生成式人工智能赋能客户体验与坐席体验的十大应用场景
核心要点
- 业务背景：客户服务对生成式人工智能应用的要求是精准、合规、一致且可量化—— 这与面向消费者的使用场景有着本质区别。
- 内容基础：三类核心内容（精选内容、归档内容、生成内容）在与生成式人工智能融合时，需采用差异化的处理方式。
- 十大实践场景：从打造高效提示词到生成跟进函件，每个场景均阐释了如何借助生成式人工智能创造实际业务价值。
- 成功关键：拥有完善知识管理流程，并能将生成式人工智能无缝融入其中的企业，将获得最显著的竞争优势。
- 投资回报率驱动因素：提升坐席生产力、优化客户体验、减少通话后整理工作、保障服务响应质量稳定。
以下为正文
当前，以 OpenAI 公司的 ChatGPT 为代表的生成式人工智能工具备受公众关注。作为面向消费者的内容或创意搜索工具，生成式人工智能能够提供清晰凝练的答复，且支持进一步澄清与优化，但与此同时，其输出内容也存在不准确或过时的可能性。
然而，企业需求，尤其是客户服务领域的需求，与消费端需求截然不同。
客服部门必须针对海量客户咨询，提供一致、准确、及时且合规的答复，同时确保表述通俗易懂，从而避免客户二次来电或投诉升级。此外，企业还需掌握客户咨询的趋势变化、高成效答复的特征，以及新出现的咨询类型。
客户服务领域的生成式人工智能
客户服务领域的生成式人工智能，是指一类能够基于输入的提示词与原始素材，自主生成全新内容（如答复、摘要、文案）的人工智能系统。不同于面向消费者的聊天机器人，企业级生成式人工智能必须实现与精选知识库的深度集成，在坚守合规标准、输出可量化业务成果的同时，最大限度降低生成内容出现 “幻觉” 或信息失真的风险。
解析企业内容生态
要明确生成式人工智能在提升客户体验（CX）方面的应用场景，首先需要梳理企业的内容生态体系，该体系主要包含以下三类内容：
| 内容类型 | 定义 | 特征 | 人工智能应用处理方式 |
|---|---|---|---|
| 精选内容 | 知识库及原始参考文档 | 内容精准、实时更新、经审批发布、纳入变更管控体系 | 作为事实依据来源—— 为生成式人工智能提供最高可信度的内容支撑 |
| 归档内容 | 企业官网、内部协同平台、社区论坛中的内容 | 发布时内容准确，但存在时效性衰减风险 | 用于生成前，必须经过真实性验证 |
| 生成内容 | 来自互联网或由人工智能自主生成的内容 | 由人工产出、对客服坐席具有参考价值 | 作为精选内容的补充，使用时需添加明确的免责声明 |
在客户服务场景中，这三类内容往往缺一不可，但在结合生成式人工智能应用时，其适用场景与处理方式存在显著差异。下文将列举十大实践场景，详细说明具体落地方法，以及如何借助生成式人工智能为客服中心创造切实价值。
场景一：基于知识资产生成高效提示词
生成式人工智能的输出质量，在很大程度上取决于输入提示词的设计水平。如果企业的知识管理流程中，已完成对解决方案愿景、系统使用体验目标、品牌价值观、沟通语气与写作风格，以及目标客群话术规范等知识资产的梳理归档，就可以借助生成式人工智能，构建更高效的提示词，确保生成内容在表意与语气上，均能精准契合目标受众的需求。
业务价值：确保所有人工智能生成的客户沟通内容，均保持品牌调性一致、沟通语气得体。
场景二：预测客户潜在咨询问题
企业在搭建新知识库，或为即将上市的新产品、新服务准备配套内容时，若依靠人工猜测客户可能提出的问题，不仅耗时费力，还容易出现预判偏差，最终导致大量针对 “非真实咨询” 的答复内容被创作、审批，却从未被实际使用。
通过输入恰当的提示词，生成式人工智能可以预测目标客群针对特定产品或服务可能提出的各类问题。这些预测问题（可搭配生成的答复内容）可直接用于构建知识库的初始版本，后续再结合新咨询问题的数据分析结果，持续对知识库进行迭代扩充。
业务价值：缩短新产品上市周期，确保知识库从上线之初就具备高内容覆盖率。
场景三：生成知识库文档初稿
知识专员在工作中，常常需要将篇幅冗长的合规类文档，转化为客服坐席可直接使用的实操内容，这一过程往往耗时耗力。通过搭建合适的系统集成方案、工作流程与管控机制，企业可以基于精选内容生成初稿，在提交给相关专家审批前，先对生成内容进行核查 —— 这一环节可纳入标准知识管理工作流。
