从客服系统采购到能力建设：AI Agent时代企业如何打造可持续的“服务生产力”

引言：跨越AI应用的鸿沟——从“技术尝鲜”到“价值实现”

当前，企业在人工智能（AI）Agent的应用中正面临一个核心矛盾：一方面是AI技术飞速发展所带来的巨大潜力，另一方面则是普遍存在的部署困境与价值实现难题。技术的热潮与商业的冷静之间，横亘着一道亟待跨越的鸿沟。

权威报告揭示了这一挑战的严峻性。例如，Forrester的研究指出，“AI的创新速度已超越企业的有效部署能力”，这直接导致企业AI成熟度得分在一年内从44分（满分100）显著下降至35分。与此同时，Gartner的深度分析发现，高达95%的AI试点项目未能产生可衡量的商业价值。这些数据共同指向一个现实——“AI应用鸿沟”正在扩大，许多企业的AI投入并未转化为预期的生产力。

显而易见，传统的软件采购思维——即购买一套功能固定的系统来解决眼前问题——已无法适应AI Agent时代的动态需求。本文旨在提供一个全新的决策框架，帮助企业决策者完成一次关键的思维跃迁：从“系统采购”的战术思维，转向“能力建设”的战略思维。其核心目标是构建一种可持续、可进化的“服务生产力”。这不仅关乎效率提升，更是一种能够创造新价值流、驱动主动式服务、并随市场变化而自适应的业务活资产。我们将从重新定义目标、剖析核心挑战、借鉴行业领跑者的战略蓝图，并提供一套关键技术能力评估标准四个层面，系统性地阐述这一转型路径。

一、重新定义目标：超越系统采购，构建“服务生产力”

在AI Agent时代，企业的目标必须进行一次根本性的升维——从简单地“购买一个客服系统”，转变为系统性地“构建一种可持续的服务生产力”。这不仅是措辞的改变，更是一场深刻的思维模式变革。它要求我们将“服务生产力”视为一个可进化、有生命的业务资产，而非一次性项目交付的静态产出。这种资产能够自我学习、适应，并持续创造新的业务价值，这决定了企业AI战略的起点和终点。

在这一转型过程中，企业的思维需要进一步具体化：从采购一个“工具”，转向“聘用”并持续培育一支具备业务执行能力的“数字员工”团队。这意味着AI Agent不仅能理解并响应请求，更能通过连接企业核心业务系统，主动完成预设的、闭环的业务流程，将静态的应答能力转化为动态的生产力。

然而，许多企业领导层在AI战略上存在着普遍的“愿景差距”（Vision Gap）。麦肯锡的报告显示，领导者们常常在设定宏大的AI目标与推动可衡量的业务成果之间挣扎。这表明，一个清晰的、以业务成果为导向的AI愿景是成功的首要前提。为了明确这一愿景，我们必须深刻理解“系统采购”与“能力建设”这两种模式的本质区别。

表1：传统“系统采购”模式与现代“能力建设”模式对比

这张对比表清晰地揭示了两种思维模式的巨大差异。能力建设模式将AI视为驱动业务增长的核心引擎，而非一次性的IT采购项目。它要求企业将目光从短期的功能实现，投向长期的价值创造和组织进化。

明确了构建“服务生产力”这一更高目标后，企业必须清醒地认识到，为何传统的采购和开发方法会在AI Agent时代频繁失效。

二、核心挑战剖析：AI Agent时代传统模式的四大“失灵区”

在向AI Agent驱动的服务模式转型过程中，企业普遍会遭遇一系列挑战与误区。这些问题根植于传统的技术实施路径，但在AI时代被急剧放大，形成了一个相互关联、互为因果的恶性循环，构成了战略上的“失灵区”。深刻理解这些挑战，是制定有效应对策略的前提。

1. “自主研发”的终结：高昂的试错成本与过时的产出

Gartner的报告指出，“从头开始构建完整内部AI平台的努力最终失败”已成为许多大型企业的现实。技术迭代速度之快，使得内部开发的解决方案往往在完成之日便已过时。企业投入巨额资金和顶尖人才，却换来了无法跟上市场步伐的产出。

表2：内部自主开发与专业供应商合作模式对比

该分析提出了一个决定性公式：效率 = 商业价值 / 时间。在竞争激烈的市场中，时间成本是压倒性的。当竞争对手已经利用成熟的专业平台优化业务流程时，任何试图“重新发明轮子”的企业都将面临被超越的巨大风险。这种内部开发的困境，又因另一个更深层次的问题而被加剧。

