調整網路資源，避免網速變慢的問題，從而減少客服需求。
根據客服情境設立 KPI，確定導入效益
儘管企業在客服導入生成式 AI 已非新鮮事，但如果希望 AI 客服為自己帶來競爭優勢，建議根據上面 4 個階段，從「解決問題」朝「預防發生問題」的方向提高客戶滿意度。或者，將單一階段的服務做得更深，像是同業 AI 客服只能回答部分的問題，自家的 AI 能提供更快又全面的回覆。
其次，企業應將每次客戶互動視為潛在銷售機會，利用 AI 識別客戶的痛點，主動推廣產品，或將客戶的需求給業務單位，創造額外收益。
雖然 AI 擁有強大的能力，但它終究是工具，無法完全取代人力。不同客服情境中，人與 AI 協力的模式也不同，企業可以根據導入 AI 的方式與目的，訂立對應的 KPI 來確認成效。
例如，針對客戶基數大、喜歡詢問基本問題者，可以讓 AI 回答標準化的問題，並評估 AI 導入後，人員接聽電話的數量是否減少。而在客戶數量少但詢問問題比較複雜和多元的情況下，AI 可以輔助客服人員，提升他們答題的精確度。此時每通電話的通話時間是否變短，就是效益指標。
企業應依據自己的客戶類型，選擇最適合應用 AI 的情境，創造更高品質的客戶服務。
（口述｜徐瑞廷；撰文｜簡鈺璇）
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