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这是”服务AI新视野”的第4篇,采访自九牧服务数字化负责人金海燕
金海燕,九牧服务数字化负责人,拥有十多年服务管理经验,其职业生涯横跨母婴用品、快消品净水业务等多元行业领域,曾在联合利华等知名企业担任重要职务。现任九牧服务数字化负责人,领导企业级数字化服务中台建设,并率先引入一系列前沿 AI 技术,显著提升了服务效率与服务体验,为九牧客户服务团队注入了强大的科技驱动力。管理格言:用代码重塑服务温度,让每个技术决策都能转化为客户嘴角的微笑曲线。
作为服务部门管理者,您认为AI应用将给客户服务工作带来哪些变化?
金海燕:AI给服务工作带来的变化,主要体现在以下几个方面:
一是通过智能化技术赋能,我们实现了服务响应效能的系统性升级:以400热线服务场景为例,当终端用户发起产品故障咨询时,我们利用AI,将实时咨询数据与历史案例库进行深度关联分析,从而构建出优选解决策略矩阵。这种基于大数据挖掘的智能辅助决策机制,不仅赋能一线服务人员实现精准化服务交付,更在服务闭环管理中形成了标准化的解决方案输出体系,最终实现了服务质量和运营效率的双重价值提升;
二是配件订购的精准度提升:依托AI驱动的智能识别,实现了备件管理的范式升级。通过深度学习算法对海量产品图谱进行多维度解析,并结合动态迭代的配件数据库,构建了精准的智能匹配引擎。在维修服务场景中,实现配件需求的自动化匹配和精准化推荐。
三是用户体验优化:以远程指导服务为例,当用户家中卫浴产品,如马桶出现故障时,结合AR和AI技术,通过虚实融合的交互式指导体系,引导用户完成自主化的问题排查与功能复位。这样一来,用户无需等待维修师傅上门,大大提升了服务效率和服务体验;
四是服务运营成本降低:借助AI技术,服务人员能够有效处理那些简单且重复性高的工作任务。举例来说,在服务履约过程中,我们采集了很多场景、故障图片,以往通过人工进行图片质检,费时费力。现在我们可以利用AI技术帮助我们自动完成图片质量检测,这一变革直接替代了传统的人工审核方式,能够显著降低服务运营成本。
为了迎接这种变化,您在服务团队工作革新上有哪些布局?或计划做哪些布局?
金海燕:九牧很早就前瞻性的投入了大量资源,专注于AI技术的研究与探索,但是若要独立开展AI的研发与训练,所需投入的成本高昂。Deepseek大模型的开源问世,为九牧带来了新的契机。今年三月份,我们正式接入Deepseek,并启动了自有大模型的训练工作。
随着大模型技术进入规模化应用阶段,我们的服务体系也会迎来一次深刻的智能化重构。在持续保障用户体验与服务质量的前提下,我们将通过AI优先(AI-First)战略,系统性推进服务流程的自动化与智能化升级。2025年,我们在AI服务应用方面有望取得多方面进展:
首先是智能知识库。在数字化转型浪潮下,传统知识库的局限性日益凸显——静态化的知识架构、碎片化的信息关联以及被动的查询模式,严重制约了知识流转效率。今年我们将计划携手DeepSeek技术,打造新一代认知智能平台,实现从"信息存储"到"知识赋能"的转变。
其次,面对全渠道客服体系存在的协同壁垒与效率瓶颈,我们正通过全媒体智能工作台(Omni-channel Intelligent Workspace)项目,实现服务能力的升级。以客服与用户的通话场景为例,以往当用户通过电话详细描述问题时,客服人员需要一边倾听,一边手动记录通话内容,这不仅耗费大量时间和精力,还容易出现记录错误或遗漏。通过智能工单中台:基于深度学习的上下文理解模型,实现从语音流到结构化工单的端到端自动化转换(准确率达98.7%)。
您觉得AI在哪些具体服务场景中应用,能够切实提升服务效率和客户体验?
金海燕:除了前面所提及的,我认为AI客服在提升服务效率和客户体验方面也极具潜力。
其一,从服务时长与效率的角度出发,AI客服具备 7×24 小时不间断服务的能力。目前,九牧的客服团队同样实行 7×24 小时响应机制,夜间也有客服人员坚守岗位。若能在后续逐步用AI 客服替代部分夜间客服工作,将为企业和用户带来诸多益处;
其二,在应对业务高峰场景方面,AI客服可发挥关键作用。每逢大促期间,我们的客服电话量会急剧攀升,大量用户同时进线咨询,会导致转接成功率降低,用户排队等待时间大幅延长。在这种咨询高峰时段,AI 客服可承担起一部分简单问题的咨询解答工作。显著缓解客服团队在高峰期的接待压力,确保客服人员能够集中精力处理更为复杂和紧急的问题,提升整体服务效率和质量。
您认为服务管理平台在哪些方面做AI能力提升,能够更好的支撑您的管理规划落地?
金海燕:除了在各类业务应用场景中提升 AI的能力,使其更好地服务于业务之外,我认为服务管理平台还可以充分发挥 AI 在智能分析与预测方面的优势。具体而言,平台可以借助 AI 技术,对企业内部多元的数据进行全面整合,通过对这些数据的深度挖掘与分析,构建出精准的用户需求预测模型,帮助服务管理者提前洞察用户需求的变化趋势,帮助企业管理者及时、准确地调配服务战略。