2025-10-23 鹈鹕全面客户体验管理 | 译者：马振江
在第七版的“客户服务状况”报告中，我们调查了来自五大洲 40 个国家的 6500 名服务专业人士，旨在了解：
随着企业致力于提供卓越的客户体验，人工智能已成为服务领域的变革力量。尽管 AI 在服务交付方面前景广阔，但其应用并非没有挑战。通过理解 AI 实施的障碍并发挥其潜力，企业能够优化客户互动、简化运营流程，并在转型为智能企业过程中推动增长。
01 | 团队应对 AI 的挑战
服务团队面临诸多挑战，包括在资源有限的情况下满足客户需求、人才短缺以及成功实施 AI。然而，将服务渠道数据整合到统一平台的企业，其 AI 实施被评为“非常成功”的概率比采用孤岛式系统的企业高出 1.4 倍。
02 | AI 客服重新定义客户服务
企业正在整合预测型、生成型和智能型 AI 技术，实现更快速、更精准、更个性化的交互体验。行业领袖们期待 AI 客服能提升现有成果，并为此投入资金支持。79% 的服务领导者表示，投资 AI 客服对满足业务需求至关重要。
03 | AI 通过语音与多模态交互实现对话能力
对话式 AI 正在重塑数字渠道（如文本和聊天）的客户沟通模式，提升自助服务解决率。当确实需要人工介入时，合适的 AI 工具能保持对话上下文连贯性。85% 使用语音 AI 的服务专业人员表示，客户在转接人工客服时能够体验无缝衔接。
04 | AI 让现场服务更安全和高效
现场服务因行政任务、排程问题及零部件等待时间过长而效率低下。AI 可助其解决这些难题。85% 的现场服务负责人认为，未来一年其 AI 现场服务投资将持续增长。
82% 的服务专业人士认为，客户的期望值比以往更高。客户的期望涵盖诸多方面，从全天候支持到个性化互动体验。
尽管 81% 的客服人员表示与客户建立关系是工作的重要组成部分，但他们实际用于客户的时间不足工作时间的一半（46%），部分原因在于行政事务和内部职责的占用。
考虑到未来一年服务量预计将增加，这无疑会导致客服代表疲于应对，引发大量客户不满。所幸服务部门负责人也预期预算增加，这笔资金可用于优化运营流程。
除了跟上不断变化的客户期望外，服务领导者还将“难以招聘和留住员工”列为首要的服务挑战。
过去一年里，12% 的服务员工离开了原公司，而这些受过专业培训的人才往往很难被取代。在招聘过程中，超过三分之一的服务团队难以满足员工对工作与生活平衡及薪资待遇的要求，也很难找到具有合适技能的人才。
为满足服务量需求，企业领导者表示最有效的策略是扩大培训与技能发展，并实施自助服务。在采用 AI 的企业中，领导者将面向客户的 AI 应用列为第二大策略。
安全顾虑阻碍了 AI 的普及。随着技术日益复杂，网络安全威胁也随之升级，攻击手段从数据污染到云端入侵，层出不穷。
IT 安全负责人承认，AI 使问题更加复杂——随着该技术日益普及和自主化，这种担忧不太可能消退。75% 的 IT 安全负责人认为，AI 驱动的网络威胁很快将超越传统防御手段。
事实上，服务领导者将安全问题列为实施 AI 的首要挑战，超过半数受访者表示，这导致相关计划延迟或受限。为应对这一问题，86% 的企业愿意为保障数据安全的技术支付更高费用。
跨团队和技术的孤岛现象阻碍了许多活动——AI 的实施也不例外。44% 拥有 AI 技术的服务领导者表示，技术孤岛延迟或限制了他们的 AI 计划。但更多组织正在努力实现跨渠道和团队的技术互联，而那些拥有互联技术的组织报告其 AI 实施更为成功。88% 的服务领导者表示，他们正优先推进技术整合，以支持 AI 计划。
将服务渠道数据整合到统一平台的组织，其 AI 的实施被评为“非常成功”的可能性是采用孤岛式系统的组织的 1.4 倍。
企业正在投资三种形式的人工智能：预测型、生成型和 AI 智能体。69% 的服务业专业人士表示其所在机构至少使用一种 AI 形式，其中 39% 表示使用 AI 智能体。
预测性 AI 可预判问题（例如客户何时可能遇到产品或服务故障），生成式 AI 能创造新内容（如自动回复客户咨询），而 AI 智能体则自主采取行动（如完成常规任务、提供实时指导，并与客服代表协作解决复杂客户问题）。
仅有 6% 的服务业领导者不打算在五年内采用 AI 智能体——这一发现合乎情理，毕竟 79% 的受访者表示，投资 AI 智能体对满足业务需求至关重要。
AI 赋能团队实现更快速、更精准的交互。从主动为客户推荐，到为服务负责人提供实时洞察，AI 正在重塑服务工作的本质。
结果如何？决策质量提升、效率显著提高、客户满意度增强。而采用 AI 客服系统的企业，尤其能预见其关键绩效指标全面改善——从客户满意度评分到服务工单分流率，各方面表现均将更胜一筹。
采用 AI 客服的服务运营人员和领导者预计，其服务成本和解决时间将平均降低 20%。
