因为客服工作的机械性和问题的重复性，客服领域应该是AI最早落地的领域之一。而随着大模型的发展，AI客服也越来越智能，相对应的运营策略也会发生变化。本文分享了智能客服的团队的操作指南，供大家参考。

随着人工智能技术的快速发展，智能客服已成为提升客户服务效率和质量的关键工具。本指南旨在为智能客服运营团队提供一套全面的操作指南，以确保智能客服系统的有效运行和持续优化。

一、智能客服启蒙篇

1. 什么是智能客服？

智能客服是一种集成了人工智能（AI）、自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和大数据分析等先进技术的自动化客户服务解决方案。它通过模拟人类客服的行为，提供全天候、多渠道、多语言的客户交互体验。智能客服的核心价值在于其能够高效处理大量标准化查询，释放人力资源以专注于更复杂的问题，同时提供一致性和个性化的客户服务。

2. 智能客服的服务流程

智能客服的服务流程是一个高度自动化和智能化的闭环系统，包括以下几个关键环节：

意图识别与语境分析

在客户提出问题之后，智能客服需要先进行意图识别，即明确客户的真正问题是什么。通过大模型，智能客服能够准确识别客户的意图和语境，理解客户的具体需求，通过上下文理解，智能客服能够在对话中保持连贯性，提供更加人性化的服务。

知识检索

得到客户提问的真正问题之后，智能客服需要去匹配问题和答案。在问题库和知识库等地方中，会包含众多问题以及相应的答案。智能客服会按照与客户问题匹配度从高到低的顺序，依次进行答案的匹配，找到最合适的答案并给予客户。

答案生成

当智能客服找到了匹配的答案之后，需要将答案展示给客户。为了使客户更好地理解，智能客服需要将答案进行精简处理，并以易于理解的方式展示给客户。这样可以让客户更快地找到解决方案，从而提高客户满意度。

任务自动化与闭环反馈

对于需要额外操作的任务，智能客服可以自动执行或引导客户完成，如：自助服务、故障诊断等。通过闭环反馈机制，智能客服能够收集用户反馈，不断学习和优化服务流程。

3. 智能客服的服务流程带来的好处

将智能客服的服务流程应用到企业中，可以带来以下这些好处：

• 提高服务效率：智能客服能够处理大量标准化查询，减少响应时间，提高整体服务效率；
• 降低人力成本：智能客服以机器人或虚拟的形式提供服务，不需要像传统客服那样雇佣大量的客服人员，从而降低了人力的成本；
• 客户体验的改善：智能客服的服务流程可以更快地处理用户的问题，提供更全面和专业的服务，从而提升了用户的满意度，进而也提升了企业的口碑和竞争力；
• 数据驱动的决策支持：智能客服通过收集和分析用户交互数据，为企业决策提供有价值的洞察。

智能客服不仅是技术的进步，更是客户服务理念的革新。它要求运营团队不断学习新技术，优化服务流程，以确保智能客服能够提供最佳的客户体验。通过智能化的服务，企业能够更好地满足客户需求，提升品牌形象，实现可持续发展。

二、智能客服运营工作篇

1. 做什么

结合以上我们知道了智能客服运营的四个核心关键词：【意图识别】、【知识检索】、【答案生成】、【任务自动化与闭环反馈】；同样智能客服运营工作也会围绕这四大部分进行开展；

1）意图识别

保证在客户提出的问题，智能客服都可以理解；

2）知识检索

保证在客户提出的知识问题，智能客服可以在后台检索到；

3）答案生成

保证智能客服在后台检索到的知识，客户都能看的懂、能解决客户问题；（形式不限于文字，可以是图片、超链接、视频等富文本形式；）

注：大模型会做语言描述逻辑的润色，但文字对应的解决方案需要必须保证正确；

4）任务自动化与闭环反馈

1. 保证智能客服具备的任务能力，可以正常发挥作用；服务范围内转人工=浪费人力；
2. 清楚智能客服未开发的任务能力，无法服务的是属于什么场景，对应影响面是怎么样的；以及评估影响后提出智能任务开发需求（BRD）；

2. 怎么做

当围绕这些部分开展工作时，最理想的方式应该是：逐一分析，每一通客户会话的每一个问答、每一个任务都”看一遍”

