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AI 客服系統怎麼選?4 種類型與企業導入指南

8月14日
讀畢需時 6 分鐘

已更新:3小时前


企業想導入 AI 客服時,最常遇到的問題往往不是「要不要用 AI」,而是:

市面上的 AI 客服系統這麼多,到底差在哪裡?

有人提供關鍵字自動回覆,有人主打生成式 AI,有些可以建立企業知識庫。

看起來全部都是 AI,但實際能處理的客服情境、導入成本與管理方式可能完全不同。


AI 客服系統其實不只一種



如果從實際功能來看,大致可以分成四個層級。


第一類:規則式自動回覆

這是最傳統的客服自動化方式。

企業事先設定:

「營業時間」→ 回覆營業時間「價格」→ 回覆價格資訊「地址」→ 回覆門市地址

優點是設定簡單、回答固定,也比較容易控制。

但缺點也很明顯。

顧客如果換一種問法,例如「你們今天開到幾點?」或「晚上八點還有人嗎?」,系統不一定能正確理解。

因此規則式客服比較適合問題單純、需求固定的場景。

 

第二類:關鍵字與流程型 Chatbot

比單純自動回覆再進一步的,是可以設計對話流程的 Chatbot。

例如:

顧客想預約↓選擇服務項目↓選擇日期↓留下聯絡資料↓交由客服確認

這類系統適合有明確 SOP 的企業,可以減少真人客服重複詢問相同問題。

但它仍然比較依賴事先設定好的流程。

一旦顧客跳脫預設選項,例如一次問了三個問題,系統就可能很難自然接住對話。

 

第三類:生成式 AI+企業知識庫

這也是目前許多企業開始導入的 AI 智能客服形式。

最大的差別在於,顧客不再需要按照固定選項詢問,而是可以直接用平常說話的方式提問。

例如:

「第一次來你們診所要怎麼預約?」

「這兩個方案差在哪?」

「假日有人可以回覆嗎?」

AI 會先理解問題,再從企業提供的資訊中尋找相關內容並組織回答。

如果系統搭配 RAG(Retrieval-Augmented Generation,檢索增強生成)架構,就可以讓 AI 優先根據企業提供的知識庫回答,而不是只依靠大型語言模型原本的資訊。

對企業而言,這個差異非常重要。

因為客服回答真正需要知道的,通常不是網路上的一般知識,而是:

●      自家服務內容

●      商品資訊

●      常見問題

●      預約方式

●      費用規則

●      注意事項

●      品牌客服 SOP


第四類:AI Agent

再往下一階段,就是近年很常被討論的 AI Agent。

AI Agent 和一般 AI Chatbot 最大的差異,不只是「會不會聊天」,而是能不能進一步使用外部工具,協助查詢資料或執行特定任務。

目前部分 AI 智能客服雖然還不到完整 AI Agent 的程度,但已經可以透過「工具集」擴充原本只能文字問答的能力。

舉例來說:


情境一:自動傳送看診班表


顧客問:

「今天是哪位醫師看診?」

診所可以事先將醫師班表圖片設定在工具集,當 AI 判斷顧客正在詢問醫師班表、門診時間或當日看診資訊時,就能:


理解顧客需求

↓

 判斷需要使用哪一個工具

↓

找到對應的醫師班表

↓

直接將班表圖片傳送給顧客


情境二:整理顧客洽詢資料


例如顧客在對話中陸續提供:

●      姓名

●      聯絡方式

●      想詢問的服務

●      方便聯絡的時間

●      其他需求

AI 可以透過工具集,將對話中的資訊整理並結構化保存,方便後續客服或業務統一查看與追蹤。

也就是從:


顧客對話

↓

 AI 判斷資訊

↓

呼叫工具

↓

整理資料

↓

儲存與回覆


但是具備工具調用能力,不代表已經可以直接串接所有第三方系統。不同系統的資料來源與更新方式,仍需依實際情境與技術條件評估。

因此,判斷 AI Agent 的重點,不只是它「回答得多聰明」,而是它能不能進一步使用工具,把對話轉換成實際可執行的資訊查詢與任務處理。


選 AI 客服,不要只問「用了哪個 AI 模型」



現在很多企業挑選 AI 客服時,第一句會問:

「你們是用哪一個模型?」

模型當然重要。

但實際客服體驗通常還受到另外幾件事情影響。


1. AI 到底知道多少你的企業資訊?

如果沒有整理好的企業知識庫,再強的模型也不知道你的最新方案、規定與客服流程。


2. 回答能不能控制?

