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AI技術的落地場景有很多，其中，客戶服務及其關聯賽道就有著不少的應用場景。這篇文章里，作者便分享了現階段AI在客戶服務領域的幾大熱門應用，覆蓋售前、售中、售后多環節，一起來看。

隨著人工智能技術的高速發展，客戶服務成了AI落地的重要場景之一。不過除了客服，眼下，它在客戶服務其他關聯賽道也發展出了不少很有意思的應用場景。

具體包括哪些？AI在這些賽道的應用又表現出哪些新態勢？下文揭曉。

一、后來居上的“AI+交易”

雖然AI在交易方面的應用不及客服早，但它的市場價值和發展潛力正在快速增長。

比如在金融行業，AI正被廣泛用于金融數據分析、市場趨勢預測、自動化交易等場景，除了實時給到交易人員有效的股票交易建議，還能在滿足條件時執行交易。

而在輔助決策這點上，通過AI大模型和算法進行市場指標、經濟報告、新聞報道等海量數據的分析和市場趨勢預測，AI的處理速度非?？欤瑘绦薪灰椎臏蚀_性甚至比人還高。

在電力能源行業，司普科技等基于客戶需求推出了AI電力交易員。這位虛擬的交易員同樣需要經考核持證上崗，能力做到了集行業研究、市場變量監測、價格研判、交易決策等于一體。

依托行業知識庫，AI電力交易員的知識儲備還遠超常人，且歷史交易數據、市場趨勢行情、日前/現貨功率、最新政策法規，甚至煤電價格、氣象變化等都了然于心，能幫助真正的交易員們更大程度做好風險管理，全面提升場站交易效率和經濟效益。

在證券投資行業，AI還化身機器人顧問，用于輔助新手用戶及靈活投資者進行交易決策。除了吸收相應的知識儲備，這位AI交易顧問還能通過算法，智能匹配用戶的財務目標和風險偏好，自動給到人們相應的投資組合參考。

類似的案例還有很多。雖然AI還很難完全替代人們進行交易，但在交易風險管理、交易策略輸出、交易自動執行上，AI正扮演越來越重要的角色。

二、從人海戰到AI銷售

在拉銷量，增業績的年代，人多，顯得力量大。

但當“人海戰術”很難為公司帶來相應的業績增長，反而加劇冗員冗費的現象。隨著AI銷售能力的“覺醒”，很多企業開始主動或因成本被動加快了銷售人員的優化步伐。

金融保險服務行業就是其中之一。

據不完全統計：近年來，保險代理人這一職業的從業者規模較之各險企的頂峰時期下滑50%以上，部分險企的代理人規模下滑比例甚至超過80%。

除了市場行情、業務優化等方面的考慮，其實還因為早期的保險業務屬于人力密集型和數據密集型，人工操作依賴度相當高。

隨著大模型時代，AI在情報搜集、競品分析、需求溝通、答疑解惑、保險規劃、核保核賠等方面的強力滲透，很多人工操作的業務流程走向自動化，逐漸推動了崗位結構和規模的調整。

比如有些保險服務公司著眼于LLM在語言組織和輸出能力上的表現，開始采用AI保險銷售，來完成售前咨詢、產品介紹、競品對比、保險規劃等任務。

在此過程中，原有的保險銷售人員能省去很多搜集整理、重復作答的麻煩，還能有效篩選商機，提升1對多的客戶服務質量。

再比如以往的保險代理人需要花很多時間幫投保人填寫健康信息、收集整理核保材料、溝通核保結論及費率等。

眼下，隨著司普AI核保員這類工具的出現，無需太多中間環節，提交核保材料后就能自動識別、實現數據的結構化管理、進行核保決策、輸出核保結論，并給到相應的費率定級參考。

完成投保和核保所需的人力和時間大幅減少，推動整個行業迎來新變革，也加快了一些從業者的轉型。

而另一邊，客戶方等待周期大幅縮短，決策風險進一步降低，也推動著精英保險代理人和公司整體業績實現新的增長。

三、AI營銷下的行業重塑

根據Gartner 發布的行業報告顯示：到2025年，生成式 AI 將用于創建30%的對外營銷內容。

未來AI營銷將發展到怎樣的境地，我們尚未可知。但單單就客戶營銷服務這塊來說，AI+營銷，已經涌現出不少極具想象力的使用場景。

比如客戶需求的識別。通過引導式多輪對話，AI在需求理解、意圖識別、場景切換、業務導航等方面正快速向人類靠攏，方便后期進行針對性的產品推介和個性化營銷服務。

再比如利用AIGC自動生成多元化的營銷內容，目前不只是營銷話術、營銷內容，AI已經覆蓋文字、圖像、音視頻等多模態。

部分AI營銷服務商還在原產品的基礎上引進營銷用戶RLHF反饋系統，通過高效數據反饋，來持續優化產品生成質量和客戶服務體驗。

在電商領域，也有人利用AI對歷史營銷進行數據分析和建模，用于優化營銷策略，實現精準獲客，打造垂類大模型等。

此外，AI在營銷創意、廣告投放流程優化等方面的價值也在逐漸被看見。

四、進擊的AI客服，評價兩級分化

客服是客戶服務繞不開的環節。而且相比后來居上的AI交易、銷售和營銷，客服算是應用最早，也是前景最廣的AI應用領域之一。

根據《2023年中國智能客服市場報告》顯示：2022年國內智能客服市場規模已超過66億，未來兩年或逼近百億規模。

從發展曲線看，智能客服的兩次更迭（2016年后轉向NLP、2023年利用LLM重構客服業務）都和人工智能熱潮密切相關。目前，AI已經在客服、外呼、質檢、智庫等領域獲得突破性應用成果。

在媒體的報道中，國內有些在線客服機器人已經能獨立解決80%的常見問題。在頭部通訊企業的AI應用中，智慧客服智能服務占比甚至已經超過85%。

在強人工智能的驅動下，智能客服的語言理解、對話、業務處理能力持續在進化。隨著AI數字員工的出現，智能客服還能以更立體、直觀的形態出現在人們面前。

不過，目前新老智能客服產品很大程度上仍處于交棒期。在實際的應用中，有些智能客服產品因聽不懂“人話”、功能雞肋、話術呆板、轉人工幾率高等問題頻遭吐槽。加上人工客服銳減、適老性差，導致人們對其的評價有些兩極分化。

銀行業金融機構客服從業人員數量，數據來源：中國銀協

寫在最后

以上是現階段AI在客戶服務領域的幾大熱門應用，覆蓋售前、售中、售后多環節。

其實在業務辦理這塊，AI也表現出極大的協同性，只因涉及功能權限、業務集成、結算、審批等，目前主要集中在業務導航、信息查詢、初級業務辦理等方面，發展程度并不高。

目前，發展中的AI已經向人們展現出它的極大潛力與部分限制，人們對此滿懷期待又有所顧忌。

但隨著AI的深度發展與規范使用，未來落地的商業場景和賦能萬千所能帶來的市場價值，依然推動著它在客戶服務以及多領域的深度應用。

注：本文原創，首發sipu-tech，第三方首發人人都是產品經理。