在AI大模型的熱潮下，企業(yè)對AI客服的想象似乎正聚焦于打造一個無所不知、對答如流的“超級對話者”。我們驚嘆于大模型帶來的自然語言交互革命，并期待AI能更像人一樣與客戶溝通。然而，若我們回歸第一性原理，深思客戶尋求服務的根本需求，客戶真正想要的是什么？答案從未改變：不是更快的對話，而是更快的“問題被解決”。

“第一性原理”（First Principles Thinking），是一種非常根本的思考問題的方式。它倡導我們回歸事物的最本源、最核心的出發(fā)點，去探究那些構成事物基礎的、不證自明的“基石性”真理。而不是參考過去的經(jīng)驗、模仿別人的做法，或者是基于現(xiàn)有的類比去尋找答案。

從對話回到狀態(tài)改變：

客戶需要的是結果，而非過程

據(jù)《Customer Contact Benchmark Report 2024》數(shù)據(jù)顯示，約70%的客戶咨詢屬于“狀態(tài)查詢類”問題，這類需求本質上只是對系統(tǒng)內部狀態(tài)的一次讀取，并不需要復雜判斷。

當我們談論客戶服務時，一個基礎的第一性原理是：客戶與企業(yè)聯(lián)系，是為了達成某個具體的結果。這個結果可能是獲取一條信息（訂單狀態(tài)）、完成一項操作（修改地址）、解決一個困境（產品故障），或是滿足一種期望（獲得補償）。表面上看，這是一種提問行為，但本質上是為了促成一次狀態(tài)的改變——從“未知”到“已知”，從“等待中”到“已解決”。

換言之，對話只是客戶選擇的一種手段，它是達成目的的路徑，而非目的本身，問題的閉環(huán)解決才是對話的終點。

從更聰明的機器人

轉向更會服務的AI

很多企業(yè)在客服上的AI嘗試仍停留在對話流程的打磨上，比如提升意圖識別準確率、縮短響應時間、訓練上下文關聯(lián)等。這些打磨誠然沒有錯，但從實踐中我們發(fā)現(xiàn)，許多客戶咨詢的根本原因并非問題難，而是信息看不見、流程不可感知、狀態(tài)無法追蹤。

舉例來說，在訂單服務中，如果企業(yè)能將物流、退款等核心狀態(tài)通過實時信息卡片、短信鏈接或 App 推送直接傳達給客戶，很多“我的快遞到哪了”這類重復問答自然就會減少。

再比如退款進度的可視化，企業(yè)可以將整個退款流程分解為“申請成功 → 審核中 → 審核通過 → 銀行到賬”等階段，并同步展示在用戶界面中。如此一來，用戶無需通過客服去“追問”退款狀態(tài)，系統(tǒng)已在前面給出了答案。

此外，一些平臺還在嘗試將互動微流程嵌入主業(yè)務系統(tǒng)，例如教育平臺通過課前測評問卷判斷用戶意圖，AI自動推薦適配課程，免去了用戶重復描述自己的需求。

這些設計的共同邏輯，是讓AI主動說話，而非讓客戶發(fā)問。這追求的不再是一個更聰明的對話機器人，而是一個更智能、能自我完善、讓客戶省心的業(yè)務服務AI系統(tǒng)。

AI 客服的正確打開方式：

從對話模擬到Agent落地

很多企業(yè)在引入AI客服時，思考的起點仍是“是否能替代人工對話”。但是，哪怕接入最強大的大模型，也只是把對話變“流暢”，卻無法讓問題“閉環(huán)”。

要構建一個省心的業(yè)務服務AI系統(tǒng)，意味著AI客服的核心價值，并不在于模仿人說話，而在于重構業(yè)務流轉方式，推動信息流和操作流的結構化與自動化。這正是AI Agent的落腳點：它不是“對話更流暢的機器人”，而是能感知意圖、調取數(shù)據(jù)、調用工具并完成任務的“服務執(zhí)行體”。

換言之，AI大模型的價值不是讓AI客服更像人，而是幫助企業(yè)用非人的方式處理原本只能靠人的流程——這就是深入企業(yè)業(yè)務的AI Agent的價值所在。這背后要求企業(yè)具備統(tǒng)一、靈活、可擴展的技術平臺，因此，合力億捷自研客服領域AI Agent平臺——

MPaaS平臺是面向企業(yè)場景打造的 AI Agent 搭建平臺，支持可視化編排，讓企業(yè)像搭積木一樣快速構建深度結合業(yè)務流程的AI客服Agent。通過流程節(jié)點的圖形化組合，無需編寫代碼，也能高效實現(xiàn)復雜業(yè)務邏輯的配置與上線，大幅降低了Agent部署門檻，加快了落地應用節(jié)奏。

MPaaS同時內置MCP協(xié)議引擎，作為連接AI大模型的“萬能插座”，使 Agent 能以統(tǒng)一、高效的方式調用內外部系統(tǒng)、工具與數(shù)據(jù)源。配合平臺對 業(yè)務流程規(guī)則與執(zhí)行路徑配置的支持，MPaaS 能幫助企業(yè)構建具備清晰判斷邏輯和任務閉環(huán)能力的服務型 Agent，讓AI真正嵌入業(yè)務流程，而非停留在對話層面。

指標轉向：從響應速度轉向

事務閉環(huán)效率

要真正實現(xiàn)服務模式的升級，企業(yè)在內部衡量標準上也需要做出改變。我們建議用更貼近“結果交付”的指標替代傳統(tǒng)的過程型指標。

過去常用的如首次響應時間（FRT），只能反映是否“快”做出回應，但不能代表問題是否解決。平均對話輪數(shù)越少，可能說明機器效率高，也可能說明客戶沒有耐心繼續(xù)對話。CSAT 和 NPS 作為情感反饋指標，也很難真實反映事務完成效率。因此在這些指標之上，企業(yè)還應該關注三個核心指標：

一是問題閉環(huán)總耗時。也就是從客戶點擊客服入口到事務最終完成的總時間，它直接衡量系統(tǒng)處理能力和響應機制的協(xié)同性。

二是無需對話完成率。即通過卡片、自動流程或客戶自助解決的事務比例，這個比例越高，說明系統(tǒng)的服務自動化程度越高，AI 投入才真正起到了減負作用。

三是客服干預比例。也就是在所有事務處理中，仍需人力介入的問題占比。這個比例越低，說明系統(tǒng)整合度越高，客服越從重復任務中脫離出來。

真正的AI客服，并不是要做一個更聰明、更人性化的對話機器人，而是推動企業(yè)服務方式的重構。從第一性原理出發(fā)，我們發(fā)現(xiàn)：對話不是客戶的目的，而是信息與服務缺位的替代品。

當我們愿意直面這個事實，并以此倒推系統(tǒng)設計——讓信息自動可見、流程自動觸發(fā)、事務自動閉環(huán)——才是 AI 在客服領域真正值得做的事。