在数字化转型的浪潮中，电商售后作业的自动化成为提升客户服务质量和效率的关键。本文深入探讨了售后作业自动化的现状与挑战，分析了咨询类和售后作业处理类两大类售后作业的特点，并提出了利用OCR、区块链、AI等先进技术优化售后流程的具体方案。

随着数字化转型的推进，“云移大物智”技术的迭代速度的加快，电商售后的场景更加的丰富，仅依靠传统的“被动响应”来解决售后问题已经无法满足企业对于客户服务的需求，越来越多的企业正在寻求“主动预防”来提升售后作业的效率，确保电商售后场景的安全，提升用户的体验。

售后作业大体可定义为两个方面：

1. 咨询类
2. 售后作业处理类

下面，将对这两类作业进行解析，并分析如何应用新技术来提升作业效率，重塑企业面向消费者的服务体系。

咨询类

简单来说，就是消费者主动发起的咨询动作，用来解决「产品如何使用？」、「售后/物流进度？」、「条款/政策是什么？」、「专业技术咨询或答疑？」等的一些类咨询服务。

这类作业必然的要求是快速响应、可通过知识库/FAQ来减少重复性的咨询、对一些高频问题可反哺产品功能或性能优化

在咨询类作业中，常使用的电商的客服体系。传统类的电商客服服务流程是智能客服+人工客服协同，通常采用的流程如下：

这种模式下，存在以下问题：

• 答非所问，对于一些复杂的多条件的问题，或者使用方言进行描述的问题，智能客服无法解决，需要反复转人工，造成服务时间延长。
• 对于一些新的业务问题或者比较小众的问题，智能客服可能会一直回复“我不明白”，或者循环的点击菜单
• 当在高峰期咨询量激增时，用户会一直在排队中，或者等待的时间过长，从而直接影响了购物体验
• 当人机层协同断层时，会出现问题重复提交，缺乏对上下文的理解，影响的用户的售后体验
• 除此之外，智能客服的数据与人工客服的数据存在数据孤岛，导致人工无法提前预判当前用户的情绪或者历史的问题。

……

等等。

随着大模型的诞生，衍生除了诸多的AI客服系统，但是目前大部分的AI客服还停留在SOP模型或者Copilot协作模式，其中Copilot模型指的是，系统内设定任务目标，其中标记某几个任务由AI完成初稿，人类来进行修改并确认调整的人类+AI协同工作模型。

但是也会出现，前后端没有配置，就无法回答、只能机械式的完成单论的问答、使用一些幻觉问题来误导用户、答非所问情况依然存在。

为了让AI客服更加的智能化，出现了很多新的解决方案，如可利用抖音的Coze 平台、fastgpt等平台创建客服Agents来构建AI客服场景下的人机协作的新服务范式。这种范式是由人类设立目标并提供相应的资源，由AI全权代理。

在这种模式下

• AI智能客服可以直面面对用户，未用户提供服务。通过智能体，结合之前的规划过程中累积的常见问题以及对应的问题解决方案，不仅能够更快的回答客户，还能越“训练”越“准确”，甚至有些一部分场景甚至可以完全的取代人工。
• 在回复内容存在风险的情况下，真人客服可以对AI回复的内容进行人工监管。同时通过评分标准，来有效的评估模型的能力以及评估坐席干预的合理性，即“AI回答的好不好”、“人工客户纠正的对不对”。

以抖音的Coze平台创建智能客服为例，对应的系统架构如下。

在以上架构下，如何将传统的客服的工作智能，抽象为可以数据化和智能化的服务主体，一般可以采取如下步骤

步骤1：解构客服的服务流程

步骤2：工作流架构的抽离设计

2.1 主流程来串联完整的服务链路，判断绘画的基本面并通过路由，流转到响应的Agent；

2.2 在Agent节点上，由于该节点是可以承接处理的智能的，故进行阶段设置的时候，需要包含寒暄、收尾、问题澄清、场景路由、判断解决方案、协商方案、执行方案等。

2.3 配置节点，如配置知识库节点、判断条件配置、LLM模型参数配置等

2.4 代码节点，如IM通信、特征解析、实验参数的获取等。

售后作业处理类

简单来说，就是需要公司主动介入的来解决的实质性售后问题，一般情况可能会涉及到工单系统或者线下操作。常见的售后作业场景有：

1. 维修服务类，比如对硬件的检测及部件的更换、软件BUG的修复等等
2. 退换货服务类，比如仅退款、退款退货、补货、换货、售后物流的咨询、售后工单的审核咨询等等
3. 投诉处理类，比如问题需要升级投诉、投诉的赔偿协商、投诉引发的情绪的安抚
4. 现场服务类，比如家电的送货上门并安装服务、设备的检修和巡检等

等等，这些售后作业都需要依赖标准的流程的，比如退换货服务中的质检环节等；是会依赖工单系统的，通过工单系统来协调技术人员等；重视业务的闭环反馈，如满意度调查等。

通过对当前主流的电商平台的售后作业自动化进行调研，其中调研内容如下：

在调研中发现，目前主流的电商厂商已经在售后作业流程中一个或者多个节点应用了先进的“云移大物智”技术重塑了作业流程，使其实现了自动化，做到了“预防为主，响应为辅”。

