重塑客户服务的 5 大联络中心 AI 趋势

德勤数字（Deloitte Digital）发布的《2026 年全球联络中心调研》发现，将 AI 置于客户服务战略核心的企业，在客户体验、员工体验和盈利能力上的表现都优于成熟度较低的同业。许多企业不再把 AI 视为又一种自动化工具，而是用它来重塑客户服务的运作方式。这些发现有助于解释为什么几大 AI 趋势正在联络中心行业迅速升温。

AI 早已进入联络中心多年，提供了虚拟助手、聊天机器人、呼叫路由和语音分析等能力。近年来，生成式 AI 进一步扩展了这些能力，系统可以总结对话、实时辅助坐席，并生成更自然的客户回复。虽然这些技术提升了效率，但总体上仍局限于支持单个任务，而非管理完整的客户交互。

AI 在联络中心中的角色如何演变

人工智能正在从简单的自动化走向自主客户服务和 AI 辅助决策。下表展示了 AI 在现代化联络中心中的角色扩展方式：

AI 在客户服务中的快速演变也反映在 Gartner 的最新研究中。据 Gartner 称，91% 的客户服务负责人报告称，2026 年高管层推动实施 AI 的压力日益增大，这凸显了 AI 从实验性技术举措迅速转变为战略级业务优先事项的速度。

这一转变也在改变企业对人工坐席角色的思考方式。

Aide 创始人兼 CEO Ziyad Basheer 告诉 CMSWire：「坐席的角色在升级，而非消失。如今，坐席一天中的大量时间都花在了同样的 20 个问题上……人类的工作变成了机器不应独自完成的工作：复杂案例、情绪激动的客户、需要判断的决策，以及 AI 移交的例外情况。」

Basheer 还认为，企业应警惕 AI 侵蚀员工的专业能力。随着常规工作被自动化，企业需要确保坐席持续积累处理复杂客户情境所需的经验和判断力，这些情境是 AI 无法独立解决的。

统一客户数据正在成为竞争优势

随着 AI 在客户服务中承担更大的角色，客户交互的质量越来越取决于 AI 系统可获取的信息质量。大型语言模型（LLM）或许能够生成自然的回复，但如果没有准确、最新的客户数据，它们就无法可靠地回答提问、个性化交互或有效解决问题。

这一现实正在推动企业打通 CRM 平台、知识库、营销系统、电商应用和服务平台之间的客户信息。许多企业不再仅依赖 AI 模型在训练期间学到的内容，而是使用检索增强生成（RAG），在生成回复的那一刻为 AI 提供相关的企业知识和最新客户信息。这种方法有助于提升准确性、减少幻觉，并确保回复反映品牌最新的产品、政策和客户记录。

许多品牌发现，当 AI 能够访问可信的企业信息而非孤立运行时，才能创造最大的商业价值。Basheer 表示：“它们将 AI 扎根于自己的可信数据和互联系统中……那些停滞不前的企业买了个工具然后寄望于它；成功的那些则先围绕它构建了可信的数据和控制机制。”他还建议企业渐进式地引入 AI，让系统在展现出可靠表现后逐步获得更大的自主权，而不是一次性进行大规模企业部署。

客户上下文同样变得越来越重要。能够理解过往交互、购买历史、服务案例和客户偏好的 AI 系统，比只基于当前对话运作的系统更能提供个性化服务。这种持续性的上下文让 AI 能够更自然地回应，同时避免重复提问和割裂的客户体验，这些问题长期以来一直困扰着消费者。

对联络中心负责人而言，这使数据质量成为战略优先事项，而不仅仅是 IT 部门的事。AI 的有效性取决于它所接收的信息。拥有治理良好、互联互通的客户数据的企业，将更有能力部署 AI 智能体、支持人工坐席，并在每个客户触点上提供一致的体验。随着 AI 能力持续进步，那些最善于将统一客户数据转化为 AI 可信、可用的上下文的品牌，可能会在客户服务中获得显著的竞争优势。

成功以成果衡量，而非自动化程度

多年来，联络中心主要通过平均处理时长、每小时呼叫量和单次交互成本等运营指标来衡量成功。虽然这些衡量标准仍有价值，但它们只反映了客户体验的部分情况。随着 AI 更深入地融入客户服务，企业越来越重视业务成果，而非仅仅衡量交互的处理效率。

联络中心 AI 成功指标的演变

随着 AI 走向成熟，企业正在超越单纯衡量自动化程度，将更多重心放在客户和业务成果上。下表展示了成功指标的变化方向：

以客户和业务成果衡量 AI

一次解决率、客户费力程度、客户满意度（CSAT）和问题成功解决率，正在成为比速度更有意义的 AI 性能指标。一个能在单次交互中解决复杂问题的 AI 智能体，其价值可能高于一个只是缩短通话时间却让客户多次联系的 AI。同样，AI 接管率只有在客户问题真正得到解决、而非带着挫败感或被逼着另寻帮助离开时才有意义。

企业也开始用更宏观的商业视角来评估 AI。领导者们不再追问 AI 处理了多少通电话，而是越来越多地关注 AI 是否改善了客户留存、增加了营收机会、降低了员工流失率，或让坐席能够处理更复杂的交互。AI 项目正在从技术实验演变为预期带来可衡量回报的业务投资。

有意义的衡量还取决于在部署 AI 之前了解业务的基线表现。

Content Guru 联合创始人兼副 CEO Martin Taylor 表示：“很多企业从未建立自己起步时基线的数据。”Taylor 建议，在引入 AI 之前，先为一次解决率、平均处理时长等指标确立明确的基准，这样企业才能准确判断这项技术是否带来了可衡量的业务改进。

品牌也开始根据 AI 对客户关系和业务表现的影响来评估它，而非只看自动化程度。

Parloa 的 CMO Latané Conant 认为：“最聪明的领导者不会问『我们自动化了多少工单？』，而会问我们是否让客户的生活更轻松了，而这又是否带来了忠诚度或营收的提升？”

她建议，企业在评估 AI 项目时，还应审视客户费力程度、AI 与人工坐席之间的顺畅交接、重复联系率以及长期的客户信任，而不是只依赖传统的运营指标。

这反映了企业 AI 战略的一个更广泛的变化。企业越来越不关心”为了用 AI 而用 AI”，而是更专注于将其应用到能够解决实际业务问题的地方。随着联络中心继续采用智能体式 AI，最成功的落地实践很可能是那些同时提升运营效率和整体客户体验、并交付可衡量业务价值的项目。

语音 AI 持续走向成熟

语音 AI 已远远超越了过去几十年让客户饱受困扰的脚本式交互式语音应答（IVR）系统。现代对话式 AI 能够理解自然语言、识别插话、在长对话中保持上下文，并以越来越接近真人的语音进行回应。这些改进让语音 AI 成为处理日益广泛的客户服务交互的实用选择，同时不牺牲客户所期待的对话体验。