什麼是 AI 客服？
AI客服是一種用人工智慧技術打造的智能客服系統。它能夠自動理解客戶需求，提供即時、準確的回答和解決方案。這種系統有很多實用功能，像是自動回覆、支援多種語言、還能收集和分析客戶資料。最方便的是它能24小時不間斷服務，同時處理很多客戶的問題，讓客服效率大幅提升。
AI客服的好處很明顯。它能快速回答客戶問題，不用讓客戶等很久，滿意度自然提高。它能記住客戶過去的需求和偏好，提供更貼心的服務和推薦。它可以處理大量重複的問題，幫公司省下不少人力成本。而且它還會不斷學習進步，服務品質會越來越好。
不過AI客服系統也有些需要改進的地方，像是理解語意的準確度、客戶隱私保護這些問題。
未來AI客服會變得更聰明，可能會加入辨識情緒的功能，或是結合實體機器人來服務。整體來說，AI客服正在改變傳統的客服方式，成為企業提升服務品質和競爭力的好幫手。
AI 客服的主要特點
- 自然語言處理（NLP）
AI 客服能理解人類語言，包括意圖和情緒，並迅速做出適當的回應。 - 機器學習（ML）
透過不斷學習和進化，AI 客服能提升回答準確性及效率。 - 數據分析
AI 客服能分析客戶行為，提供個性化建議及服務。
企業對於 AI 客服系統的評價與想法
電商/科技業：高接受度，標準化流程處理
電商與科技業是AI客服系統應用最廣泛的產業，經過建立專屬AI系統，用於處理大量重複性高的任務，例如退換貨流程、訂單狀態查詢、物流追蹤等。由於這類問題結構化程度高，AI能快速準確回應，大幅降低客服人力負擔。例如，某大型電商導入AI後，80%的基礎諮詢能自動完成，僅需人工介入複雜客訴，效率提升顯著。
金融業：法規嚴格，側重低風險環節
金融業對AI客服機器人的應用較謹慎，因涉及個資與法規限制，大多用於身份驗證、帳戶查詢等低風險服務。例如，銀行利用AI進行語音或文字辨識確認客戶身份，再轉由真人處理敏感交易。然而，理財建議或爭議款項等複雜問題仍以人工為主，避免合規風險。
醫療業：誤判風險高，僅限基礎服務
醫療產業對AI客服的接受度較低，因涉及專業醫療建議，擔心誤判可能引發法律問題。目前主要應用於掛號預約、常見衛教資訊提供等標準化流程。例如，診所透過AI自動回覆就診時間、疫苗資訊，但病情諮詢仍由醫護人員處理，確保專業性與安全性。
AI 客服的優缺點分析
AI 客服的6個優點與優勢
- 節省人力效果明顯：客服部門每天要處理上千通重複問題，現在AI能扛下6-7成基礎問答，員工能專注處理複雜客訴。
- 服務量能大幅提升：跨國企業特別看重多語言支援和24小時服務，例如外貿公司半夜海外客戶諮詢訂單，AI即時回覆可以避免訂單流失。
- 數據分析帶來商機：從AI記錄的客戶問題中，可以發現新品使用痛點，成為改良產品的靈感來源。
- 個人化服務精準出擊：AI能從客戶過往消費紀錄和瀏覽行為，自動推薦最相關的產品方案，就像電商平台的「猜你喜歡」功能，讓每位客戶都感受到專屬服務。
- 數據驅動客製化體驗：系統會自動分析客戶的提問頻率、偏好語言等數據，例如常問3C產品問題的客戶，對話框就會優先顯示最新電子產品優惠資訊。
- 主動維繫客戶關係：AI不只被動回答問題，更能主動出擊，像是偵測到客戶訂單完成後，自動推送保養提醒或配件推薦，巧妙開啟下一次消費機會。
AI 客服的缺點
- 聽不懂「人話」的尷尬：當客戶用台語、方言或反諷語氣時，AI容易誤判。
- 冷冰冰的服務體驗：高單價商品（如奢侈品、保險）的客戶更偏好真人服務，例如，買百萬名車的客人，聽到對面是機器人可能會直接掛電話。
- 初期成本門檻高：如果是選擇訓練專屬AI模型要燒錢又耗時，不如先外包給現成客服團隊。
- 錯誤率影響客戶信任：AI 雖然能處理大部分標準化問題，但遇到複雜情境可能會亂回答。
