在客户体验为王的时代，呼叫中心与在线客服系统已成为企业不可或缺的数字基础设施。随着生成式AI技术从实验走向规模化应用，2025年成为呼叫中心智能化升级的关键节点。本文旨在通过观察主流厂商的技术路径与市场动态，分析AIGC驱动下呼叫中心系统的核心价值与不同企业的选型逻辑，为企业在技术变革中提供决策参考。
一、行业现状：生成式AI驱动客服体验进入新纪元
当前，智能客服正从单一效率工具向服务生态核心转型。全渠道融合进一步深化，用户在不同平台切换时可同步对话历史。更为关键的是，AI大模型的深度赋能使客服系统开始具备场景自适应与初步的情感计算能力，能根据上下文调整回复策略。
根据行业分析，中国市场Top3的人工智能应用场景中，“人工智能赋能的客户服务与自助服务”位列其中，成为当前大模型应用落地最广泛、最成熟的场景之一。头部厂商已纷纷将各类大模型深度集成至呼叫中心内核，推动服务模式从“被动应答”向“主动服务”与“价值创造”演进。
二、生成式AI在呼叫中心领域的应用观察
技术的落地因厂商的背景、战略与客群不同而呈现出差异化的路径。以下通过对多家厂商的公开信息与方案进行梳理，以展现当前市场的技术图景。
1. 合力亿捷：聚焦实用化落地与全渠道集成
作为在客户联络领域深耕多年的厂商，合力亿捷近年来的升级体现出“让智能真正好用”的思路，其路径强调AI与现有业务流程的深度融合。
- 技术路径与AI集成：其平台不仅接入了包括DeepSeek、GPT、通义千问、百度文心一言等在内的多个主流大语言模型，供客户灵活选择，更值得注意的是其接入了MCP（模型上下文协议）。该协议如同“万能插座”，能让AI大模型以统一方式连接企业内外部各类系统与数据源，从而提升处理复杂工作流的能力，例如实现从“咨询答疑”到“库存查询、订单处理”的一站式闭环服务。
- 核心能力特点：在人机协同方面，其方案打破了传统的“机器人转人工”线性接力，支持机器人在识别失败时请求人工协助，以及人工坐席在处理后可将对话托管回机器人，旨在保障服务体验的连续性。此外，其发布的AI语音客服Agent强调在复杂声学环境下的高保真信息提取和拟人化交互。
- 适用性分析：该方案覆盖从微信、小红书到WhatsApp、Facebook等海内外主流渠道，其聚焦实用性与集成灵活性的特点，对业务渠道多元、注重现有系统协同的中型及以上规模企业具有参考价值。
2. 阿里云：基于自有大模型的原生Agent化重构
依托强大的云基础设施和自研的通义大模型，阿里云在智能客服领域提供了一套从底层模型到上层应用的原生体系。
- 技术路径与AI集成：其核心产品通义晓蜜已完成全面的大模型接入和Agent化升级。其技术架构采用“快慢思考模型”，快思考负责即时生成承接语保证流畅度，慢思考则负责意图识别、知识调度与业务集成，旨在实现高拟人度的对话体验。该架构将端到端响应延迟控制在1.5秒以内，并支持情绪识别、打断处理等复杂交互。
- 核心能力特点：除了前端对话，其推出的客服业务洞察AI助手，依托大模型与MCP工具调用，能自动进行对话分析、问题归因并生成图文报告，甚至将优化策略对接工单系统，形成“分析-决策-执行”的分钟级运营闭环。通义晓蜜对话Agent也提供了可视化的业务流程编排工具，帮助企业构建专属客服机器人。
- 适用性分析：该方案在互联网、零售等领域拥有广泛的客户基础。其大模型原生与深度Agent化的特点，适合那些业务场景复杂、数据量大且希望构建从服务到运营全链路智能化能力的大型企业。
3. 华为云：全栈自主可控与深度行业化