企業客服最怕的不是 AI 不會說話,而是 AI 說得很好聽,內容卻是錯的。

因此知識來源、回答範圍、限制條件與真人接手規則,都比單純追求「回答越自由越好」重要。


3. 顧客平常在哪裡問問題?

如果客戶主要來自 LINE、Instagram、Facebook 或官網,就應該確認系統是否支援實際需要的渠道,而不是導入之後才重新改變客服習慣。


4. AI 能不能把對話往下一步推進?

好的客服不是「回答完就結束」。

例如顧客問完服務內容後,下一步可能是:

了解需求 → 提供資訊 → 回答疑慮 → 引導預約。

因此 AI 客服真正需要設計的是完整的「客服對話流程」,而不是建立一個只會回答 FAQ 的機器人。


AI 客服適不適合你的企業?先看這 5 個問題


如果公司正在評估是否導入 AI 智能客服,可以先檢查:


① 每天是不是有大量重複問題?

如果客服每天都在複製貼上相同答案,通常就是很適合優先自動化的工作。

② 非營業時間是不是還有大量詢問?

晚上或假日有顧客詢問,但必須等到隔天才回覆,也可以考慮讓 AI 先承接第一輪問題。

③ 客服資訊是不是散落很多地方?

官網、FAQ、Word、PDF、員工腦袋裡各有一套答案,代表導入 AI 前也應該先整理企業知識。

④ 不同客服是不是常常回答不一致?

AI 知識庫可以讓回答有較一致的資訊來源,但仍需要企業持續管理與更新內容。

⑤ 客戶問完之後是不是常常沒有下一步?

如果企業有很多詢問,但最後沒有預約、填表或進一步聯繫,就不應該只做「問答型 Chatbot」,而應該把客服對話與後續行動一起規劃。


AI 客服真正重要的不是「像不像真人」


很多人測試 AI 客服時,會一直問:

「它講話像不像真人?」

但從企業角度來看,更重要的其實是:

它有沒有回答正確的資訊?

它知不知道什麼問題不能回答?

它能不能理解顧客真正想問什麼?

需要真人處理時,能不能適時停下來?

顧客有購買或預約意願時,能不能引導下一步?

AI 客服不是單純把 ChatGPT 放進 LINE 或官網。

真正需要設計的,是企業的知識、客服流程、品牌語氣、回答界線與顧客下一步行動。


吉智能 AI 客服,從企業實際需求出發規劃導入方式


吉智能結合知識庫與客服流程建立企業專屬 AI

吉智能 Orange AI 不只是提供單一的自動回覆工具,而是依照企業實際客服需求,結合專屬知識庫、品牌回覆規則、意圖辨識與對話流程進行設定。讓顧客可以直接用自然語言提問,AI 再依企業提供的資訊進行回覆與引導,而不是只能依賴固定關鍵字或選單。


從回答問題延伸到分流、引導與工具應用

企業評估 AI 客服時,除了回答是否自然,也需要考量能不能引導下一步。吉智能可依客服情境設定需求蒐集、真人轉接與流程引導,並透過工具集延伸特定任務,例如傳送指定資料或整理顧客洽詢資訊,讓 AI 從單純問答進一步成為企業客服流程的一部分。

聯絡吉智能,找到適合企業需求的 AI 客服導入方式

透過吉智能 Orange AI,從知識庫、回覆規則到後續流程一起規劃,讓企業不只是導入 AI,而是建立真正能使用的客服機制。


官網:orangeai-agent.com |信箱:service@orangeai.tw |電話: 02-7751-5252

不同類型的客服有甚麼差別?

常見可分為規則式自動回覆、關鍵字與流程型 Chatbot、生成式 AI 搭配企業知識庫,以及具備工具使用能力的 AI Agent。不同類型在理解能力、流程彈性與可執行任務上都有差異。

規則式 Chatbot 主要依照關鍵字、選項或預先設定好的流程運作;生成式 AI 客服則能理解較自然的顧客問法,再從企業知識庫中尋找相關資訊並組織回答,因此對話彈性通常較高。

如果企業每天有大量重複問題、非營業時間仍有詢問、客服資訊分散,或不同人員經常出現回答不一致的情況,就很適合評估使用具企業知識庫的生成式 AI 客服。


 
 
 

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