2026中国呼叫中心知识库发展的五个趋势|AI知识库标准|知识治理|应用场景|客户知识|专业人员缺乏

文/田志刚（vx：511956894）

2025年，随着DeepSeek、通义千问等国产大模型的开源普及与成本降低，作为企业AI应用前沿的客服中心正在经历一场深刻的变革。知识库作为客户服务体系里的大脑和智慧核心，其战略地位也在被重新定义：不再仅仅是问题解答的辅助工具，而是企业智能化转型的试验田和关键基础设施。

虽然有少数企业在2025年的呼叫中心智能化上取得了成果，但大部分的尝试效果并不明显。正如麻省理工学院（MIT）在《生成式 AI 鸿沟：2025 年企业 AI 现状报告》揭示的严峻现实：尽管企业在 AI 领域的投资已达 300-400 亿美元，但 95% 的机构并未获得任何回报。

问题的根源并非 AI 技术本身，而在于 AI 赖以构建的基础 —— 许多机构将复杂的 AI 技术叠加在碎片化、不一致且缺乏治理的知识库之上，却疑惑为何 AI 举措无法创造价值。

Garbage In,Garbage Out(垃圾进，垃圾出),客户服务的真正智能化依赖于高质量的知识库建设与运营。许多呼叫中心盲目接入大模型，对于技术的边界没有清晰的认知，认为只要在内部部署大语言就可以自然的实现神奇的效果，但结果不会骗人，让很多项目进入尴尬的境地。

虽然AI技术日新月异的进步，但客户服务的智能化升级除了依赖技术，更重要的是要靠每家机构内部高质量的知识内容体系。

技术可以购买，但高质量的内部知识体系买不来。

更进一步说，高质量的知识库搭建运营不是仅仅涉及技术层面，还涵盖管理层认知、知识库相关标准建立、专业才能力提升等多维度的综合要素，需要体系化的思考、场景化验证才能实现。

基于知识管理中心（Knowledge Management Center）知识库研究和咨询团队多年的研究和实践经验，我们对2026中国呼叫中心知识库趋势做出以下预测（更详细信息可以联系微信号：511956894 或收看人工智能时代呼叫中心知识库能力提升在线课程）：

趋势一：知识库重要性升级：从支持工具到战略基础设施

对于大型机构，大部分在客户服务部门都已建立知识库。在客户服务中心内部，知识库及其团队成为关键，将得到更高的重视和资源支持。在某些公司，呼叫中心的知识库甚至会突破客服部门的边界，成为企业级知识资产平台的重要来源。它将不仅服务于一线坐席，更将支撑销售、产品、培训等多部门协同，形成“一处维护，全域共享”的知识网络，也成为企业内大模型微调的重要知识来源。

这种变革的原因是源于大语言模型对高质量结构化知识的渴求，只有体系化、标准化的知识才能充分发挥大模型的推理与生成能力。但之前大部分公司内部，其他业务和部门并没有体系化的知识库。

因此，知识库负责人可能在组织内获得更高话语权，知识管理团队的人员或将成为公司级知识中台部门的重要来源。

对于中小型企业，2026年将是知识库建设的“觉醒之年”。过去仅仅依靠Excel表格或零散文档维持客服运作的模式困难重重，而LLM的普及让他们看到知识库的价值所在。

大量的中小企业将开始系统化考虑搭建适合自己产品和服务的知识库，目的在于支撑AI应用，降低客户服务的成本提升客户满意度。但对于这些机构而言，大部分都缺乏关于知识库的认知和方法论，需要从头开始。

预计2026年，这部分企业将大部分选择云服务和国产CRM系统构建知识库，以支撑AI智能客服的部署，这一趋势将推动知识库软件市场规模进一步扩大。

趋势二：知识治理成为关键：建立高质量知识库标准

尽管领导层对知识库与大模型结合寄予厚望，期望通过AI实现快速降本增效，很多公司在开始的阶段预期都偏乐观，但实际落地中却面临显著障碍。

在2026年，客服中心领导层和知识库团队认知将持续提升，他们将发现现有知识库内容的结构化程度、客户化程度不高，语义丰富度离AI需求差异很大。内容层面描述的碎片化、不同文档同一内容的不一致等问题都阻碍了知识库的AI准备度。

这种情形在人工坐席时代问题尚可容忍（坐席代表有背景信息和知识、有求助渠道），但应用于LLM时将导致模型输出的巨大偏差、低效甚至完全错误。

当前的现状是，虽然许多企业已经意识到了自己的知识库架构和内容不适合AI理解和应用，但却并不明晰高质量知识库架构和内容的标准是什么，想努力也不知道去做什么、如何去做。只有治理的意愿，但缺乏方向和指南。

因此，2026年建立高质量知识库的标准将成为2026年的重点工作。

关于高质量知识库的标准可以分多个层次，既有语义层面的要求也有内容表达层面的要求，譬如结构化程度、客户化水平、场景支撑等，还涉及到内容的安全性等方面。KMCenter有相应的课程讲述制定适合自己标准的方法论，也有相应的案例分享。

三、AI应用场景深化：从检索工具到实时智能伙伴

2026年，知识库与AI的结合将聚焦于两大核心场景：

对外服务：

知识库将不再是“被动查询”系统，而是能通过自然对话理解用户意图，主动提供解决方案的智能体。这要求知识库支持多轮对话语境的理解，并能根据对话进程动态组织知识呈现方式。多模态知识融合将成为关键，知识库不仅包含文本，还将整合图片、视频、操作演示等多元内容，以更直观的方式解决复杂问题。