2. “人才鸿沟”：从招聘困境到能力体系缺失

这种在内部开发上的挣扎，很大程度上源于一场根本性的人力资本错配。人才是AI转型的核心，但企业普遍面临人才困境。Forrester的调查显示，在非行业领导者的企业中，仅有29%的受访者坚信自己拥有执行AI战略所需的合适人才组合。挑战不仅在于招聘顶尖的AI专家，更在于企业内部普遍缺乏将AI融入日常工作流程的体系化培训和文化建设。数据显示，仍有64%的企业坦言，他们“仍在识别实施AI战略所需技能的过程中”。而当企业缺乏合适的人才体系时，几乎就不可能解决下一个环环相扣的问题。

3. “价值衡量”的迷雾：缺乏与业务目标挂钩的度量衡

在缺乏专业人才和体系化能力的情况下，AI项目的价值如果无法衡量，就无法管理，更无法规模化。根据Forrester的报告，大多数企业缺乏明确的指标来衡量AI转型的回报，仅33%的企业能够将AI产生的影响与业务目标进行具体挂钩。这种度量体系的缺失，导致AI项目常常沦为与业务脱节的“技术实验”，无法向管理层证明其商业价值。这正是Gartner报告中提到的“95%试点项目失败”的核心原因之一。而这一切失控的实验，最终都将撞上一堵无形的墙。

4. “治理与安全”的滞后：在失控边缘的“狂野”创新

当项目价值不明、人才缺失时，所谓的“创新”便很容易演变成一场在失控边缘的“狂野”赌博。AI的自主性带来了前所未有的机遇，也伴随着失控的风险。Forrester发现，绝大多数企业都承认，他们尚未建立起合适的“护栏”来有效治理AI。与此同时，随着欧盟《AI法案》及中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规的逐步落地，治理、安全与合规正迅速从“繁重的义务”转变为“核心采购标准”和“竞争优势”。Gartner甚至预测，到2027年底，超过40%的AI Agent项目将因治理不善、成本不断攀升或商业价值不明而被放弃。

透视这些环环相扣的挑战后，企业需要一套行之有效的战略蓝图来系统性地应对。幸运的是，行业领导者的实践为我们提供了清晰的指引。

三、可持续生产力蓝图：借鉴行业领导者的四大战略支柱

Forrester在其报告中定义了一批在AI成熟度上遥遥领先的“行业领导者”。他们并非没有遇到挑战，但其应对策略却惊人地一致。这些共同策略构成了构建可持续服务生产力的四大战略支柱，为后来者提供了宝贵的蓝图。

1. 支柱一：采纳平台化架构，终结“应用孤岛”

行业领导者们深知，零散的、孤立的AI应用无法形成合力。因此，他们更倾向于平台化策略。数据显示，66%的领跑者制定了全面的AI平台战略，而在其他企业中这一比例仅为46%。Gartner将这种集成化平台称为“认知操作系统”，它能有效解决管理数十个独立AI解决方案的复杂性，实现数据和流程的无缝互联互通。这解决了困扰众多企业的集成噩梦。正如某领先平台的首席产品官所言：“一个拥有统一数据模型的AI平台，意味着一个统一的管理平台和界面。基于这样的端到端平台，你能够快速地构建和交付跨越技术、财务、供应链、员工和客户等所有职能的工作流能力。”这种平台化战略正是对效率低下、产出过时的“自主研发”模式的直接破解之道。

2. 支柱二：前置AI治理框架，化风险为优势

与被动应对不同，行业领导者们主动将AI治理前置。在“评估潜在AI应用并理解数据需求”方面，72%的领跑者开展了这些工作，而其他企业的比例仅为48%。他们将治理视为加速器而非刹车。Gartner的观点一针见血：“那些早期投资于稳健控制架构的公司，将在2026年获得明显的竞争优势。”一位行业高管也指出，即使是自主的AI Agent也需要“护栏”，而未来人类的角色将从繁琐的“回路中人”（in-the-loop）转变为更高阶的“回路上人”（on-the-loop）监督模式。一个前置的、强有力的治理框架，是根治“治理与安全滞后”这一顽疾、确保创新不偏离轨道的唯一途径。

3. 支柱三：聚焦业务成果，拥抱“按结果付费”

