这是“服务AI新视野”的第8篇，采访自瑞云服务云创始人&CEO汪忠田

汪忠田，瑞云服务云创始人&CEO，深耕售后服务领域超24年，曾为徐工、金旅、诺力、A.O.Smith、苏泊尔、OPPO、Keep等行业龙头提供数字化转型规划与落地建议。

在您看来，AI 给售后服务将带来哪些改变和价值？ 

汪忠田：回答这个问题首先分析下企业售后服务所面临的诸多挑战，这些挑战在实施了售后服务系统、实现了售后业务的线上化和数字化后仍然存在，尤其在企业全球化布局下，这些挑战更趋显著：

客户在使用产品的过程中随时都会遇到问题，但要做到7*24的及时响应对企业的挑战非常大，不仅是巨大的人员投入成本，还包括如何进行人员和流程的管理、监控以确保响应及时性。

在服务支持场景中，服务人员与客户的互动覆盖电话、在线聊天、飞书/企业微信等多渠道，复杂问题通常需跨部门/岗位流转处理，呈现出多触点、多角色协作的特征。在此背景下，既要保障每次互动的响应时效与客户满意度，又需对全流程服务节点进行质量管控，仅靠人工监控、质检的成本高昂，覆盖率、主观判断的准确率也无法保证。

大型企业产品品类繁多、迭代迅速，服务团队面临双重能力挑战：其一，需持续跟进新产品/技术特性以构建售后技术能力；其二，需高效复用历史经验解决高频重复问题。传统集中式培训周期长、覆盖有限，人工知识库更新滞后、案例沉淀效率低，难以匹配产品迭代速度与服务需求增长，导致服务人员能力成长与业务发展脱节。

售后服务不仅仅是快速解决客户的问题，还能收集到很多产品问题、客户声音以推动产品改善，并在服务过程中发现增值服务机会，这些都依赖于数据及基于数据给出的建议和决策，但企业服务过程中普遍存在采集不完整、未体系化利用的问题，导致数据资产未能有效转化为决策依据，制约了服务价值的延伸与升级。

这些问题让客户体验、服务价值的提升变得困难，且服务成本居高不下，AI 大模型的出现能很好的解决这些问题，比如：

1）结合大模型的智能客服因为整合了企业的知识库，且能精准理解用户的意图，因此能实现7*24小时在线，且能自主解决大部分常规问题。

2）客户互动过程中的所有信息能进行统一存储，并结合AI来进行分析，能自动监控服务响应的及时性、规范性和客户情绪等，并且能自动触发工单以驱动内部流程。

3）产品手册、服务手册、服务历史数据等都能整合为智能知识库，基于知识库来辅助客服快速解决问题，并在服务过程中不断自我学习，而不用资深工程师专门去整理知识库/案例库。

4）服务过程中的所有数据，无论是结构化的产品、故障、配件等，还是非结构化的客户问题、客户反馈/投诉、解决措施等都能进行洞察分析，以指导产品改善、提供主动服务/增值服务建议。

所以未来企业的售后服务都将深度融入AI，以大幅提升服务效率和客户体验。

AI导入需要企业具备什么基础能力？应该如何导入？

汪忠田：企业导入AI并非简单引入工具或开通账号，需具备两大基础能力，并采取循序渐进的策略：

AI运行的基础是数据，这些数据不是大模型预置的，很多都是企业的专业数据和知识。如果企业的设备档案、产品手册/维修手册等数据缺失或不完整、版本混乱，服务过程数据也未有效记录和管理，就不可能实现智能客服快速回答问题、给工程师精准推荐解决方案和备件。AI再厉害，没有企业的“独家知识”，也发挥不出作用。

AI的价值实现不仅是基于数据和知识的智能问答，更关键的是通过AI Agent实现服务流程的自动化与智能化闭环，其底层逻辑是AI Agent 能调用现有业务系统的标准化API接口（如工单创建、备件申请、退换发货等），从而完成从服务受理、诊断到解决方案落地的端到端智能执行。如果售后运营还是依赖于人工记录和表格，AI就像没有工具的工人——空有智能却没办法实际运作，智能化也就落不了地。

因此，完善的数据、健全的售后服务平台是实现AI化的前提，而数据的积累、软件的改善是一个过程，因此企业AI的导入要结合现有的数据、软件现状来找到切入点，然后循环迭代，无法一蹴而就。  

很多企业因为对AI投入产出测算不清晰，或觉基础薄弱，而对AI导入迟疑观望。但需意识到，当同行率先引入AI并快速迭代，可能2年内即可服务效率、员工生产力上拉开显著差距。同等业务体量下，同行可能只要花60%的投入就可以实现更好的服务，这种距离将让企业完全失去竞争力。

瑞云服务云是如何规划AI产品、拓展AI市场的？

汪忠田：瑞云服务云在2024年中时就投入专门的团队来进行AI应用场景研究和产品研发，目前发布的应用包括智能客服、客服智能辅助、智能建议、智能报告等，覆盖了售后服务的整个过程。

我们在进行AI应用开发时，一方面致力于把典型应用标准化，以便于企业能快速导入，另一方面强调配置的灵活性，因为企业AI应用会从智能问答走向数字员工，基于AI Agent来自主执行、实现业务的智能化，这需要结合企业的数据、流程来实现，因此AI编排能力非常重要。为此，我们率先研发了小瑞AI平台，所有的AI应用都基于小瑞AI开发，企业也可以结合自己的需求来实现灵活配置和扩展。

2026年，我们在AI市场拓展中将重点推行“客户共创”模式——通过与安川、徐工、美高电子、德莎等垂直行业的典型客户开展深度应用试点，共同探索AI技术的场景化落地路径，分析并提炼应用经验，包括针对不同类型知识的RAG检索优化策略、 AI应用上线后的持续优化和运营方法等。

目前企业的AI应用主要还是聚焦在智能客服、智能派工、智能建议等单Agent 应用上，其核心价值在于局部效率提升。随着AI Agent技术的成熟，相信2026年很多标杆企业将通过多智能体（Multi-Agent）协作，实现从需求受理、问题诊断、服务客户回访等多环节的自主执行，推动AI应用从“智能问答/辅助工具”向“自主执行服务任务的数字员工”转型，最终实现服务全链路的无人化与智能化。