除了基于精选内容生成初稿外，还可以借助归档内容与社区内容补充生成素材。此类场景通常需要先对素材进行预处理，以此约束人工智能的输出范围；生成的初稿仍需由领域专家（SME）审核，不可直接推送至客户。
业务价值：在保障内容质量与合规性的前提下，加速知识库内容的创作流程。
场景四：用生成内容优化搜索结果与虚拟助手答复
当客户通过虚拟助手（VA）或网页自助服务平台检索内容，系统无法输出高可信度答复时，可将生成内容作为人工坐席介入前的补充环节。
若客户咨询的问题与精选内容相关，需将对应的核心内容与提示词一并输入人工智能模型，并对生成结果进行验证；若以外部内容为生成素材，则可在使用生成内容答复客户时，添加免责声明，明确告知客户内容为人工智能生成，并附上外部参考来源链接。
业务价值：将客户咨询转人工的比例降低 20%-30%，同时提升自助服务的问题解决率。
场景五：内容格式与风格的智能改写
对整个知识库的内容进行风格改版，是一项工作量巨大的任务，因此常常被企业搁置。将生成式人工智能纳入内容管理工作流后，这一过程可以实现自动化。例如，利用人工智能将面向客服坐席的内部文档，批量改写为面向客户的外部内容，用于补充自助服务渠道或虚拟助手的答复素材。
业务价值：无需重复投入内容创作资源，即可支撑企业的全渠道内容策略。
场景六：客户反馈摘要与内容迭代优化
借助生成式人工智能，企业可以将多渠道收集的用户反馈，自动提炼为可执行的优化任务，并基于这些反馈迭代完善知识库内容。若依靠人工完成这项工作，知识专员需要逐条阅读海量反馈，有时每天要处理数百条客户评论，工作量极大。
在完成反馈摘要后，可将其作为提示词的一部分，指令人工智能根据客户反馈修订对应知识库文档。
业务价值：将反馈分析周期从 “天” 缩短至 “分钟”，实现知识库内容的持续优化。
场景七：基于已审批内容生成智能聊天答复
当客户咨询无法通过虚拟助手的对话流程或自动推荐功能解决时，这类咨询往往是多个问题的组合。此时，人工智能生成的综合性答复，通常比传统知识库中的单篇文档更贴合客户需求。
如果生成的答复可以直接使用，客服坐席就无需反复手动输入相似内容，只需复用智能生成的答复，从而大幅提升工作效率。
业务价值：针对复杂的多问题组合咨询，将平均通话时长缩短 15%-25%。
场景八：生成增值内容，赋能精选知识库
优质的客户服务体验，往往体现在客服坐席在解决客户核心问题后，提供的增值信息与贴心建议。生成式人工智能在这一环节可以发挥重要作用。
通过人工智能，可为客服坐席推送与客户咨询高度相关的增值信息，让所有坐席都能提供与资深专家同等水平的服务，全面升级客户体验。
业务价值：通过为不同技能水平的坐席提供标准化增值服务，提升客户满意度评分。
场景九：将坐席撰写内容重构为标准化工单或升级报告
通话后整理工作是客服坐席的重要工作负担，这部分工作需要坐席总结通话要点、撰写工单备注，以便后续对接人员了解情况。
生成式人工智能可以基于通话记录或坐席撰写的初稿，自动生成简洁规范的内容摘要，为工单升级或跨部门流转提供便利。标准化的工单流转机制，有助于提升问题全流程的解决效率。
业务价值：将通话后整理工作耗时减少 30%-40%，帮助坐席承接更多客户咨询。
场景十：辅助客服坐席 / 主管撰写跟进函件
当客服坐席需要撰写包含客户信息的跟进函件（如信件、邮件）时，生成式人工智能可以提供有力支持：根据需求匹配恰当的沟通语气与文档格式，并自动整合来自客户档案的实时数据。
业务价值：确保跟进沟通的专业性与一致性，同时缩短函件撰写时间。
知识管理的基石作用
能够快速、便捷地创作客户服务配套内容，并持续提升内容的清晰度与易读性，不仅能改善客户与客服坐席的双重体验，还能帮助企业有效降低运营成本。
生成式人工智能工具的获取门槛虽已降低，但只有那些建立了完善知识管理流程与实践体系，并能将生成式人工智能无缝融入其中的企业，才能真正抓住机遇，构筑难以超越的竞争优势。
来源：eGain
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