AI客服的差異鴻溝：從回答問題到企業洞察的四個階段

現在許多線上客服系統的廣告打開，通通都稱為「AI客服」。

有些可能還是以邏輯規則為主的系統，只是由 AI 去輔助規則設定；有些是真正串了 AI 模型，能做意圖分析和回應；也有更進一步的系統，可以做到承接客戶需求的下一步，包括預約或查詢資料等。

簡單來說，雖然名稱看起來相同，但實際能力卻可能差了好幾個層級。

我們可以把 AI 客服 Agent能做到的事情，簡單區分為四個層次，看一下你目前使用的Agent是在哪一個階段：

本文重點摘要

• AI客服的能力可以從回應問題、理解需求、承接客戶到分析營運分成四個等級。
• Level 1 的核心是企業設定好答案，系統負責把答案回出去。
• Level 2 開始結合RAG企業知識庫、客戶意圖分析與規則，理解客戶想解決什麼。
• Level 3 會把AI客服與CRM、預約及企業工作流程連接起來，承接客戶下一步。
• Level 4 則從大量客戶資料中整理出企業經營需要注意的變化與機會。

Level 1｜回應型客服

透過設定FAQ，讓系統完成自動回應的工作

基於邏輯規則的自動回應工具，已經行之有年，透過完善的FAQ設定，只要企業把關鍵字、產品資料與回覆內容設定齊全，當消費者詢問如地址、營業時間或產品資訊時，系統就能透過關鍵字觸發預設解答。

例如：

• 這個產品多少錢？
• 產品有哪些規格？
• 服務包含哪些項目？
• 週六有營業嗎？
• 商品可以退換貨嗎？

常見做法包括關鍵字觸發、固定選單、流程式問答，或把大型語言模型透過webhook轉接到LINE、網站等客服管道，這類系統很適合處理答案明確、可以事先整理的問題，這樣的做法雖然快速便捷，成本低廉，但也有缺點。

它的能力主要取決於企業預先設定了多少內容，然而企業不可能把客戶所有的問題都設定解答，當客戶沒有按照預設方式提問，或問題需要綜合多項資訊才能提供建議，系統答案就不可能完整，甚至只回覆一段看似相關的介紹。如果我們把線上客服的品質也看作整個消費過程的品牌體驗之一，那這種規則觸發常讓人覺得答非所問，客戶不會覺得你回應快速，而是覺得被品牌敷衍了。

簡而言之，客服工具第一階段的核心能力就是「快速回應」：

企業設定好答案，系統負責把答案回出去。

Level 2｜理解型AI客服

AI能理解需求，再從企業知識中提供建議

第二級的客服工具，不僅是為了「快速回應」，而是真正透過大語言模型，分析消費者的對話意圖，並開始處理比較複雜的問題。

例如客戶詢問醫美客服：

「我想減肥，你們有哪些方案適合我？」

或是一位企業主詢問補助顧問：

「我是機械製造業，受美國關稅影響，目前有哪些政府補助方案可能適合我？」

這一類的問題沒有單一的固定答案。

AI 和真的客服人員一樣，需要先透過意圖分析，理解客戶的需求，再從企業提供的產品、服務、條件與專業知識中，找出相關資訊線索，並組織成完整的解答或建議。訓練得當的 AI 客服在這個階段已經能有非常優秀的客戶體驗，不僅能承接需求，給予正確完善的答案，甚至能提供優秀的情緒價值，讓消費者有良好的品牌諮詢體驗。

這一層的客服工具，技術上通常會加入：

• RAG企業知識庫
• 客戶意圖分析
• 上下文理解
• 回覆規則邊界

RAG可以簡單理解為：

讓AI回答之前，先查找企業提供的正確資料。

回覆邊界則負責限制AI可以怎麼回答，以及下一步應該怎麼處理。

以減重諮詢為例，AI不只是列出所有療程，而會先辨識客戶想改善的問題，再介紹可能相關的方案；涉及醫療判斷時，則引導客戶接受真正的醫師專業評估。

以政府補助為例，AI可以先了解企業產業、規模與需求，再從現有補助資料中整理可能適合的方向，並記錄客戶資訊，通知並轉達客戶需求，讓顧問親自處理。

因此，客服第二階段的核心能力是：

AI聽得懂客戶的需求，再根據知識庫和流程提供解答及服務。

Level 3｜AI 客服+客戶管理

不僅回答問題，還能承接客戶的下一步

在一整段線上諮詢的過程中，客戶得到解答，不代表整段服務都已經完成。

除了諮詢，客戶可能還需要：

• 預約諮詢
• 填寫資料
• 接收通知
• 安排業務聯絡
• 追蹤案件進度
• 轉交適合的人員處理

客服工具的第三層，會開始把 AI 客服與預約、購買、及企業相關工作流程，透過CRM管理系統連接起來。

例如客戶諮詢減重方案後，AI 可以透過對話，判斷客戶的意願，並進一步主動推進對話，協助預約諮詢，記錄客戶關注的項目，並提醒人員後續聯絡；當客戶再次回來，客服人員也能看到先前的諮詢歷程、處理進度與歷史紀錄，不必重新問過一次，也不用再詢問先前接手的同事，快速掌握客戶狀況。