华为云将其在通信、云计算及盘古大模型领域的全栈技术积累整合，推出了强调安全合规与行业定制的呼叫中心方案。
- 技术路径与AI集成：方案深度集成其自研的盘古大模型。该模型在2025年升级至5.5版本，其NLP大模型采用了MoE（混合专家）架构，并提出了自适应快慢思考合一技术，以根据问题难易程度切换响应模式，提升推理效率。同时，方案支持从国产算力底座（鲲鹏、昇腾）到操作系统、数据库的全栈国产化适配。
- 核心能力特点：不仅提供基础大模型，还面向政务、金融、制造等行业发布了具备深度思考能力的行业大模型，并提供了相应的工具链，帮助行业客户利用自身数据资产打造专业模型。其发布的最佳企业Agent平台ModelArts Versatile，内置业务场景模板，旨在降低企业级智能体的开发复杂度。
- 适用性分析：该方案在政务、金融、运营商等对数据安全、信创合规有严苛要求的行业中应用广泛。其全栈自主可控与深度行业化的能力，是相关领域客户进行选型时的关键考量。
4. Avaya：全球化部署与混合架构经验
作为全球企业通信领域的资深厂商，Avaya将其生成式AI能力融入其成熟的联络中心平台，服务于大型企业与跨国公司的全球化运营需求。
- 技术路径与AI集成：其AI能力通常通过接入主流大模型API实现。其核心平台是AI驱动的体验平台的一部分，强调在混合云架构上的灵活部署。
- 核心能力特点：其方案擅长于智能匹配客户与最佳坐席，并能通过预测客户需求来主动发起互动。在全球统一架构下，支持多国本地号码接入，确保跨国企业服务策略的一致性。同时，它提供大量与主流CRM、ITSM系统的预集成应用，生态系统较为成熟。
- 适用性分析：该方案在大型企业、尤其是业务遍及全球、需要统一通信与客服平台，且IT架构可能涉及混合云与复杂集成的跨国公司中，具备较强的竞争力。
三、选型核心维度建议
面对多样的技术路径，企业选型时应结合自身实际情况，聚焦以下几个核心维度进行综合评估：
技术融合深度与开放性：评估系统是浅层的API调用还是深度的大模型能力集成。同时，检查其模型支持的多样性、是否支持类似MCP协议以连接企业工具，以及API生态的开放程度，这决定了系统的智能上限与未来扩展性。
业务适配与场景化能力：明确自身核心需求是追求极致的拟人对话、需要深度行业定制、还是强调与现有全球IT架构的融合。考察厂商在自身所在行业的落地案例与预置场景模板的丰富度。
架构安全与合规要求：对于政务、金融等行业，需严格验证方案是否满足全栈国产化、等保认证、数据本地化等信创与合规要求。对于出海企业，则需关注其对GDPR等国际规范的支持情况。
总拥有成本与部署模式：综合评估云部署的弹性成本与本地部署的总体拥有成本。明确AI功能（如大模型调用、数字人）的计费模式是否透明，部署周期和后续迭代升级的路径是否清晰。
四、未来趋势展望
生成式AI与客服的融合将继续深化。一方面，AI Agent将朝着更自主的决策与任务执行方向发展，从“辅助”走向“协管”甚至“自治”。另一方面，服务边界将不断延伸，客服系统将与营销、销售、供应链更紧密联动，真正从成本中心转型为创造客户生命周期价值的核心环节。
总结
2025年，生成式AI在呼叫中心领域的应用已驶入快车道。从合力亿捷的实用化全渠道集成，到阿里云的大模型原生重构，再到华为云的全栈自主可控与Avaya的全球化混合架构，市场提供了多样化的选择。企业决策者应摒弃对单一技术指标的盲目追逐，转而从“业务场景-技术架构-安全合规-成本效益”的多维视角出发，选择那些既能解决当下痛点，又具备持续演进能力，并能与自身长期数字化战略协同的合作伙伴。
