什麼是 AI 客服系統？如何運作？

要解釋什麼是 AI 客服，必須先回到它的技術原理，但在此之前，我們先比較 「chatbot 對答機器人」 與 「AI 客服」 兩者的差異。

chatbot 對答機器人：依靠關鍵字與流程設計的自動回覆

在 OpenAI 的 ChatGPT 爆紅之前，許多資訊團隊就已經開始嘗試透過 chatbot 文字機器人來減輕客服負擔。

這類機器人的運作方式通常是：

  • 分析客戶訊息中的關鍵字
  • 比對最可能的 FAQ 或固定答案
  • 透過選項式、流程式的方式，引導客戶找到答案

目前不少銀行、電信業的線上客服仍採用這類方式。

優點：

能將客戶的問題限縮在特定框架，不易跑到機器人無法理解的範圍。

缺點：

客戶往往需要經過多次點擊、多層選單才能找到答案；而且只要問題稍微跨領域、含多個面向，就很容易「答不出來」。

AI 客服機器人：以知識庫 + LLM 為核心的智慧回答

在 ChatGPT 開啟大語言模型（LLM）時代後，AI 客服的原理與傳統聊天機器人完全不同。

AI 客服的運作流程大致如下：

  1. 企業建立知識庫
    常見做法是匯入 FAQ、政策說明、退換貨規範、門市資訊等文件。
  2. 客戶提問時，系統搜尋知識庫
    透過語意搜尋（semantic search）找出最相關的幾段內容。
  3. 不是直接回覆，而是交給 LLM 整理
    這是最關鍵的差異。系統會把「搜尋到的相關內容」提供給 LLM 作為參考，再由 LLM 整合為一段自然、完整且符合語境的答案。
  4. 產生最接近真人客服的回答

這種方式的最大好處在於：AI 客服能回答複雜、多層次甚至包含多個問題的訊息。

例如：

「我想問一下，我的貨大概多久會到？如果選貨到付款會不會比較慢？那如果貨到我不在家怎麼辦？」

AI 客服能一次解析並整合回答，而不是分三次回你，這就是 AI 客服相較傳統 chatbot 的巨大優勢。

當然，如果知識庫中找不到答案，LLM 也可能會「亂回答」。但現階段已有成熟的控管技術（如 RAG、答案截斷、拒答機制）能避免 AI 胡亂編造內容，確保回覆品質。

chatbot 與 AI 客服比較表

以下透過表格快速比較傳統 chatbot 對答機器人與 AI 客服系統之間的差異：

比較面向 chatbot 對答機器人 AI 客服系統
核心技術 關鍵字比對、固定流程、選單式對話 語意搜尋（Semantic Search）+ 大語言模型（LLM）+ 知識庫
回答來源 預先寫好的 FAQ、固定腳本 從知識庫擷取相關內容，再由 LLM 重組成自然語句
理解能力 有限理解，主要依靠關鍵字與選項 可理解較長句子、多個問題及語境
對複雜問題的處理 容易中斷流程或直接引導轉真人 可一次整合多個問題並給出完整解答
客戶體驗 容易陷入多層選單、流程冗長 接近真人客服對話，對話自然、精準度較高
對營運的幫助 主要減少部分重複問答，難以真正自動化流程 可結合 API、工單系統，協助完成查詢、建單等實際任務
找不到答案時 常出現「無法理解」或重複要求客戶重新選擇 可拒答、轉接真人客服，並帶上客戶脈絡及已收集資訊
導入彈性 調整 FAQ 或流程需改規則與腳本 調整知識庫即可快速更新回答內容與準確度

AI 客服的實際運作模式

了解 chatbot 與 AI 客服的差異後，我們來看 AI 客服真正能如何協助客服團隊，一般來說，可分為四大類型：

1. 知識庫完全覆蓋 → AI 客服可直接回答

這是最理想也最常見的情境。

當知識庫資料完整且精準，AI 就能「一擊命中」，直接替客服回答問題。

例如：

  • 「請問營業時間是？」
  • 「商品開封後可以退換貨嗎？」
  • 「你們的運費怎麼計算？」

這類問題傳統 chatbot 也能處理，但 AI 的回答會更自然、彈性，且不需要客戶經過繁瑣流程。

2. 知識庫沒有完全答案 → AI 客服能舉一反三

有時客戶問的內容不在知識庫中，但 AI 能藉由語意理解推論出合理答案。

  • 客戶問「XX 地區多久可以到貨？」
    而知識庫只有「一般宅配 2–3 天」，AI 仍能整理出符合語境的說法。
  • 客戶問「我買兩件可不可以合併寄？」
    即便知識庫只有「一張訂單一筆運費」，AI 也能透過推理的方式回答。

這是傳統 chatbot 無法做到的強項。

3. 知識庫缺乏答案 → 自動轉接真人客服

若資料完全沒有 AI 能引用的內容，例如：

  • 客戶希望更改已出貨訂單內容
  • 客戶詢問沒有在系統內的特殊狀況
  • 客戶想申請賠償、補償或提供憑證

AI 會判斷資料不足，避免亂回答，並將訊息轉交真人客服接續處理。這能避免「冗長又無意義的機器人來回」，減少客戶挫折感。

4. 涉及人為判斷或人工流程 → AI 僅能收集資料或協助前置作業

例如：

  • 每位客戶情況不同的重大客訴
  • 需要人工查件、查物流、查號碼的問題
  • 必須登入後台操作的任務（修改訂單、取消訂閱等）

AI 雖然不能直接「處理」任務，但能：

  • 協助先收集必要資訊
  • 疊代了解客戶需求
  • 簡化真人客服需要問的問題
  • 以標準格式提供完整案件資訊

變成真人客服的「前置助理」，大幅減少處理時間。

為什麼傳統 chatbot 沒有真正減輕客服量，但 AI 客服可以？

你我都有過這種經驗：

一遇到機器人就想按「轉真人」，因為流程太久、答案太不精準。

傳統 chatbot 的設計本質是「流程導引」而不是「智能理解」，所以無法真正解決問題。

AI 客服的突破點在於：

  • 能理解客戶語意，而不是只看關鍵字
  • 能一次回答多個問題，而不是只能一問一答逐項處理
  • 能透過知識庫與 LLM 結合回答複雜問題
  • 找不到答案時能自動轉真人，而不是讓客戶在流程中打轉
  • 能接入營運流程成為工作助手，而不是只做問答

因此 AI 客服不只是「更聰明的問答機器人」，而是能夠真正介入營運流程的 客服自動化工具。

AI 客服如何避免成為只會回答問題的機器人？

要讓 AI 客服從「回答問題」進化成「解決問題」，關鍵在於：

讓 AI 接入營運流程，真正處理任務

例如：

  • 客戶問訂單狀態 → AI 不只回答，而是直接透過查詢允許的 API 後並回覆
  • 客戶想退換貨 → AI 引導填寫資料並建立工單
  • 客戶要查物流 → AI 查詢物流 API 並提供即時資訊
  • 客戶有客訴 → AI 收集完整資訊 → 自動生成案件 → 交給關鍵負責人處理

當 AI 能「做到事情」而不是只「回答問題」，客服體驗才會真正提升。

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