天润融通周光杰：告别传统智能客服三大困境，让AI员工实现思考、执行、闭环 | 客服节精彩回顾

周光杰 天润融通AI智能体产品运营负责人

许多企业在部署智能客服时满怀期待，但上线后发现：用户描述一段文字或发一张图片，系统就难以应对；每次沟通都要重复已经反馈过的问题；真正要完成退款、报修等操作时，智能客服无法调用业务系统。

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这些困境的背后，是传统智能客服的三个先天不足：

第一，被动响应，无法有效解决复杂问题。只能回答预设问题，无法主动理解并执行复杂任务。

第二，缺乏长期记忆，客户体验差。仅具备对话级短期记忆，用户需反复重复信息。

第三，系统集成和工具调用能力有限。无法有效调用API和业务系统，服务能力受限。

破局之道在于从“智能客服”升级为“AI智能体”（AI Agent）。

智能体的核心能力包括：

• 持续自主执行任务（如退款需查订单、判条款、生成工单、回复客户、发短信）；

• 智能分解复杂任务（用户一句话中包含“查积分”和“兑换商品”两个意图，自动拆解执行）；

• 丰富工具调用能力（查订单、创工单、检索知识库等）；

• 长期记忆（记住用户历史进线渠道、反馈过的问题、提交的工单）。

正是这些能力，让AI从“回答问题”走向“解决问题”。

天润融通在近两年交付了300多个项目，从中提炼出项目交付没有达到预期的四个主要原因。

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1.认知原因：经过传统的智能客服或相关软件，使企业将AI视为一次性购买的软件，忽视其作为“数字员工”需要持续训练和运营的本质；容易“憋大招”，期望短期内解决所有问题，缺乏耐心。

2.流程设计原因：将复杂繁琐的人工流程直接复用给AI，或套用传统NLP机器人的知识库和流程，未结合AI智能体多轮对话、推理能力重新设计。

3.团队协作原因：一般是技术团队主导，业务和客服专家参与不足，导致AI无法理解真实业务场景逻辑；客服、技术、产品、运营部门沟通割裂。

4.AI运营原因：认为上线即终点，未建立数据监控、模型迭代的长效机制；忽视知识库价值，知识质量差、不完整、边界不清晰，导致AI回答错误。

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为解决这些问题，天润融通引入了“AI员工”概念——具备文字、图片、语音多模态感知、理解、推理、执行能力的智能体，可以像真人一样独立完成复杂客服任务。

以下三个“AI员工”已在多种场景中落地：

1号AI员工：故障排查专员。在软件排障、智能硬件排障、产品使用咨询等场景中，AI能够引导客户多步骤操作，不断鼓励、拆解步骤，最终在电话端直接解决问题。独立接待率可达87%，每天可解决3000多个产品使用和故障排查问题。

2号AI员工：服务建单专员。当故障无法远程解决时，AI负责售前留资、报装、报修、客诉等场景的信息收集和工单创建。建单准确率可做到95%，转人工率降低至20%，单个并发可处理100单以上。

3号AI员工：服务管理专员。在服务履约和完结阶段，AI处理满意度回访、客诉回访、进度确认等外呼任务。可收集是否准时上门、是否穿工服、服务态度、现场清理等多项信息。满意度回访能够做到35%—44%，大概是真人效率的1倍。

传统软件采购中，企业难以衡量ROI，效果不可控、风险自担。天润融通推出“按效果付费”模式，分四步走：

场景诊断（明确当前问题解决率与差距）→ POC验证（搭建并上线验证，拿到效果基线）→ 按效果付费（明确效果目标，按达成付费）→ 持续运营（专人对接，确保效果不断提升）。

在真实客户案例中，有企业的AI解决率从40%做到了80%，转人工率从50%降至13%，AI服务后的满意度评分可达4.5以上。

某头部智能制造企业，AI解决率从50%提升到85%，在业务增长30%的情况下，客服团队没有做任何扩容，年化节省成本超过600万元。

在呼入场景中，通过AI分流替代传统IVR，用户找到解决方案的时间从2分钟缩短至40秒，企业的话费成本也显著降低（400热线按分钟计费）。

此外，AI客服可以带有地方口音，极具真人感；能够灵敏地打断、附和；完成复杂地址确认、模糊时间澄清、服务项目查询和报价；低时延、背景音、查询前安抚等细节，进一步提升了对话体验。

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