如今，AI正加速從概念走向落地，企業(yè)也由此迎來第二次AI革命。這一年來，AI競爭焦點更加明確：企業(yè)級Agent應(yīng)用。

一財商學(xué)院聯(lián)合瓴羊發(fā)布2025版《102個增長實例——數(shù)智化增長領(lǐng)頭羊》，囊括三大應(yīng)用場景——客服場景、分析場景、營銷場景下的19個典型企業(yè)級Agent數(shù)智化實踐案例，以雀巢中國、長城汽車、森馬、騰勢汽車、圣迪樂、復(fù)興旅文等頭部企業(yè)為研究樣本，剖析企業(yè)面臨的行業(yè)挑戰(zhàn)、自身痛點以及Data×AI解決方案，以及它們?nèi)绾瓮ㄟ^AI實現(xiàn)增長。

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本文摘取了其中一個典型應(yīng)用場景——客服。

一個客服入口，覆蓋全鏈路服務(wù)

在企業(yè)的眾多運營模塊中，客服環(huán)節(jié)尤為特殊。它常被視作支持性崗位——幾乎存在于所有行業(yè)，卻又似乎獨立于核心業(yè)務(wù)之外。

傳統(tǒng)模式下，客服職能受限于內(nèi)部流程，往往僅能被動響應(yīng)。人工客服深陷于多系統(tǒng)查詢、情緒化投訴與重復(fù)性勞動的困境；早期的智能客服則因“已讀亂回”、轉(zhuǎn)接生硬、理解力弱，難以避免“轉(zhuǎn)人工”。

而如今，客服Agent正悄然改變這一局面。它能真正聽得懂問題、答得聰明?？头膬r值邊界也正在被重新定義——不止于銷售鏈路末端的服務(wù)，也是覆蓋全鏈路的業(yè)務(wù)起點。

作為業(yè)務(wù)遍布全球40多個國家和地區(qū)的綜合性旅游休閑度假集團，復(fù)星旅文需要應(yīng)對復(fù)雜的文旅場景和極高的用戶實時性需求?；陉惭駻gentOne平臺構(gòu)建的全場景AI度假智能體——AI G.O，能夠打通游前、游中、游后的全鏈路服務(wù)場景，提供7×24小時即時響應(yīng)能力，解決文旅行業(yè)服務(wù)過程中長期存在的需求分散、入口不統(tǒng)一、服務(wù)斷裂等問題。

同時，AI G.O還能覆蓋行程規(guī)劃、入住辦理、活動預(yù)約、問題反饋、離店關(guān)懷等多個觸點，在提升客戶滿意度和服務(wù)效率的同時，有效承接人工客服標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)類工作，使其能夠?qū)Ｗ⒂跒榭蛻籼峁└邷囟鹊姆?wù)。

長城汽車作為擁有超14萬員工的大型企業(yè)，在業(yè)務(wù)運營過程中，其云資源與桌面運維部門長期面臨巨大服務(wù)壓力，加上無轉(zhuǎn)人工服務(wù)，大量重復(fù)性問題得不到高效處理，答疑效率低下。

為此，長城汽車通過瓴羊Quick Service智能客服，在企業(yè)內(nèi)部建立統(tǒng)一咨詢?nèi)肟?。員工可隨時將問題反饋給機器人，再由機器人自動分類，簡單問題即時回復(fù)，復(fù)雜情況無縫轉(zhuǎn)人工，實現(xiàn)人機協(xié)同，顯著提升響應(yīng)效率與員工滿意度。

在知識管理方面，傳統(tǒng)知識庫已難以支撐快速擴張的業(yè)務(wù)需求，內(nèi)容更新滯后、錯漏頻發(fā)，不僅影響員工查詢，也加劇了人工客服的負(fù)擔(dān)。

通過整合知識庫、機器人與人工坐席，構(gòu)建了一站式客服工作臺。該系統(tǒng)支持輪班值守與標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)，能自動解析員工問題，精準(zhǔn)推薦解決方案。上線后，長城汽車客服支撐效能整體提升50%，人員效率與滿意度同步增長。

銷售、客服、資料管理員

AI客服一人分飾三角

如果說在客服問答場景下，AI客服千已經(jīng)能夠承擔(dān)智能問答、信息查驗等工作，那么在此基礎(chǔ)上還有更上一層樓的——打通了業(yè)務(wù)、運營和管理，真正絲滑融入企業(yè)組織，完成真人般的工作協(xié)同。

AI小千是千尋位置與瓴羊共同開發(fā)的客服Agent，作為千尋位置001號數(shù)字員工AI小千已正式上崗，幫助千尋位置完成C端客服工作。除了能夠隨時回復(fù)、聽懂客戶的問題，答得準(zhǔn)確、答得聰明，AI 小千還能打通售前、售后全流程，協(xié)助維護知識庫 ——既是銷售，也是客服，還是資料管理員。

其中“售前銷售”的功能，是通過將AI小千對話接入CRM（客戶關(guān)系管理系統(tǒng)）實現(xiàn)的。當(dāng)用戶在客服場景中初次表露購買意向時，AI小千能迅速識別這一售前線索，第一時間回復(fù)產(chǎn)品相關(guān)資料，判斷并引導(dǎo)客戶留下客資，避免線索遺漏。

