客服 AI 适合知识库内咨询与预分流；涉及承诺、退款、安全与情绪升级必须转人工。边界写进策略，比模型品牌重要。本文写清一期单据、责任人和验收指标。 用验收式清单推进，避免口号式选型。
- 先建设可引用的知识库与失效机制，再接大模型。
- 回答要带来源或单据号，减少幻觉损害。
- 转人工触发：敏感词、重复失败、高价值客户、法律风险。
- 质检抽样比盲目追求自动解决率更重要。
- 把 AI 当助手嵌进坐席，而不是一次性替换全部人。
可做带来源
必须转人工写进策略
治理拒答优于乱答
| 判断维度 | 常见陷阱或成本 | 更稳妥的切法 |
|---|---|---|
| 可做 | 知识问答/分流 | 带来源 |
| 必须转人工 | 承诺/退款/情绪升级 | 写进策略 |
| 治理 | 质检抽样 | 拒答优于乱答 |
策略边界先于模型炫耀
- 能否承诺 AI 替代坐席？
- 不建议对客户承诺。先替夜班与重复咨询，再评估。
- 多语言怎么做？
- 知识库分语言维护；机器翻译要人工抽检关键品类。
- 与工单系统如何打通？
- 会话自动建单、摘要回写、标签进路由。
- 幻觉如何控？
- 检索增强、拒答策略、禁止编造政策条款。