行业领导者更关心AI能“带来什么”，而不是“消耗什么”。这一思维转变正推动着AI定价模式的变革。Gartner的分析指出，企业越来越倾向于为“创造的价值”付费，而不是为“消耗的计算能力”付费。

表3：AI服务定价模式演变

这种结果导向的模式将供应商和客户的利益深度绑定，是确保AI投资回报率（ROI）最直接、最有效的方式。它直接穿透了“价值衡量”的迷雾，迫使AI项目必须与可量化的业务目标挂钩，从而证明其存在的商业合理性。

4. 支柱四：投资于人，实现“人机协同增强”

AI转型的核心终究是“人”。Forrester的全球创新负责人强调，企业应优先考虑“增强（Augmentation）”而非“自动化替代（Automation）”。行业领导者在人才策略上的领先之处也印证了这一点：

- 人才储备：50%的领跑者确信拥有合适人才，其他企业仅29%。

- 技能提升：80%的领跑者制定了再培训计划，其他企业为54%。

- 文化建设：71%的领跑者积极培养AI文化，其他企业为50%。

他们明白，未来的工作结构将从重复性的任务执行，转向对AI系统的控制、监督和优化。这种对人的系统性投资，正是填补“人才鸿沟”、构建支撑AI战略落地生根的组织能力的根本所在。

遵循这一战略蓝图进行顶层设计后，企业在选择具体技术平台时，便需要具备一双“慧眼”，能够识别出真正能够支撑未来发展的核心技术能力。

四、技术能力评估：甄别高效AI Agent平台的四大关键指标

当企业从战略层面转向技术选型时，如何判断一个AI Agent平台是否具备面向未来的核心能力？以下四个具体、可操作的技术评估标准，将帮助企业拨开营销的迷雾，触及技术的本质。这要求平台不仅提供工具，更要提供将技术转化为“生产力”的综合能力。

1. 架构能力：是否支持“协同式多智能体系统”？

未来的自动化业务流程将不再依赖于“单一的大型智能体”，而是转向由多个专业Agent组成的“协同式多智能体系统”。IDC预测，到2026年底，约40%的企业应用将嵌入特定任务的AI代理。复杂的业务任务，如完成一整个理赔流程，将被分解给多个角色专一（如信息收集、合规审查、客户沟通）的智能体共同完成。

- 评估要点：

  - 平台是否提供了强大的智能体之间协作和编排（Orchestration）机制？

  - 它能否将复杂的业务流程有效分解，并调度多个智能体高效协同，而非仅仅提供孤立的Agent工具？

  - 平台的架构是否支持低代码甚至可视化的流程编排，以降低企业自身进行“能力建设”的技术门槛？

2. 模型能力：是否具备“领域特定智能”？

通用大语言模型（LLM）虽然强大，但在特定业务领域往往显得“大而无当”。领域特定的小语言模型（SLM）因其高效率、高精度和高安全性而备受青睐。

暂时无法在飞书文档外展示此内容

- 评估要点：

  - 平台是封闭的模型“黑盒”，还是一个开放的、支持“自带模型”（BYOM）的生态系统？

  - 它能否提供针对我方核心业务（如金融风控、精准医疗）深度优化的专有模型，以实现极致的成本效益与准确性？

  - 平台是否支持灵活调度不同模型以兼顾效果与成本？

3. 数据能力：是否实现“深度上下文理解”？

简单的检索增强生成（RAG）已不足以应对复杂的企业数据环境。AI Agent若要做出可靠决策，必须具备深度的上下文理解能力。Gartner指出，知识图谱（Knowledge Graphs）和图检索增强生成（GraphRAG）技术正成为关键。它们能够将企业内部孤立的数据连接成结构化的知识网络，为Agent提供可解释、可靠的决策依据，从而显著减少“幻觉”并支持复杂的多阶段推理。

- 评估要点：

  - 平台是否具备构建和利用知识图谱的核心能力？

  - 它能否帮助我们打破数据孤岛，将非结构化数据转化为结构化知识，为Agent的复杂决策提供可信、可解释的上下文支撑？

  - 知识库的构建和维护是否足够智能，例如能否支持从原始文档自动解析、从历史对话中挖掘新知识，实现知识的自进化？

4. 监控能力：是否提供“取证级可观测性”？

近期曝光的AI驱动网络间谍活动为我们敲响了警钟：对自主系统进行精细监控是绝对必要的。这种监控必须超越传统的软件日志，达到“取证级”的可观测性，能够揭示AI的“决策过程”。在业务关键流程中，企业需要：

