客户案例｜AI Agent如何让智能客服理解更准确，对话更自然

文本机器人到底好不好用？很多企业的真实体验告诉我们：理想很丰满，现实很骨感。

为了提高接待效率、减轻人工座席的压力，过去几年，不少企业都在客户服务的第一线部署了文本机器人。初衷很简单——让它去处理那些简单、重复、标准化的问题。但实际落地之后，大部分企业发现，效果远没有预想的那么理想。

来看一家跨国电气公司的真实案例。

这家企业上线文本机器人后，有20%的客户一接入就直接要求转人工。剩下那80%的客户里，更有高达76%的人在完成一两轮对话后，也纷纷喊出“转人工”。

为了打破这个局面，这家企业与天润融通合作，用基于大模型的智能体对传统的文本机器人进行了一次彻底的改造。结果，智能客服的问题解决率和客户满意度都有了明显改善。

今天，我们就以这个案例为切入口，看看与传统文本机器人相比，基于大模型的AI Agent（智能体）到底强在哪里。

01 传统文本机器人的局限

绝大多数客户宁愿排队等人工，也不愿意跟机器人多聊两句，症结主要在两方面。

首先，文本机器人的理解能力非常有限。

作为一家电气企业，这家公司的产品结构极为复杂，不同型号、规格的产品多达数百种。客户来咨询的时候，很少有人会规规矩矩地报出完整的产品名称和型号，更多的是用日常工作中的俗称、简称甚至是缩写。这种情况下，传统文本机器人几乎无法准确识别客户到底在问什么。

更麻烦的是，当问题涉及机械故障时，客户自己往往也说不清楚原因，只能描述现象，让客服帮忙判断。而传统文本机器人只能依靠提前设定好的FAQ来匹配回答，既做不到自然交流，更别提辅助判断问题原因了。

其次，传统文本机器人的维护难度和成本都不低。

它的回答逻辑完全依赖提前配置的FAQ。一般情况下，一个标准问题需要匹配20个不同的相似问法；想提高准确率，这个数字可能要拉到30个左右。而一家电气企业，动辄数百款产品、几千个型号，相关问题的配置量可以轻松上万。维护这么庞大的FAQ和知识库，对企业来说是笔不小的开销。

这也导致该企业在FAQ配置上一直存在不少漏洞。比如，一半的知识库只有一条语料，根本没法进行基础应答。又比如，平均一个标准问题只配置了5个相似问，远远不够。此外，知识库里还充斥着大量低频问题和重复问题——所有这些都进一步推高了维护成本。

一系列问题叠加下来，传统文本机器人自然难以有效服务客户。

02 用智能体替代传统机器人

摸清问题后，天润融通基于AI大模型对原有的文本机器人进行了升级改造。

先来看几个改造后的实际效果：

客户提一个问题，智能客服不仅能给出解释，为了方便客户理解，它甚至能自己画出一张表格来简化信息表达。

同样是提一个问题，智能客服不仅能立刻理解，还会顺手发一张电脑操作指引的截图，让客户一目了然。

更值得一提的是，这个智能客服的“情商”也相当在线。遇到它自己看不懂的复杂问题时，它会主动追问，一步步引导客户说出核心诉求，并协助解决。甚至在面对产品故障时，它还能帮客户分析原因，给出针对性的解决方案。

从体验上看，升级后的智能客服跟原来刻板的文本机器人已经完全不是一个物种了。

这一变化的背后，是驱动逻辑的根本切换——不再是传统的文本机器人，而是基于大模型的AI Agent（智能体）。

客户提问，智能体像真人一样回应；遇到复杂问题，它还能自动归纳、画出表格，整个交互过程更加人性化。

就算客户用的是简称、缩写或者约定俗成的名字，智能体也能精准捕捉。这极大提高了问答的准确率，也拉满了客户体验。目前这家企业使用下来，智能体回答问题的准确率稳定在85%以上。

传统文本机器人需要人工把企业文档里的知识点一个个拆解出来，做成FAQ。而智能体完全不同——企业只要把相关文档上传到知识库，智能体自己就能读取并理解其中的信息，然后直接用来跟客户对话。这也是为什么前面展示中，智能体遇到专业问题时能第一时间给出资料图片和示意图——那些素材都是它直接从企业文档里提取出来的。

另外，从文本机器人切换到智能体之后，原本繁琐的FAQ整理和知识库维护工作大幅减少，企业的运营成本和人工座席的工作量都得到了实实在在的减轻。