AI时代的客户服务研究报告(第二版)

核心观点与关键数据

• AI 采用率降温，但现实价值凸显： 调查显示，2025 年对 AI 在客户服务中使用的乐观情绪有所降温，从 95% 降至 54%。这并非 AI 采用率下降，而是对 AI 定义更为现实，应用场景转向更具价值的增强人类服务和对话式 AI。
• 客户服务挑战持续： 成本与质量平衡、内部组织复杂性、员工流动率仍是客户服务领导者面临的主要挑战。技术、自动化和 AI 仍被视为解决这些挑战的关键方案。
• AI 应用场景演变： 自动化状态更新和代理辅助工具成为主流 AI 应用，而预测性客户需求、情感分析和个性化推荐等场景因数据质量、准确性和集成复杂性问题而减少。
• AI 实际影响显著： 已实施 AI 的客户服务运营在响应时间、客户满意度、运营效率和运营成本方面均取得显著改善。员工工作体验得到提升，但组织文化影响有限。
• AI 期望值与现实相符： 尚未使用 AI 的组织对 AI 的期望值与已使用 AI 的组织实际体验相符，尤其在响应时间方面。

研究结论

• 成熟度与扩展障碍： 客户服务组织的 AI 成熟度普遍处于中等水平，主要障碍包括遗留系统、集成复杂性、AI 相关风险和预算限制。
• 未来运营模式： 未来客户服务运营模式将更加多元化，包括直接控制、外包、近岸外包和完全自动化等模式的选择，取决于企业的客户服务目标和运营成熟度。
• 下一阶段关键任务： 组织需要关注客户中心 AI 旅程、重塑敏捷和弹性的客户服务运营模式，以及加速成熟度以实现成功部署和扩展。
• AI 价值差距： 尽管 AI 已广泛采用并带来明显效益，但大多数组织仍处于“ somewhat ready” 状态，未能完全实现 AI 的价值。需要从孤立试点转向系统性的全面转型，以缩小 AI 价值差距。

行业差异

• TMT 和金融服务： 数字化能力强，流程标准化程度高，在 AI 采用和扩展方面表现领先。
• 零售、批发和消费品： 整体改进均衡，AI 主要用于客户界面。
• 能源和公用事业： 在成本降低、流程效率和员工转型方面落后于其他行业。

建议

• 评估当前 AI 成熟度，并制定实现价值最大化的转型路线图。
• 优先投资流程自动化和大数据分析，提升关键能力。
• 解决遗留系统集成和数据质量问题。
• 建立敏捷团队，推动持续数字化转型和客户旅程编排。