所谓“功欲利其器，必先利其器”，下面举例说明如何利用这些先进的工具改进售后业务。

场景1：利用OCR技术来识别退货商品的信息，来提升退货质检流程。

在OCR识别过程中

Step1，做图像采集，常用的拍摄工具有手机、RF枪、扫描仪、工业相机等；拍摄扫码的内容有<商品标签>、<商品条形码>、<发票>、<退货单>等。拍摄时要求尽量保持背景简单、确保拍摄的内容能够足够的清晰，内容确保完整，避免出现反光或者光线不足造成无法识别的情况；

Step2，图像预处理这步，主要是用来优化图像的质量，来进一步提升OCR识别的准确率。预处理常用的工具有OpenCV、PIL，预处理的关键步骤有：图像灰度化，来减少计算的复杂度；二值化，通过阈值的处理，将图像转为黑白色，来进一步突出文字的区域；降噪，主要是用来去除噪点；倾斜校正，如果图像倾斜，则使用霍夫变换或者边缘检测来矫正图像的倾斜度；锐化，这步主要是增强文字的边缘的清晰度；区域剪裁，这步就是仅保留包含退货信息的区域。

Step3，OCR文本识别这步，是从Step2这步处理后的图像中处理相关的文字信息，通过通用的OCR引擎或者定制化的OCR模型来输出结构化或者半结构化的文本数据，输出类型为JSON或者CSV格式。

Step4，信息解析与提取这步，是根据Step3输出的文本数据，使用正则表达式或自然语言处理或者企业内置的模板来匹配并提取出关键的字段，一般退货的关键字段有<订单号>、<商品SKU>、<退货数量>、<退货原因>、<客户ID>、<退货日期>等。

Step5，数据验证与纠错这步，是确保提取出的信息与系统中的数据进行匹配，确定存在的。通过系统内置逻辑来检验是否正确，比如退货数量是否为数字、退货原因是否为系统预设的原因，如“破损”等。识别通过后，如果存在置信度低的识别结果，则需要转人工进行审核，并且需要标注该条数据人工参与了审核以及审核的原因等。

通过这一些列的操作，可以显著的减少人工错误率，但这并不能一劳永逸，也需要不断的结合实际的业务场景对涉及的模型进行持续的优化，需要特殊说明，消费者个人的敏感信息需要严格保密。

场景2：利用区块链+AI技术，通过记录碳足迹来优化逆向物流路径

在数据输入过程中

Step1,物流环节数据指的是：在运输工具上（汽车、卡车、船舶等）、仓库中，部署传感器，传感器用来实时的采集运输工具的<燃料消耗>、<运输里程>、<路线>、<载重>、<速度>；仓库的<温度>、<耗电>等、货品的包材、货品的数量等等数据，并安装GPS，使用GPS来跟踪运输工具的运输路径。外部数据指的是：第三方的碳排放因子数据库或者能源供应商的绿色能源认证数据。

Step2,获取到Step1的数据后，对数据进行清洗，清洗出异常值。对碳排放进行计算，公式为：碳排放量=活动数据×排放因子

Step3,计算到碳排放量后，开始将相关的数据上链，可以选择联盟链（Hyperledger Fabric）或者公链（以太坊）都行，依据需求而定。利用智能合约技术，校验数据格式并上链，确保数据不可被修改。常见的可上链的格式如下

{

“timestamp”: “2025-03-27T14:30:00Z”,

“transport_id”: “TRUCK-001”,

“route”: “从北京仓库到天津分拣中心”,

“distance_km”: 166,

“fuel_used_l”: 34,

“co2_kg”: 121,

“block_hash”: “0x3a7b…d41c”

}

并采用PBFT实用拜占庭容错技术或者PoA权威证明技术来验证数据在多参与方的数据都是一致的。

在输入数据中，我们需要考虑运输工具的容量、仓库的处理能力、碳排放的上限、交通的情况、天气的情况等，基于这些条件下，秉承成本最优的原则，计算出最优的路线。

在构建模型的时候，将路径的规划转化为多目标的优化问题，支持VRP变种。可通过使用强化学习算法RL训练智能体在动态的环境中如何快速的做决策；通过遗传算法GA生成路径，并持续迭代的优化路径；通过图神经网络GNN算法处理复杂节点的关系，比如与仓库的关系、与客户的关系等关系拓扑图。

分配路径，调度资源后，车辆在实际的运输的过程中，可以根据交通的拥堵情况、天气情况、订单的状态等各种因素来实时的调整实际的运输路线，之后，实际的运输路线以及实际的碳排放量都会被写入区块链，形成验证闭环。

等等，除这两个场景外，还有诸多的场景中都运用了先进的科技技术，但是需要技术带来的风险和挑战。比如AI风控模型可能会误判低信用用户，所以在AI风控的场景下需要持续的对模型进行校准和优化。消费者行为数据的上链或者运输数据的上链的时候，需要确保行为是符合GDPR等相关的法律法规的，也确保消费者的隐私协议必须符合平台的规则的。