- 实时追踪代理与各系统的交互。

- 检测其行为偏离和异常。

- 提供完整的、防篡改的操作日志。

- 在出现可疑行为时具备自动安全停止机制。

- 评估要点：

  - 平台提供的监控能力是否足够深入，能解释Agent“为何”做出某个决策，而不仅仅是记录“做了什么”？

  - 它能否提供足够的透明度和控制力，确保系统在自主运行的同时，始终安全、可信且合规？

  - 平台是否提供直观的数据看板，以便运营团队持续监控意图命中率、用户满意度等关键指标，并基于数据进行优化迭代？

这四大技术指标共同构成了一个强大的评估框架，帮助企业选择一个能够真正落地、创造价值，而非停留在概念验证阶段的AI Agent平台。

结论：拥抱变革，成为AI时代的“服务生产力”领跑者

在AI Agent时代，通往成功的路径已经发生了根本性的改变。关键不再是盲目追逐最新的模型或进行零散的技术试点，而是发起一场深刻的、自上而下的战略转型。

这场转型要求企业完成三大核心转变：

1. 从战术采购转向战略能力建设：将AI视为企业核心能力的组成部分，进行长期、系统性的投资与培育。

2. 从自主开发转向拥抱开放平台：放弃高风险、低效率的“闭门造车”，利用成熟的平台能力，将精力聚焦于业务创新。

3. 从功能导向转向业务成果导向：以可衡量的业务价值（ROI）作为衡量AI项目成败的关键标准，并选择愿意共担风险、共享成功的合作伙伴。

在这一转型浪潮中，合力亿捷已将这一理念付诸实践。作为国内领先的客户服务与AI平台提供商，合力亿捷提出的从“工具采购”转向“数字员工”的理念，正是“能力建设”思维的具体体现。为企业提供构建知识生产力、业务执行力和全场景连接力的核心能力，并强调通过“调研、设计、编排、试运行、运营优化”的全生命周期交付方法论，陪伴企业共同培育可持续的AI服务生产力。其在零售、制造等行业的实践表明，这种注重长期“建设”与“运营”的模式，能有效实现从成本中心到价值创造的转变。

我们呼吁企业领导者立即行动，重新审视自身的AI战略，采纳本文提出的决策框架。唯有如此，才能跨越“AI应用鸿沟”，在日益激烈的市场竞争中构建起真正可持续的核心优势，从技术的追随者，蜕变为引领行业的“行业领导者”。

