當(dāng)對客智能體從技術(shù)Demo走向市場檢驗(yàn)，真正的考驗(yàn)才剛剛開始。本文通過一個金融SaaS企業(yè)的真實(shí)困境，深入剖析了智能體產(chǎn)品上線的核心難題：如何跨越技術(shù)可行性與商業(yè)價值之間的鴻溝。

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前段時間和一位好久沒聯(lián)系的前同事約了頓飯，他現(xiàn)在是一家知名金融SaaS企業(yè)的CTO，席間他給我講了他們的一個困惑：

現(xiàn)在公司要求全員向AI轉(zhuǎn)型，他也帶著團(tuán)隊打造了一款對客智能體。現(xiàn)在這款產(chǎn)品已經(jīng)打磨了1年，數(shù)據(jù)鏈路打通了，流程也跑得起來，邏輯覆蓋度和意圖識別準(zhǔn)確率也比一年前高很多?？梢徽劦酵葡蚴袌?，大家還是很猶豫。

他問我：“這產(chǎn)品到底怎么才算是能達(dá)到上限標(biāo)準(zhǔn)？上了會不會被用戶罵？是轉(zhuǎn)方向還是要繼續(xù)投入？”

這類問題我這兩年做項目聽得還挺多的。大模型能力提升很快，企業(yè)內(nèi)部如果只是做出個能對話、給建議、生成結(jié)果的智能體，還是相對容易的。但真正的難點(diǎn)是：上線后有沒有人用，能不能形成一個穩(wěn)定的業(yè)務(wù)價值？否則團(tuán)隊閉門造車，最后只會越做越重、越做越像是個永遠(yuǎn)上線不了的研究項目。

吃完那頓飯，我發(fā)現(xiàn)自己對“對客智能體”這件事，也重新建立了一套更清晰的理解。趁熱乎勁兒還沒過，就趕緊寫篇文章，借此機(jī)會把這套思路用可操作的方式給大家講清楚，方便你直接拿去對照自己的項目。

對客智能體能不能上，判斷標(biāo)準(zhǔn)不在技術(shù)，在結(jié)果

坦率說，對客智能體的上線標(biāo)準(zhǔn)，比對內(nèi)要嚴(yán)格得多，尤其他們要做的產(chǎn)品，面向的還是垂直領(lǐng)域的企業(yè)客戶，萬一AI輸出的結(jié)果出錯，影響范圍還是非常大的。

不過在我問了一些技術(shù)上擔(dān)心的難點(diǎn)后，我的那位CTO同事非常自豪地告訴我，他們已經(jīng)在自己的業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累了很多行業(yè)數(shù)據(jù)，同步也打通了相關(guān)交叉領(lǐng)域的外部數(shù)據(jù)，我提到的一些復(fù)雜的查詢場景，也能用多輪澄清、再輸出候選方案的方式基本覆蓋。但就算是這樣，他們?nèi)耘f無法確認(rèn)這產(chǎn)品是否“合格”。

我問他為什么，他給了三句原因：

1. 技術(shù)雖然能跑通，但用戶的需求很難預(yù)測

2. 場景涉及的變量太多，很擔(dān)心實(shí)際體驗(yàn)不穩(wěn)定

3. 市場上對大模型的熱情和是否真實(shí)采用之間，還是有差距

這些顧慮，聽上去像是技術(shù)問題，但往深處想，真正的難點(diǎn)，在于決策體驗(yàn)、用戶信任和商業(yè)價值。

在一個智能體項目中，判斷其成功的標(biāo)準(zhǔn)其實(shí)就一句話：用戶愿意反復(fù)用，且能持續(xù)把關(guān)鍵指標(biāo)往好的方向推。

