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客服中心引入AI大模型，顺序比速度重要
2026-07-29 09:38:14
客服中心引入AI，应遵循一条基本路径：先让AI理解业务，再辅助员工；先解决内部问题，再直接服务客户；先提供分析和建议，再逐步赋予执行权限。 比较稳妥的顺序是：智能质检与问题识别、知识沉淀与治理、自动化报表与运营洞察、坐席智能助手、客户自助服务，最后才是流程智能体和端到端自动化。
具身智能爆火，数据标注行业迎来3大全新增量赛道
2026-07-27 09:29:35
2026年人形机器人量产进程全面提速，从汽车工厂流水线到电网智能巡检，各类具身设备批量落地商用。行业融资、订单规模同步暴涨，但不少机器人算法企业都面临同一个卡脖子难题：适配物理交互的高质量数据集严重短缺。传统图文标注早已进入存量内卷阶段，紧跟具身智能产业新需求转型，已经成为数据标注服务商破局增收的核心出路。
从“蒙着打”到“瞄着打”：AI数据分析提示词精调路径
2026-07-20 11:44:04
王厚东老师
销售数据、客服数据、投诉数据、工单数据、外呼数据、绩效数据，分析逻辑完全不同。销售看转化，客服看效率和体验，工单看流转和超时，投诉看原因和责任，绩效看人员差异。
AI时代知识(库)管理的价值重塑
2026-06-26 10:22:16
王厚东老师
客服中心做AI知识库，最怕一开始就把事情做虚了。系统很先进，概念很完整，PPT里有大模型、RAG、知识图谱、智能体、自动学习，可一到现场，机器人答不准，坐席不愿用，业务部门不愿维护，客户转人工后还要重新说一遍问题。这样的知识库，看起来是AI项目，实际上并没有真正进入客服运营。
客户触点的价值与体验设计——在数智化时代重塑有温度的服务
2026-01-30 14:01:36
贾芹芹，宁夏银行客户服务中心
在数智化浪潮风起云涌的今天，作为新时代的服务管理者，我们既见证了AI快速发展带来的变革，也目睹了随之而来的矛盾：服务越来越智能，客户却常在高效与冰冷并存的迷宫中，感到失落与疏离。AI智能机器人能秒回标准化问题，极大提升了服务效率，但那份源自人与人之间理解、共情与信任的“服务温度”，却似乎在精密计算中悄然流逝。
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