客服系统采购到落地常见问题FAQ

1）我们怎么判断：现在该“买系统”，还是该“建能力”？

可以用一个很务实的判定：如果你当前最痛的是“交付一个功能”，就先买；如果最痛的是“持续产出业务结果”，就必须建能力。

 具体看三类信号：

- 需求是否高频变化（活动、产品、政策、流程经常改）

- 是否跨部门/跨系统联动（客服动作会触发订单、库存、售后、物流等后续链路）

- 是否需要“持续运营”（需要周更场景、月度复盘、持续优化）

 一旦命中其中两项，能力建设就不是“锦上添花”，而是避免反复返工的前提。

2）“服务生产力”要落到预算上，该算 CAPEX 还是 OPEX？怎么向管理层讲清楚？

建议你把预算拆成三块，避免只用“软件采购费”去解释：

- 平台费用（可预测）：平台订阅、基础资源、监控与安全能力

- 能力费用（必须项）：知识治理、流程编排、数据打通、合规审计、测试与灰度体系

- 结果费用（可选项）：与业务指标挂钩的激励/按效果计费条款

 对管理层的讲法不是“买了更强的AI”，而是：把服务能力从一次性交付，改造成可持续复利的运营资产，从而减少“每次变化都从头改”的隐形成本。

3）组织上谁来当“第一责任人”？放在客服、IT、还是业务部门？

不要只按部门归属来定，建议按责任对象来定三类角色：

- 业务结果 Owner：对“客户体验/转化/效率”等业务指标负责（通常在客服/运营侧）

- 平台与集成 Owner：对稳定性、权限、接口、成本负责（通常在IT/数字化侧）

- 治理与风控 Owner：对内容合规、可追溯、审计通过负责（可在安全/法务/质检牵头）

 关键不是谁牵头，而是把“结果、平台、风险”三件事分别有人扛，否则必然互相甩锅。

4）能力建设的第一个“可交付物”应该是什么？不想一上来就做大项目

最推荐的第一份交付物不是“上线一个Agent”，而是：

- 一张服务链路地图（从客户入口到业务闭环，标出系统触点与风险点）

- 一套指标树（过程指标→结果指标→成本指标，明确口径）

- 一个变更与发布机制（谁能改、怎么测、怎么灰度、怎么回滚）

 这三样齐了，后续上线任何Agent/流程，都会变得可控。

5）我们如何避免“买了一堆能力，但用不起来”？

这类失败通常不是技术，而是“使用门槛与激励机制”没设计好。你可以做两件事：

- 把平台能力拆成岗位可执行的任务：例如“场景Owner每周要做的5件事”，而不是“给你一个编排工具”

- 建立收益回流机制：节省的工时、减少的外包、提升的转化，有一部分要回流到“运营与治理预算”里

 否则系统会被当成一次性项目，运营自然断供。

6）怎么做“指标口径”才不会变成内部争论？

落地时最容易吵的是：到底算机器人完成，还是算最终业务完成。建议把指标分层：

- 能力指标：识别准确、信息采集准确、流程命中、合规命中

- 过程指标：转人工前置完成度、一次转接成功率、平均处理时长

- 结果指标：完成率、一次解决率、体验指标、成本/转化指标

 并且写清楚“例外规则”（用户强制要人工、系统接口不可用、资料缺失等如何计入）。口径写不清，任何“结果导向”都会落空。

7）如果我们历史系统多、数据乱，能力建设是不是要先做“数据中台”？

不建议先做大而全的数据工程。更现实的路径是：先把“服务闭环所需的最小数据”打通。

 做法是按“任务”定义数据，而不是按“系统”定义数据：

- 这条服务链路要完成，必须读哪些字段？必须写哪些字段？

- 哪些字段的准确性是风控红线？

- 哪些字段可以先用“人工兜底/事后修正”？

 先让关键任务闭环跑起来，再逐步扩展数据治理的范围。

8）我们担心合规：怎么做到“可追溯、可审计”，但不把创新卡死？

合规不是让你慢下来，而是让你敢跑得更快。建议用“轻量护栏”替代“重审批”：

- 把风险分级：哪些话题必须引用证据，哪些动作必须二次确认

- 把审计自动化：日志、版本、决策依据、调用轨迹自动留存

- 把停机机制产品化：发现异常可一键回退到人工/规则策略

 你要的不是“少做”，而是做得可控、可解释、可停得住。

9）“拥抱开放平台”会不会带来供应商锁定？怎么提前防范？

锁定风险不是“选了某家”，而是你把资产全做成了“不可迁移格式”。你可以提前做两层防火墙：

- 资产层标准化：知识、流程、评测集、指标口径、日志结构尽量可导出/可复用

- 接口层解耦：对内先做一层统一的业务服务接口（哪怕很薄），避免所有流程直连多套遗留系统

 这样即使更换平台，迁移的是“能力资产”，不是从零重来。

10）能力建设的“人才与协同”怎么做？我们缺AI专家

你不需要一上来堆AI专家，反而更需要“懂业务的运营型人才”。推荐的最小组合：

- 场景Owner（懂流程、懂客户、懂指标）

- 知识/内容治理（懂口径、能审校、能更新）

- 系统/集成支持（能保障工具可用、能定位问题）

 AI专家更多在“方法与平台能力”上提供支持，而不是每个需求都靠专家手写。

11）怎么设计“持续优化节奏”，避免上线后变成一次性项目？

建议固定一个“轻量但强制”的节奏：

- 每周：Top 场景漏斗复盘（命中→完成→转接→结果）

- 每月：成本与收益复盘（工时、外包、转化、投诉、风险事件）

- 每季度：能力盘点（新增了哪些可复用模块？淘汰了哪些低价值场景？）

 核心是把优化变成“制度”，而不是“有人想起来才做”。

12）管理层最关心的：这件事多久能看到结果？怎么设阶段目标更现实？

建议按“价值可见度”拆三段，而不是按“功能堆叠”拆：

- T1：可见（指标与链路打通、灰度跑起来、风险可控）

- T2：可用（关键场景完成率提升、转人工质量提升、成本开始下降）

- T3：可复制（场景复用、跨业务线复制、运营机制稳定）

 每段都要有“可验证的证据”，否则会被认为只是技术展示。