但日均大量的通会话，显然是不现实的，所以我们需要一些方法来分析到当前智能客服的表现如何：

第一部分：日常工作项

首要的是：实时监控智能客服系统运行状态，检查服务器连接稳定性，确保系统正常接收和处理用户咨询，查看系统响应时间，保证回复及时性；

数据上，每日都取值看看当天的表现，对转人工部分重点关注；

原则上转人工的行为通常意味着客户的问题未能通过机器人客服得到有效解决。大体分为以下三种情况：

1. 机器人无法回复导致转人工：机器人未自动回复时，顾客很可能转人工。
2. 顾客要求转人工：虽然机器人及时回复，但顾客对回复内容不满意或出现机器人回复错误的情况，顾客可能要求转人工。
3. 特定问题需要转人工：由于某些问题较为复杂或者特殊，机器人无法独立接待、解决，需要强依赖于人工，被设置为自动转接至人工服务。

在这三种情况中，第③种情况由于客户对服务的特定期望或问题的固有特性，对人工客服的依赖性较高，优化空间相对有限。因此，我们的优化重点应放在第①、②情况，即机器人无法自动回复的问题上。

动作上，对重点关注的转人工部分，抽取一定数量的用户咨询及智能客服回复，评估回复的准确性和合理性，形成一个正向的循环；

（”客户意图是否识别”、”客户的问题怎么回答：知识&任务？”、”客户收到回复后的感知”、“是否已经解决客户问题“），对不准确或不完善的回复进行修改和优化，提高服务质量，保证答案准确/有效

收集上，及时收集和处理用户声音，每日查看是否有新问题产生及时处理用户提出的问题和建议。

第二部分：周期性工作项

在低头干活的同时，还要抬头看路；低头干活：是锚定目标、执行实干；抬头看路：是前瞻思考、把握方向。

• 定期分析：分析数据，总结经验教训，提出改进措施；深入研究本周数据，找出问题和不足，总结经验，制定改进措施
• 进行用户满意度调查：通过问卷、访谈等方式收集用户对智能客服服务的反馈和意见
• 对智能客服运营工作进行全面总结和评估：根据公司业务发展和用户需求确定重点工作方向，分解目标，设定每月工作指标；以及对比工作成果，评估是否达到预期目标，分析市场和行业变化，调整运营策略。

智能客服的运营是一个动态的、持续的过程，需要运营团队不断地学习、适应和创新。通过本指南的实施，运营团队将能够有效地管理智能客服系统，提供高质量的客户服务，为企业创造更大的价值。

三、智能客服训练师画像

岗位职责-共性：

1. 负责智能客服机器人的知识管理、对话策略设计、自助策略以及解决能力提升，持续改善机器人的服务能力。
2. 制定智能客服系统的功能设计规划，独立输出文档对接产研落地上线，跟踪上线效果并进行持续优化。
3. 熟悉智能知识库、知识图谱等产品原理及运营方法，了解知识梳理、搜索、存储、应用的实现逻辑。
4. 了解行业智能客服产品的发展趋势，通过竞品分析、用户调研等提供产品运营优化方向。
5. 对智能服务的整体指标负责，从数据、用户、运营中挖掘业务场景问题并推动解决。

任职资格-共性：

1. 本科及以上学历，具有2-5年以上互联网+相关行业的智能客服运营、知识库运营、产品运营等经验，能独立交付项目结果。
2. 具备优秀的自我驱动性、任务执行素养、结果交付意识和跨部门协同的沟通能力。
3. 对智能服务行业有浓厚兴趣，了解AIGC、NLP、大模型等技术应用场景及原理。
4. 熟悉运用流程图、思维导图、数据分析等相关工具。
5. 具备较强的逻辑思维、数据分析、流程设计能力，良好的抗压和持续学习意愿。

综合标准画像：

• 教育背景：本科及以上学历，计算机、信息科学、数学等专业优先。
• 工作经验：2-5年以上智能客服运营、知识库运营、产品运营等相关经验，有大型呼叫中心经验者优先。
• 技术理解：熟悉智能客服相关技术和行业发展趋势，对机器学习、自然语言处理等有基本了解。
• 产品理解：熟悉智能知识库、知识图谱等产品原理及运营方法。
• 业务理解：了解行业智能客服产品的发展趋势，能够通过数据分析发现业务改进机会点。
• 沟通协调：具备良好的团队合作能力，出色的跨团队沟通与协调能力。
• 问题解决：具备创新思维、逻辑思维和较强的问题解决能力，能够在复杂环境下迅速适应和应对挑战。
• 工具技能：熟悉运用流程图、思维导图、数据分析等相关工具。