AI技术的落地场景有很多，其中，客户服务及其关联赛道就有着不少的应用场景。这篇文章里，作者便分享了现阶段AI在客户服务领域的几大热门应用，覆盖售前、售中、售后多环节，一起来看。
随着人工智能技术的高速发展，客户服务成了AI落地的重要场景之一。不过除了客服，眼下，它在客户服务其他关联赛道也发展出了不少很有意思的应用场景。
具体包括哪些？AI在这些赛道的应用又表现出哪些新态势？下文揭晓。
虽然AI在交易方面的应用不及客服早，但它的市场价值和发展潜力正在快速增长。
比如在金融行业，AI正被广泛用于金融数据分析、市场趋势预测、自动化交易等场景，除了实时给到交易人员有效的股票交易建议，还能在满足条件时执行交易。
而在辅助决策这点上，通过AI大模型和算法进行市场指标、经济报告、新闻报道等海量数据的分析和市场趋势预测，AI的处理速度非常快，执行交易的准确性甚至比人还高。
在电力能源行业，司普科技等基于客户需求推出了AI电力交易员。这位虚拟的交易员同样需要经考核持证上岗，能力做到了集行业研究、市场变量监测、价格研判、交易决策等于一体。
依托行业知识库，AI电力交易员的知识储备还远超常人，且历史交易数据、市场趋势行情、日前/现货功率、最新政策法规，甚至煤电价格、气象变化等都了然于心，能帮助真正的交易员们更大程度做好风险管理，全面提升场站交易效率和经济效益。
在证券投资行业，AI还化身机器人顾问，用于辅助新手用户及灵活投资者进行交易决策。除了吸收相应的知识储备，这位AI交易顾问还能通过算法，智能匹配用户的财务目标和风险偏好，自动给到人们相应的投资组合参考。
类似的案例还有很多。虽然AI还很难完全替代人们进行交易，但在交易风险管理、交易策略输出、交易自动执行上，AI正扮演越来越重要的角色。
在拉销量，增业绩的年代，人多，显得力量大。
但当“人海战术”很难为公司带来相应的业绩增长，反而加剧冗员冗费的现象。随着AI销售能力的“觉醒”，很多企业开始主动或因成本被动加快了销售人员的优化步伐。
金融保险服务行业就是其中之一。
据不完全统计：近年来，保险代理人这一职业的从业者规模较之各险企的顶峰时期下滑50%以上，部分险企的代理人规模下滑比例甚至超过80%。
除了市场行情、业务优化等方面的考虑，其实还因为早期的保险业务属于人力密集型和数据密集型，人工操作依赖度相当高。
随着大模型时代，AI在情报搜集、竞品分析、需求沟通、答疑解惑、保险规划、核保核赔等方面的强力渗透，很多人工操作的业务流程走向自动化，逐渐推动了岗位结构和规模的调整。
比如有些保险服务公司着眼于LLM在语言组织和输出能力上的表现，开始采用AI保险销售，来完成售前咨询、产品介绍、竞品对比、保险规划等任务。
在此过程中，原有的保险销售人员能省去很多搜集整理、重复作答的麻烦，还能有效筛选商机，提升1对多的客户服务质量。
再比如以往的保险代理人需要花很多时间帮投保人填写健康信息、收集整理核保材料、沟通核保结论及费率等。
眼下，随着司普AI核保员这类工具的出现，无需太多中间环节，提交核保材料后就能自动识别、实现数据的结构化管理、进行核保决策、输出核保结论，并给到相应的费率定级参考。
完成投保和核保所需的人力和时间大幅减少，推动整个行业迎来新变革，也加快了一些从业者的转型。
而另一边，客户方等待周期大幅缩短，决策风险进一步降低，也推动着精英保险代理人和公司整体业绩实现新的增长。
根据Gartner 发布的行业报告显示：到2025年，生成式 AI 将用于创建30%的对外营销内容。
未来AI营销将发展到怎样的境地，我们尚未可知。但单单就客户营销服务这块来说，AI+营销，已经涌现出不少极具想象力的使用场景。
比如客户需求的识别。通过引导式多轮对话，AI在需求理解、意图识别、场景切换、业务导航等方面正快速向人类靠拢，方便后期进行针对性的产品推介和个性化营销服务。
再比如利用AIGC自动生成多元化的营销内容，目前不只是营销话术、营销内容，AI已经覆盖文字、图像、音视频等多模态。
部分AI营销服务商还在原产品的基础上引进营销用户RLHF反馈系统，通过高效数据反馈，来持续优化产品生成质量和客户服务体验。
在电商领域，也有人利用AI对历史营销进行数据分析和建模，用于优化营销策略，实现精准获客，打造垂类大模型等。
此外，AI在营销创意、广告投放流程优化等方面的价值也在逐渐被看见。
客服是客户服务绕不开的环节。而且相比后来居上的AI交易、销售和营销，客服算是应用最早，也是前景最广的AI应用领域之一。
根据《2023年中国智能客服市场报告》显示：2022年国内智能客服市场规模已超过66亿，未来两年或逼近百亿规模。
从发展曲线看，智能客服的两次更迭（2016年后转向NLP、2023年利用LLM重构客服业务）都和人工智能热潮密切相关。目前，AI已经在客服、外呼、质检、智库等领域获得突破性应用成果。
在媒体的报道中，国内有些在线客服机器人已经能独立解决80%的常见问题。在头部通讯企业的AI应用中，智慧客服智能服务占比甚至已经超过85%。
在强人工智能的驱动下，智能客服的语言理解、对话、业务处理能力持续在进化。随着AI数字员工的出现，智能客服还能以更立体、直观的形态出现在人们面前。
不过，目前新老智能客服产品很大程度上仍处于交棒期。在实际的应用中，有些智能客服产品因听不懂“人话”、功能鸡肋、话术呆板、转人工几率高等问题频遭吐槽。加上人工客服锐减、适老性差，导致人们对其的评价有些两极分化。
银行业金融机构客服从业人员数量，数据来源：中国银协
以上是现阶段AI在客户服务领域的几大热门应用，覆盖售前、售中、售后多环节。
其实在业务办理这块，AI也表现出极大的协同性，只因涉及功能权限、业务集成、结算、审批等，目前主要集中在业务导航、信息查询、初级业务办理等方面，发展程度并不高。
目前，发展中的AI已经向人们展现出它的极大潜力与部分限制，人们对此满怀期待又有所顾忌。
但随着AI的深度发展与规范使用，未来落地的商业场景和赋能万千所能带来的市场价值，依然推动着它在客户服务以及多领域的深度应用。
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