這里有兩個關(guān)鍵詞：反復(fù)用、關(guān)鍵指標(biāo)。

只要任何一個不成立，就算技術(shù)不是問題，也很難成為一個能長期投入的產(chǎn)品。

所以我給企業(yè)做判斷時，也會先向客戶明確這3個問題：

1. 用戶愿意把哪一段決策環(huán)節(jié)交給你？

2. 用戶從第一次體驗(yàn)到產(chǎn)生信任，要經(jīng)過幾步？

3. 企業(yè)能否把價值算明白？

通過這3個問題，把判斷標(biāo)準(zhǔn)從技術(shù)方案，拉回到結(jié)果的可行性上。

對客智能體的兩條路線：執(zhí)行型與決策型

在很多項目里，我發(fā)現(xiàn)最容易造成團(tuán)隊混亂的，是產(chǎn)品定位不清晰。通常來講，對客智能體會走向兩種路線：

1. 執(zhí)行型：盡量替用戶做事，把流程自動走完

2. 決策型：幫助用戶把選擇做得更穩(wěn)，降低決策成本

執(zhí)行型的想象力很強(qiáng)，技術(shù)挑戰(zhàn)也更大。決策型更克制，價值也更容易被驗(yàn)證。

這兩種類型沒有好壞之分，因?yàn)樵诓煌瑯I(yè)務(wù)里，它們能發(fā)揮的價值不同。

而我在做定位時，會先看一個關(guān)鍵變量：用戶的容錯空間有多大？

• 容錯空間越小，執(zhí)行型越危險。

• 容錯空間更大，執(zhí)行型才有機(jī)會形成閉環(huán)。

差旅、金融、醫(yī)療、法務(wù)這類場景的共同特點(diǎn)很明顯：用戶對結(jié)果敏感，出錯的代價高，信任建立慢。這種情況下如果想通過流程自動化來解決效率問題，就很容易給自己挖坑。

所以那天的飯局上，我給出了一條很明確的判斷依據(jù)：如果你提供的AI產(chǎn)品，用戶對結(jié)果的容錯空間太小，那就要把方向從執(zhí)行型收斂為決策型，先跑穩(wěn)最核心的價值，再談更自動的執(zhí)行能力。

判斷能否推向市場的四項硬指標(biāo)

可能是產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)習(xí)慣吧，當(dāng)討論陷入空對空的概念爭論時，我會傾向于用指標(biāo)來對齊預(yù)期。

下面四條，是我在多個項目里會不斷強(qiáng)調(diào)的成功上線標(biāo)準(zhǔn)。它們都很樸素，但管用：

1. 首次體驗(yàn)的完成率與放棄點(diǎn)

AI產(chǎn)品，尤其是對客智能體，最致命的問題通常發(fā)生在前60秒。用戶第一次試用時一旦覺得麻煩、不穩(wěn)定，會很快流失。

因此我通常建議把首次體驗(yàn)拆成5個關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)去看數(shù)據(jù)：

1. 用戶是否能在第一輪就進(jìn)入正確流程

2. 澄清問題是否用戶愿意回答

3. 用戶能否在 90 秒內(nèi)拿到可行動的結(jié)果

4. 用戶是否還要回到傳統(tǒng)方式自己查一遍

5. 用戶在哪一步退出最多

如果完成率上不去，就先別急著把功能做復(fù)雜，而是先把前兩輪對話打磨到讓用戶覺得省心。

2. 澄清輪數(shù)

對客智能體的澄清輪數(shù)過多，體驗(yàn)基本就崩了。

我給過很多團(tuán)隊一個簡單的上線門檻：平均澄清輪數(shù)控制在3輪以內(nèi)。

超過3輪，用戶會覺得你在審問他。

少于3輪，很多場景又容易給不出靠譜結(jié)果。

這個閾值在很多項目里都很有效，可以先拿它作為目標(biāo)。

3. 結(jié)果采納率

對客智能體的結(jié)果，如果用戶很少采納，產(chǎn)品價值就會被質(zhì)疑。

在業(yè)務(wù)復(fù)雜、風(fēng)險較高的場景里，我常用的參考線是：結(jié)果采納率達(dá)到30%以上，并且能穩(wěn)定維持。

如果連三成都不到，說明智能體在用戶眼里還沒有成為可靠的助力。你可以繼續(xù)優(yōu)化，但不宜大規(guī)模曝光。

4. 人工兜底比例和投訴率

對客場景一定會出現(xiàn)異常情況，關(guān)鍵在于異常是否可控。

我通常會要求客戶觀察兩個趨勢：

1. 人工兜底比例能否逐步下降

2. 投訴率在放量后是否穩(wěn)定，不能出現(xiàn)明顯跳升

這里面有個很現(xiàn)實(shí)的經(jīng)驗(yàn)：很多團(tuán)隊在小流量測試時表現(xiàn)很好，一放量就出問題。原因往往就出在數(shù)據(jù)超邊界、規(guī)則沖突、異常輸入處理不當(dāng)、以及產(chǎn)品提示不足這些細(xì)節(jié)問題上。