人类与 AI 在客户服务领域的协作带来显著效益。事实上，配备 AI 的机构中，83% 的客服人员表示，AI 提升了他们的职业前景，82% 认为与 AI 协作帮助他们掌握了新技能。这不仅提高了工作效率，还减轻了工作压力。
在部署 AI 客服的机构中，人工客服得以专注处理更复杂的案例。通过人机协同，企业能够更高效地满足客户需求——无论是简单还是复杂的诉求。借助 AI 提升自助服务能力，企业还能节省宝贵资源，例如客服代表的时间，使其能投入更高价值的案例处理。
随着 AI 客服的普及，服务专业人士预计，由 AI 解决的案例比例将快速增长。到 2027 年，预计 50% 的服务案例将由 AI 解决，高于 2025 年的 30%。
在 AI 解决案例数量不断增长的背景下，客户常见问题解答（FAQ）已成为 AI 客服的首要应用场景——这与其帮助客户自主解决问题的职能天然契合。
其他突出的应用场景还包括：处理订单查询，以及根据客户需求、偏好和历史购买记录提供个性化产品推荐。
多模态 AI 是一种能够在单一系统中处理多种输入类型（语音、文本、聊天和视觉）的技术。AI 客服正通过自然语言将这些交互点转化为对话。
真正的多模态交互能在所有接触点之间保持历史记录与上下文关联，使企业能够消除客户在不同渠道和对话模式间切换时遭遇的摩擦。目前已有 36% 同时拥有语音和文本 AI 的组织已经实现了这些模式的整合。
基于企业自有数据构建的对话式 AI 效果最佳——既能确保提供精准答案，又能保持品牌调性和语气。它还能利用客户数据实现个性化交互：使用客户熟悉的语言，匹配其偏好的语气，并适应其沟通需求。
能够将 AI 客服与人工客服之间的对话无缝衔接的企业正获得高度评价。这种流畅的交接既维持了客户满意度，又使人工客服能够立即专注于解决问题，而非耗费时间收集背景信息。
优质的 AI 能理解客户并传递品牌声音。配备对话式 AI 的服务专业人士对其表现评价积极。该技术在各方面均表现出色，88% 的企业认为 AI 在保持品牌声音一致性方面表现良好或优秀。然而，整体而言仍有改进空间。
其中一个领域是理解方言和情感的细微差别。虽然 35% 的服务专业人士表示 AI 在理解情感方面表现出色，但其他人则不太满意。这标志着 AI 交互朝着真正自然的方向迈出了重要一步。
人机协作重塑了服务团队的运作模式。当 AI 承担日常事务时，团队得以将精力转向更紧迫的业务需求。65% 采用 AI 的团队表示，他们获得了更多专注于发展客户关系的机会。
54% 采用 AI 的团队表示有更多机会专注于流程改进。数据说明了一切——使用 AI 的团队发现了更多支持客户、同事和业务发展的机会。
现场服务专业人员因效率低下而倍感沮丧，繁琐的内部行政事务正是罪魁祸首之一。移动工作人员估计，他们 18% 的工作时间——相当于标准工作周超过 7 小时——被“浪费”在行政事务上，例如填写表格和搜寻信息，而非为客户解决问题。37% 的技术人员表示，行政任务妨碍了他们完成实际工作。
当被问及阻碍生产力的障碍时，技术人员和现场服务主管都提到了排程问题和等待零件的问题。这些不仅是运营中的小插曲，更是普遍存在的生产力杀手。
现场服务领域的领导者们不仅在尝试 AI 技术，更对其影响力寄予厚望。96% 的现场服务团队计划通过知识检索技术，实现 AI 的即时信息访问，因为技术人员的时间更应用于解决问题，而非搜索信息。许多团队正考虑采用增强现实（AR）技术辅助的可视化诊断与维修方案。目前已有 45% 的团队使用 AI 进行 AR 引导维修，另有 43% 计划引入该技术。
技术人员表示，AI 可承担 35% 的行政工作，每周可节省两小时工作时间。88% 的受访者表示，技术人员利用率至少有中等程度的提升，85% 的受访者表示，调度员工作效率至少有中等程度的提升。
技术人员对能提升工作效率的新工具持开放态度。这无可厚非——未来或许会出现这样的场景：AI 处理所有预约电话和文书工作，而他们则专注于真正受过专业训练的工作：复杂维修时不再被打断，解决实际问题时不必再为协调预约而分心。
技术人员已准备好迎接这场变革。80% 的人希望减少行政事务时间，将更多精力投入核心工作。具体诉求清晰可见：87% 认为 AI 能提升工作满意度，83% 期待预约准确率提升，82% 单纯渴望为真正重要的工作争取更多时间。技术人员预计 AI 可承担 35% 的行政事务，每周节省约 14 小时工作时间。
“客户服务的目标不断变化随着技术进步，昨日的「卓越」今日不过是「良好」。你的策略必须与时俱进——AI 客服正成为新的核心力量。”
——Matt Kravitz，Salesforce Service Cloud 产品管理副总裁
原文地址：
https://www.salesforce.com/resources/research-reports/state-of-service/
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