AI還能協助整理對話摘要、客戶需求、目前狀態與後續待辦，減少第一線人員重複閱讀訊息、手動填寫資料與交接工作的負擔。

在 AI 客服的第三階段，必備的核心能力是：

不僅回答問題，更能繼續承接預約、通知、追蹤與客戶關係管理。

每一次互動也會留下完整紀錄，成為企業可以持續使用的客戶資料。

Level 4｜AI客服 + CRM + 企業營運洞察

從管理單一客戶，進一步看懂整體營運

AI 客服的第三階段，已經可以讓企業知道，某一位客戶問過什麼、預約過什麼項目、買過幾次產品、目前進行到哪裡，或是目前尚未成交，沒有回應。

而第四階段的 AI 客服，將能進一步分析整體資料庫，利用客戶諮詢的大數據資料庫，幫助企業分析，洞察那些以往沒有能力去整理，但充滿價值的客戶珍貴資訊。當CRM裡累積了幾千、上萬筆客戶資料和對話時，企業真正需要面對的問題就會改變：

例如：

• 哪一類客戶最容易成交？
• 最近哪些產品或服務的詢問增加？
• 客戶通常在哪個階段停止往下走？
• Facebook、Instagram與LINE帶來的客戶有什麼差異？
• 哪些客戶或案件需要持續跟進？
• 有哪些沉睡客戶具備再次聯繫的機會？

過去，這些資料通常分散在聊天紀錄、CRM、預約系統與工作表裡，這些問題，很難靠人工逐筆查看對話與CRM紀錄得出答案。。企業主管即使擁有資料，也很難持續整理和利用，曾見過認真的行銷主管，為了整理出沉睡客戶並發送針對性的行銷廣告，就必須動員幾位夥伴，花費多日整理LINE的對話，逐一排除。但現在，只要幾秒，AI就能為客戶完成這些任務。

AI 客服的前三個階段都在協助企業，把客戶諮詢這件事情做好，到了第四階段，AI 開始協助經營者解決更重要的問題。透過企業的大數據分析，讓 AI 從整體資料中找出共同特徵、變化與異常，協助企業把分散的客服、CRM、預約、案件與交易紀錄，整理成經營者能直接理解的營運資訊。主管不必再依靠零散回報，才能知道市場正在發生什麼。客服每天累積的對話，也不再只是工作紀錄，而能用來調整服務內容、行銷投放、業務追蹤與人力安排。

因此，AI 客服的第四階段，最大的價值就是：

從所有客戶歷程中，找出企業正在發生的問題、變化與機會。

四個層級，差別其實很簡單

也可以把它簡化成四句話：

第一層：回應問題。

第二層：理解需求。

第三層：承接客戶。

第四層：洞察營運。

百靈鳥讓 AI 客服從回應工具，進入企業營運

企業每天都在客服對話中收到大量資訊：客戶想買什麼、在意什麼、為什麼還沒決定，以及接下來需要誰來處理。

這些資訊一直都躺在對話視窗裡，每次對話完成，客戶需求沒有被完整記錄，後續進度仰賴人工追蹤，主管也難以從大量訊息中掌握整體狀況；但事實上，每一次對話，每一次預約和購買，消費者的每一次行動，都能傳達出動機、意圖和消費行為模式，而這些破碎的企業數據，才是企業能更上一層樓的關鍵細節。

百靈鳥的價值，是把一次客服回應，延伸成完整的客戶經營流程

從客戶提出問題開始，系統持續承接需求、留下紀錄、推進下一步，並將分散的互動整理成企業可以追蹤、管理與分析的資料。客服處理得越多，企業累積的不只是更多聊天紀錄而已，還包括更完整的客戶歷程、更清楚的消費行為模式，以及更接近真實營運狀況的判斷依據。

因此，企業評估AI客服時，真正該問的不再是它能回答多少問題，而是：

每段對話結束之後，它還能為企業留下什麼？

透過原生 AI 系統，我們可以歸納自己的客戶樣貌，消費意圖、產品偏好、甚至是流失風險預測判讀；也可以讓 AI 自己去找出長久未互動的舊客，主動聯絡並互動，還能做到許多以前傳統CRM管理系統無法做到的事情。有了原生的 AI 系統，才有辦法抽絲剝繭分析龐大的客戶對話，將知識治理做到以前不曾想像的高度。

百靈鳥希望讓答案很清楚：留下可以繼續服務的客戶、可以持續追蹤的進度，以及能夠支持經營決策的資料。