產(chǎn)品定位的落地拆解方法

聊到最后，我把話題又拉回到產(chǎn)品本身，想聽聽他是怎么定位這款產(chǎn)品的。

他說了一句讓我印象很深的話：

“我們希望能幫用戶自動生成一套完整方案，但總感覺哪兒不對。”

我當(dāng)時的判斷是：這個方向的問題，大概率出在“自動生成方案”這個目標(biāo)上。

只要用戶對決策結(jié)果存在顧慮，他們就會反復(fù)檢查模型的答案。這樣一來，智能體不僅沒有幫忙，還增加了額外心理負(fù)擔(dān)。

基于這點(diǎn)，我們重新梳理了這個產(chǎn)品的定位，把它調(diào)整成一個對客場景的“決策助手”，而不是自動方案生成工具。

二者的區(qū)別是什么呢？下面這兩件事，我認(rèn)為是決策助手更應(yīng)該專注的點(diǎn)：

1. 用戶不知道怎么選時，逐步引導(dǎo)他完成候選清單

這類助手的職責(zé)，不是直接給答案，而是讓用戶在幾步之內(nèi)理清思路：

1. 先確認(rèn)關(guān)鍵約束（預(yù)算、偏好、時間區(qū)間）

2. 再提出 2–3 個明確的澄清問題

3. 最后匯總成一個結(jié)構(gòu)化的可選清單

這個過程有助于降低不確定性，讓用戶感覺這是在AI的幫助下，逐步完善自己想法的過程，最終獲得一個可接受的方案。

“讓用戶參與到最后一公里中”，是目前AI產(chǎn)品獲得成功的關(guān)鍵原則。

如果用指標(biāo)來衡量其是否可行，可以關(guān)注如下三項：

1. 90 秒內(nèi)產(chǎn)出清單的轉(zhuǎn)化率

2. 澄清輪數(shù)是否不超過 3

3. 清單采納率是否達(dá)到 30%

決策助手的第二個價值，是幫用戶確認(rèn)當(dāng)前的選擇是否是最佳方案。例如判斷當(dāng)前方案：

• 有沒有違反企業(yè)政策

• 有沒有性價比更高的替代

• 有沒有隱藏風(fēng)險（換乘間隔、退改簽限制、低評分等）

• 是否值得按原方案下單

輸出也可以固定成更結(jié)構(gòu)化的格式：

• 建議結(jié)論：建議下單/建議換一個

• 觸發(fā)原因：哪條規(guī)則、哪項風(fēng)險

• 替代方案：一到兩個即可

• 用戶需要確認(rèn)的事項：兩條以內(nèi)

這是我更建議他們團(tuán)隊做深的一塊，原因很簡單：它更容易形成企業(yè)付費(fèi)理由，也更容易降低風(fēng)險。比如減少企業(yè)違規(guī)風(fēng)險，避免被打回返工浪費(fèi)的時間，還能幫企業(yè)節(jié)省預(yù)算，匹配出最優(yōu)性價比的方案。

相比自動生成方案，這種服務(wù)為用戶提供了另一種安心感。

因此，只要從兩項出發(fā)找準(zhǔn)定位、做出效果，銷售團(tuán)隊也就能把故事講清楚，產(chǎn)品也會更好賣。

上線前還要cover住的三大成本

實(shí)驗(yàn)階段，不斷放大模型能力來秀肌肉、造場景、擴(kuò)功能，這都無可厚非，但真正要對客時，如果想不到這些成本，你的智能體就只會消耗在無休止的迭代里：

1. 信任成本

用戶不信任你時，通常會出現(xiàn)下面三種典型行為：

1. 反復(fù)追問同一個問題

2. 拿它的答案去和其他渠道對比

3. 只當(dāng)作參考，不做實(shí)際動作

這些不信任行為帶來的額外成本，無法通過加功能解決，而是要在產(chǎn)品設(shè)計上，讓輸出結(jié)構(gòu)化、可解釋，并允許用戶快速修正話術(shù)，不讓他再輸入一遍。總之就是盡量在前兩輪對話把約束說清楚，讓用戶覺得AI真的理解了他的訴求。

