2026年6月29日， Laivly 发布最新研究，揭示了 AI 领域的一个悖论，这将定义客户服务的下一个阶段。65%的客户体验（CX）负责人认为他们最近的 AI 项目取得了成功。然而，所有项目中有 43% 目前处于延期或停滞状态，53% 的项目超出预算，28% 的项目由于 AI 无法处理复杂的客户需求而遭受收入损失。另有 20% 的负责人承认收入损失正在发生，但他们表示无法量化损失。
AI 在联络中心的部署正在加速：55%的领导者将客户体验（CX）列为公司 AI 投资的三大优先事项之一，其中 30% 的领导者将其列为首要优先事项。但 43% 的董事会对 AI 的进展并不满意，这种急躁情绪促使企业即便在技术进度落后、预算超支且未达到预期运营水平的情况下，仍然部署人工智能。
Laivly 首席执行官 Jeff Fettes 表示：“客户体验领导者们一直被推着使用 AI，结果导致一些公司在缺乏实际运营和规模化经验的情况下就匆忙部署了 AI 。最成功的AI应用公司不仅会思考自身的目标，还会思考这些目标与用户和客户需求之间的契合点。道理很简单：采用 AI 带来规模化，规模化带来投资回报率。”
研究指出了联络中心 AI 发展中存在的四个关键瓶颈：
- 客户摩擦是营收问题。49 % 的公司表示，其 AI 工具直接导致客户摩擦增加。财务后果立竿见影：其中 57% 的公司销售额损失了 5% 至 10%。而那些减少了客户摩擦的公司则呈现出截然相反的局面。36% 的公司表示，AI 有效地促进了 5% 的营收增长。
- 客服人员拒绝使用他们无法信任的工具。当被问及为何客服人员回避 AI 工具时，31% 的受访者表示担心工作被取代。更严重的问题是，有些客服人员明明可以使用 AI，却因为这些工具不够可靠，无法在客户面前使用而选择放弃。46% 的领导者表示，客服人员在使用缺乏交互上下文信息的 AI 时会遇到困难。36% 的领导者认为这会带来合规性和语气方面的风险。由于 AI 工具的不可靠，36% 的受访者表示，去年客服人员的离职率有所上升。
- 裁员策略适得其反。78 % 的公司期望通过减少员工人数来节省人工智能成本；44% 的公司计划在 12 个月内裁员。但那些裁员力度最大的公司，恰恰是那些客户体验不佳、收入流失严重、AI 项目成本更高的公司。
- 碎片化的技术栈正在对客户体验产生负面影响。56 % 的公司使用超过三种人工智能工具，其中大多数公司表示客户摩擦增加。包含六到十种工具的碎片化技术栈也会导致 AI 项目实施延误显著增加。
AI 运营的财务回报
那些真正获得财务回报的公司，并非在部署更多 AI，而是在更有效地运用 AI。成功的关键驱动因素包括：
- 尽早实现投资回报率：在认为其 AI 部署成功的公司中，有 50% 的公司表示，选择能在前 90 天内带来可衡量投资回报率的应用案例是成功的关键因素。运营整合位居第二，占比 49%。
- 人机协作助力营收增长：61% 优先考虑实时客服指导和培训的公司期望通过更快、更精准的服务实现营收增长。30% 的公司认为人机协同是其 AI 项目成功的关键因素。
- 展望未来： 54% 的公司已在为能够完成实际交易的智能体 AI 做好准备。41% 的公司预计在一个财年内即可实现全部投资回报，31% 的公司预计通过避免系统脱节来降低技术债务。
Fettes 补充道：“正确运用 AI 带来的经济效益非常显著，而且不再是纸上谈兵。那些在 AI 领域取得成功的公司，并非只是简单地部署更多AI ，而是更加有意识地进行部署。他们不仅关注用例或试点项目，而是将 AI 作为一种基础设施，可以灵活地应对联络中心运营中遇到的各种日常问题和挑战。这才是真正能够变革运营的 AI 与仅仅增加预算的 AI 之间的区别。”
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