自“商機抓取”功能上線后，AI小千已成功為千尋位置CRM系統(tǒng)導(dǎo)入多條真實客戶線索，并由業(yè)務(wù)團隊跟進(jìn)轉(zhuǎn)化。在官網(wǎng)北斗商城場景中，AI小千可主動向意向客戶推送商品鏈接、講解產(chǎn)品，并提供商品對比功能，像商場導(dǎo)購員一樣，引導(dǎo)客戶選擇合適的產(chǎn)品，完成下單。

售后方面的咨詢，主要來自C端散客。他們中大部分是已經(jīng)從經(jīng)銷商處購買千尋位置產(chǎn)品的客戶，遇到了售后、使用問題，希望得到客服幫助。這種情況下，AI小千可以跳過中間經(jīng)銷商直接對接用戶，既收集了一手客戶反饋，又省去了以往“中間商賺差價”環(huán)節(jié)，對未來優(yōu)化客戶收入結(jié)構(gòu)有所幫助。

“資料管理員”的工作集成在Al小千后臺。每一次AI小千與客戶的對話，都在后臺形成留存記錄，被分為“Agent標(biāo)注”、“無檔案”、“閑聊”，分別代表由AI小千標(biāo)注的知識點、沒有找到匹配知識點和閑聊內(nèi)容，以便客服團隊實時監(jiān)測、判斷AI小千回答是否正確，進(jìn)行二次打標(biāo)確認(rèn)和知識庫補充。

一鍵處理工單，客服效率倍增

面對繁瑣流程帶來的效率瓶頸，家電行業(yè)與航空業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)選擇了同一把鑰匙：將智能工單作為提質(zhì)增效的工具。

海信作為中國家電行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，則面臨著諸多行業(yè)共性挑戰(zhàn)：

系統(tǒng)碎片化嚴(yán)重：客服人員需要同時在多個平臺間切換操作。包括海信內(nèi)部系統(tǒng)、阿里商家后臺、物流查詢平臺等，工作界面分散，效率低下。

業(yè)務(wù)流程繁瑣:處理一個簡單的訂單查詢需要3-5分鐘，客服需要手動在不同系統(tǒng)中復(fù)制粘貼訂單號，查詢物流信息，再反饋給用戶。這種重復(fù)性操作不僅耗時耗力，還容易因人為因素導(dǎo)致錯誤。

2025年，海信與瓴羊合作，成為首批試點智能客服Agent系統(tǒng)的家電企業(yè)，Agent系統(tǒng)為海信客服工作帶來了工作方式上的變化：

智能工單處理，效率倍增。當(dāng)用戶提供訂單號后，Al自動調(diào)取物流數(shù)據(jù)，智能判斷配送狀態(tài)，甚至能識別歷史修改記錄并提示客服確認(rèn)。系統(tǒng)自動生成工單，將原本需要3-5分鐘的操作縮短為“一鍵完成”，大大提升了處理效率。

外呼助手，提升溝通質(zhì)量。針對傳統(tǒng)外呼中的痛點，Agent系統(tǒng)能夠根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程（SOP）生成標(biāo)準(zhǔn)化話術(shù)，并根據(jù)用戶語氣實時調(diào)整溝通策略。當(dāng)用戶情緒焦急時，系統(tǒng)會提示安撫話術(shù)；當(dāng)用戶表現(xiàn)理性時，則直接提供解決方案。這使得海信的外呼服務(wù)更加人性化和高效。

而在航空業(yè)這個高投入的行業(yè)，流程和效率的提升更直接與回報掛鉤。中國南方航空集團通過與瓴羊共同搭建的工單中心，不僅實現(xiàn)了線下業(yè)務(wù)流的線上化，而且通過智能派單功能讓任務(wù)處理變得更聰明。

創(chuàng)建工單從耗時費人的提報需求、評審調(diào)研、開發(fā)測試等變成了 “ 拖拉拽 ”，創(chuàng)建人不僅可以通過會員等級、航班時間等字段信息來決定任務(wù)的優(yōu)先級，還可以自主選擇規(guī)則分配和算法分配，來實現(xiàn)工單的智能分派。比如在算法分配中，如果在工單流程中設(shè)置了處理效能優(yōu)先，系統(tǒng)會根據(jù)員工往期的平均處理時長、完結(jié)率和被催量等標(biāo)簽綜合判斷工單應(yīng)該分派給哪位員工。

南航數(shù)科公司客戶服務(wù)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人黃良杰表示，在和瓴羊合作前，一個流程從開發(fā)到上線最快也要半個月時間。和瓴羊合作后，現(xiàn)在流程開發(fā)、上線可能一天就搞定了，配置時間壓縮至分鐘級，大大提高了開發(fā)的效率。

結(jié)語

目前，瓴羊的客服Agent能力已和阿里生態(tài)系深度打通，例如店小蜜、千牛、生意參謀和淘天物流部等，直接給到企業(yè)完整且全面的Agent服務(wù)。

可以看到，客服Agent讓客服的能力從回答問題、處理訂單延伸到了銷售場景，也應(yīng)用在企業(yè)內(nèi)部服務(wù)中，幫助企業(yè)自動化處理員工入離職、假期考勤、IT維修等，打造快速提效的“超級企業(yè)服務(wù)專家”。在Agent的賦能下，客服的邊界在不斷拓展，它不僅僅是傳統(tǒng)定義下的成本中心，而是未來企業(yè)業(yè)務(wù)增長的智能引擎。

本文涵蓋所有企業(yè)案例，

均在案例集中有更詳盡呈現(xiàn)。

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