从”检索式FAQ”到”生成式对话”。2026年的智能客服不再是基于关键词匹配返回预置答案，而是基于检索增强生成实现多轮对话方式，譬如当客户问”我能贷多少款”，AI会反问”您的月收入和征信情况是？”，通过多轮对话澄清意图，最终生成个性化方案。

这其实对知识库提出了更高的要求，需要知识库从之前的”问答对”升级为”任务式知识网络”，支持条件分支、计算逻辑与合规校验点。

对内赋能：

知识的价值在于利用，AI将深度嵌入坐席工作流，实现“知识随行”，真正实现从事后搜索到实时辅助的跳跃。在客服对话中，AI实时转译语音为文本，系统能实时分析客户语义预测客户意图，自动推送相关知识卡片、话术建议甚至预警信息，大幅降低坐席的认知负荷与培训成本。这种辅助不仅提升响应效率，更能保证服务答复的准确性与标准化。

要实现这样的效果，需要知识库具备”时序感知能力”，能根据通话时长、客户情绪值、历史投诉记录动态调整推送策略。

同时，在知识库运营维度，将会利用AI Agent进行知识缺口发现、成熟内容自动化知识更新、检索优化和内容生成等方面。

趋势四：客户知识显性化，实现知识库从产品导向转向用户导向

传统知识库是”内向型”的站在官方立场上的，核心内容是”我们有什么产品、有哪些服务、要做什么营销活动”，但客户问的却不是这个，他们不关注你们有什么，只关注自己的问题，譬如他们需要的是”我在这个情况下，该怎么办”，在很多情况下，客户甚至问不出问题来。

之前这种情况依赖于坐席代表的“翻译”，坐席代表从客户的只言片语中抓住关键词，然后去知识库中搜索，对于搜索出来的内容，依赖于他们的理解回答客户的问题。当这个客户代表是高水平的时候，这个翻译过程可能比较顺畅，但大部分坐席代表都是一般水平，就造成了知识库人员认为客户问的问题我知识库里面存在，但客服代表却找不到的问题，结果就是服务质量低下，客户满意度不高。

本质是客户知识的欠缺，在AI直接服务客户的未来，如果没有了坐席代表的翻译工作，效果很难想象。未来的知识库不仅仅要存储官方的内容（产品、服务、营销活动等），更要去存储客户需求的知识：他们会怎么问、到底需要什么内容、在什么场景下提出来问题等等。

传统知识库大多以“企业有什么”为中心，聚焦产品功能、服务政策等显性知识。2026年的一个重要转变是客户隐性知识的显性化与系统化。坐席代表在与海量客户交互中积累的“非正式知识”——例如客户在什么场景下会遇到困难、他们常用的表述方式、未满足的潜在需求、对竞品的评价等——将被系统地采集、分析并纳入知识库系统中。

对于客户知识的积累，KMCenter有相关方法论和实践。基于不同场景，可以通过多种方式实现，譬如通过对话分析引擎自动从历史服务记录中挖掘高频问题与情感痛点，加上高水平坐席代表的标注；建立“客户问题图谱”，将分散的咨询关联为完整的客户基于某个产品或服务的过程；知识库内容创作从“功能说明”转向“场景化解决方案”，只有这样知识库才能真正成为“客户理解”的载体，推动服务从被动应答走向主动关怀，也才能从根本上支撑AI直接面向最终客户。

田志刚的呼叫中心知识库内训和公开课动态

• 田志刚为中国人民保险95518讲AI时代知识库搭建运营培训课程

• 田志刚为安徽电信客户服务中心讲AI时代数字化知识库团队能力提升培训课程

• 田志刚讲大模型驱动的呼叫中心智能知识库构建与优化实战公开课

趋势五：专业人才短缺，培养AI时代自己的知识库专家

AI时代对于知识库专业人员提出了更高的能力要求，之前只是擅长单纯的内容采编、培训、质检的人员都需要培养适合人工智能的新技能。并不需要每个人都精通算法编程，但要求知识库专业人员必须深度理解客服业务逻辑与知识管理流程，同时清晰把握LLM的技术能力边界——知道AI在什么场景下可靠、什么情况下需要人工干预。

在KMCenter关于呼叫中心知识库的人才培养课程中已经设计了相关能力。

譬如真正的高手除了会干活，还要有业务的抽象能力，能够设计符合AI理解的知识架构与标签体系、评估AI输出结果的业务风险与准确性；

能够将坐席的经验直觉转化为客户基于现象-原因-问题-对策的显性知识，把客户投诉的故事描述拆解为结构化的表达，更进一步可以建立关于问题的本体（Ontology）并延伸成相关的知识图谱；

需要知识库专业人员理解AI，能够识别哪些知识适合AI生成（如通用政策解读），哪些必须人工撰写（如高风险合规条款）。还要知道LLM的上下文窗口限制、RAG的召回率瓶颈等等。

但这样的人才无疑是短缺的，想去市场上招募都很难。预测2026年更多企业将会有相关的培训，但仅仅靠培训也很难解决问题，除了上课外还需要师傅带徒弟的方式进行项目式的历练，真正做几个应用才能培养出相关的人才来。建议企业客服中心尽早识别选择出自己的业务专家，有意识的去培养。(了解更多信息，可以联系我们的微信号：511956894 )

经典培训课程

企业AI知识库搭建与运营培训课程
呼叫中心AI知识库培训课程
个人知识体系构建能力课程

书籍和资料

《卓越密码如何成为专家》
《你的知识需要管理》
免费电子书《企业知识管理实施的正确姿势》
免费电子书《这样理解知识管理》

知识库知识管理系统

企业AI知识管理知识库软件系统清单
个人知识管理软件AI知识库系统清单