2. 邊界成本

對客智能體最容易遇到的問題，就是基于模型能力倒推用戶需求，拿著錘子找釘子，最后的結(jié)果就是需求越堆越多、范圍越做越大、質(zhì)量評測也會越做越難

為了控制邊界成本，我的建議是：

先定義10個高頻問題類型，跑穩(wěn)一個閉環(huán)，建立評測集，作為一個迭代中期，之后再擴(kuò)展到30個、50個，以此類推。

只要你愿意把邊界寫出來，團(tuán)隊就會省掉大量無效投入。

3. 運(yùn)營成本

對客智能體上線后，必然會進(jìn)入到運(yùn)營階段。這里的運(yùn)營，可不只是拉個群，回復(fù)下用戶反饋。因?yàn)槟銜l(fā)現(xiàn)：

• 答案結(jié)構(gòu)要不斷迭代

• 規(guī)則和政策會持續(xù)變化

• 用戶輸入模式會多種多樣

• 評測集也要持續(xù)補(bǔ)充

很多團(tuán)隊的預(yù)算只考慮了開發(fā)和模型成本，根本沒想著要運(yùn)營這件事，最后就會出現(xiàn)上線后質(zhì)量下滑、口碑反噬。

我通常會建議企業(yè)把運(yùn)營機(jī)制當(dāng)成產(chǎn)品的一部分設(shè)計，并在規(guī)劃時就要產(chǎn)出運(yùn)營方案，包括但不限于：

• 每周收集Top問題并召開復(fù)盤會議

• 每周補(bǔ)充評測集并更新評測結(jié)果

• 每兩周檢查下規(guī)則與提示的有效性

• 每月跑一次大盤指標(biāo)復(fù)核

這些動作聽著像是管理動作，但它們決定了智能體能不能長期穩(wěn)定。

這頓飯后，我總結(jié)了對客智能體的三個判斷條件

雖然只是簡單地吃了頓飯，但對我而言，每次和高手的交流，都是對自己認(rèn)知的一次復(fù)盤。

總結(jié)下來，一款對客智能體是否可行，從下面三點(diǎn)判斷就足夠了，如果無法同時滿足這三項，最后的市場化道路就會非常艱難：

1. 用戶愿意把部分決策交給你

判斷方式很簡單：

• 能否在三輪對話內(nèi)，把用戶的心態(tài)從迷茫變成清晰

• 是否真正幫用戶節(jié)省時間

• 用戶愿意采用智能體方案的比例能否達(dá)到三成以上

這決定了用戶是否愿意繼續(xù)使用。

2. 場景的邊界和結(jié)構(gòu)是否足夠明確

越能拆出結(jié)構(gòu)化要素的場景，越適合作智能體，判斷標(biāo)準(zhǔn)如下：

• 需求能否被明確描述

• 變量是否能枚舉

• 規(guī)則能否被拆解成多套穩(wěn)定的邏輯結(jié)構(gòu)

• 模糊判斷是否可控

如果這些都不具備，越是想靠自動化提供服務(wù)，就越會給用戶帶來更多困擾。

3. 企業(yè)能否從中獲得直接價值

對客智能體如果只是提升體驗(yàn)，而缺少商業(yè)價值，就很容易被擱置。

因此要先問問自己，你的智能體，能否幫企業(yè)增加訂單、提升轉(zhuǎn)化、減少人工成本、規(guī)避不合規(guī)風(fēng)險，又或者可以提升客單價或業(yè)務(wù)深度。企業(yè)要看到這些數(shù)字，才會愿意長期投入。

結(jié)語

對客智能體這兩年非常熱，很多團(tuán)隊愿意投入，也投入得起。但真正稀缺的東西，反而是判斷什么時候該收斂，什么時候該放量，什么時候該停，什么時候該換方向。

這頓飯讓我更加確信：

對客智能體要想走得遠(yuǎn)，靠的往往不是更大的想象力，而是更清晰的邊界、更穩(wěn)定的體驗(yàn)、更可計算的業(yè)務(wù)價值。

如果你的團(tuán)隊正在做類似的產(chǎn)品，建議你把這套判斷閾值拿去對照一下。很多問題并不需要花太長時間討論，數(shù)據(jù)自然會給出答案。

希望這次飯局里討論出的經(jīng)驗(yàn)，可以成為你在思考智能體定位時的參考。

本文來自公眾號：互聯(lián)網(wǎng)悅讀筆記 作者：申悅

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