在AI大模型的热潮下，企业对AI客服的想象似乎正聚焦于打造一个无所不知、对答如流的“超级对话者”。我们惊叹于大模型带来的自然语言交互革命，并期待AI能更像人一样与客户沟通。然而，若我们回归第一性原理，深思客户寻求服务的根本需求，客户真正想要的是什么？答案从未改变：不是更快的对话，而是更快的“问题被解决”。


“第一性原理”（First Principles Thinking），是一种非常根本的思考问题的方式。它倡导我们回归事物的最本源、最核心的出发点，去探究那些构成事物基础的、不证自明的“基石性”真理。而不是参考过去的经验、模仿别人的做法，或者是基于现有的类比去寻找答案。


从对话回到状态改变：

客户需要的是结果，而非过程


据《Customer Contact Benchmark Report 2024》数据显示，约70%的客户咨询属于“状态查询类”问题，这类需求本质上只是对系统内部状态的一次读取，并不需要复杂判断。


当我们谈论客户服务时，一个基础的第一性原理是：客户与企业联系，是为了达成某个具体的结果。这个结果可能是获取一条信息（订单状态）、完成一项操作（修改地址）、解决一个困境（产品故障），或是满足一种期望（获得补偿）。表面上看，这是一种提问行为，但本质上是为了促成一次状态的改变——从“未知”到“已知”，从“等待中”到“已解决”。


换言之，对话只是客户选择的一种手段，它是达成目的的路径，而非目的本身，问题的闭环解决才是对话的终点。


从更聪明的机器人

转向更会服务的AI


很多企业在客服上的AI尝试仍停留在对话流程的打磨上，比如提升意图识别准确率、缩短响应时间、训练上下文关联等。这些打磨诚然没有错，但从实践中我们发现，许多客户咨询的根本原因并非问题难，而是信息看不见、流程不可感知、状态无法追踪。


举例来说，在订单服务中，如果企业能将物流、退款等核心状态通过实时信息卡片、短信链接或 App 推送直接传达给客户，很多“我的快递到哪了”这类重复问答自然就会减少。


再比如退款进度的可视化，企业可以将整个退款流程分解为“申请成功 → 审核中 → 审核通过 → 银行到账”等阶段，并同步展示在用户界面中。如此一来，用户无需通过客服去“追问”退款状态，系统已在前面给出了答案。


此外，一些平台还在尝试将互动微流程嵌入主业务系统，例如教育平台通过课前测评问卷判断用户意图，AI自动推荐适配课程，免去了用户重复描述自己的需求。


这些设计的共同逻辑，是让AI主动说话，而非让客户发问。这追求的不再是一个更聪明的对话机器人，而是一个更智能、能自我完善、让客户省心的业务服务AI系统。


AI 客服的正确打开方式：

从对话模拟到Agent落地


很多企业在引入AI客服时，思考的起点仍是“是否能替代人工对话”。但是，哪怕接入最强大的大模型，也只是把对话变“流畅”，却无法让问题“闭环”。


要构建一个省心的业务服务AI系统，意味着AI客服的核心价值，并不在于模仿人说话，而在于重构业务流转方式，推动信息流和操作流的结构化与自动化。这正是AI Agent的落脚点：它不是“对话更流畅的机器人”，而是能感知意图、调取数据、调用工具并完成任务的“服务执行体”。


换言之，AI大模型的价值不是让AI客服更像人，而是帮助企业用非人的方式处理原本只能靠人的流程——这就是深入企业业务的AI Agent的价值所在。这背后要求企业具备统一、灵活、可扩展的技术平台，因此，合力亿捷自研客服领域AI Agent平台——


MPaaS平台是面向企业场景打造的 AI Agent 搭建平台，支持可视化编排，让企业像搭积木一样快速构建深度结合业务流程的AI客服Agent。通过流程节点的图形化组合，无需编写代码，也能高效实现复杂业务逻辑的配置与上线，大幅降低了Agent部署门槛，加快了落地应用节奏。


MPaaS同时内置MCP协议引擎，作为连接AI大模型的“万能插座”，使 Agent 能以统一、高效的方式调用内外部系统、工具与数据源。配合平台对 业务流程规则与执行路径配置的支持，MPaaS 能帮助企业构建具备清晰判断逻辑和任务闭环能力的服务型 Agent，让AI真正嵌入业务流程，而非停留在对话层面。


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指标转向：从响应速度转向

事务闭环效率


要真正实现服务模式的升级，企业在内部衡量标准上也需要做出改变。我们建议用更贴近“结果交付”的指标替代传统的过程型指标。


过去常用的如首次响应时间（FRT），只能反映是否“快”做出回应，但不能代表问题是否解决。平均对话轮数越少，可能说明机器效率高，也可能说明客户没有耐心继续对话。CSAT 和 NPS 作为情感反馈指标，也很难真实反映事务完成效率。因此在这些指标之上，企业还应该关注三个核心指标：


一是问题闭环总耗时。也就是从客户点击客服入口到事务最终完成的总时间，它直接衡量系统处理能力和响应机制的协同性。


二是无需对话完成率。即通过卡片、自动流程或客户自助解决的事务比例，这个比例越高，说明系统的服务自动化程度越高，AI 投入才真正起到了减负作用。


三是客服干预比例。也就是在所有事务处理中，仍需人力介入的问题占比。这个比例越低，说明系统整合度越高，客服越从重复任务中脱离出来。


真正的AI客服，并不是要做一个更聪明、更人性化的对话机器人，而是推动企业服务方式的重构。从第一性原理出发，我们发现：对话不是客户的目的，而是信息与服务缺位的替代品。


当我们愿意直面这个事实，并以此倒推系统设计——让信息自动可见、流程自动触发、事务自动闭环——才是 AI 在客服领域真正值得做的事。