客服類型比較表：AI vs 機器人預設腳本 vs 人工
| 項目 | AI 客服 | 機器人客服（非 AI） | 傳統人工客服 |
|---|---|---|---|
| 回應速度 | 快速，即時 | 快速，但受限於預設腳本 | 取決於人力，可能有等待時間 |
| 處理複雜問題 | 中等，可處理部分複雜問題 | 低，只能處理簡單問題 | 高，可靈活應對各種情境 |
| 學習能力 | 可透過機器學習優化 | 無法學習，僅依賴固定規則 | 依賴客服人員經驗 |
| 成本 | 中等，初期成本高但長期可節省 | 低，開發與維護成本較低 | 高，需要支付人力與培訓成本 |
| 個人化體驗 | 可根據歷史數據提供個人化回應 | 無個人化，依固定腳本應對 | 可提供最個人化的服務 |
| 全天候服務 | 24/7 全天運作 | 24/7 全天運作 | 需依據排班，非 24 小時 |
| 錯誤率 | 可能出現誤判，但可優化 | 容易因固定腳本而無法正確回應 | 取決於客服人員專業度 |
| 感知能力（情緒判斷） | 可部分理解情緒，但較為機械化 | 無法理解情緒 | 可根據語氣和需求調整應對方式 |
| 適用場景 | 電商、金融、醫療等需要標準化但仍需一定彈性的產業 | FAQ、簡單訂單查詢等 | 高度客製化需求，如 VIP 客服、技術支援 |
如何選擇適合你公司的 AI 客服機器人？5個要點
- 明確需求
- 用途（售前/售後/技術支援）
- 預估諮詢量 & 是否需要多語言
- 核心功能
- NLP 準確度（能否理解客戶問題）
- 知識庫易更新、支援多渠道（網站/APP/社交媒體）
- 無縫轉人工 & 數據分析能力
- 技術整合
- 能否對接現有系統（CRM/ERP）
- 雲端或本地部署？API 是否開放？
- 成本考量
- 訂閱制 or 按量計費？隱藏成本（培訓、維護）
- 預期 ROI（省人力？提高轉化？）
- 供應商評估
- 行業案例、技術支援、資安合規
- 先試用！測試實際業務場景
AI 客服系統和 AI 客服機器人推薦
在企業數位轉型的熱潮中，我們推薦戰國策的AI客服機器人，關鍵在於它能「完全配合企業需求」且「輕鬆整合各種系統」。這套系統運用先進的語意分析技術（NLP），不只支援10種語言自動切換，還能直接串聯LINE、微信等常用通訊軟體，甚至對接企業原有的CRM系統，真正做到24小時不打烊的智能客服。
最厲害的是，它結合了時下最熱門的生成式AI和數據分析功能，可以自動產出會議摘要、抓出客戶問題重點，並把任務智能分配給相關部門，幫企業省下近4成的客服人力成本。
透過戰國策專業的AI顧問團隊，企業能快速導入兼具效率與溫度的智能客服系統，在提升客戶滿意度的同時強化市場競爭力。
AI 客服機器人費用與價格
現在市面上的 AI 客服系統費用比較難比較，因為每家廠商的收費方式沒有一定的標準，比如有的以年費收取，有的則是以訊息則數收取。我們會建議公司先按照前面5個要點釐清需求，然後選擇最適合的價格收取方式。
戰國策線上客服系統：AI 智能回覆
戰國策線上客服系統是一款整合AI智能回覆、多語言翻譯與數據分析的全方位客服平台，能協助企業高效管理來自官網、Facebook、Instagram等管道的客戶訊息。透過一鍵開啟的對話商務服務，企業不僅能大幅提升客戶滿意度與潛在諮詢量，更能降低傳統電話客服的人事成本。系統提供跨產業解決方案，
例如：飯店業者可展示房型與優惠專案、汽車銷售業者引導試乘預約、餐飲業者整合線上訂位系統，甚至能協助房仲業者篩選潛在客戶並轉化銷售目標。
彈性模組化設計，可依照行業需求客製化諮詢流程，同時具備自動收集客戶數據、引導社群好評、發送精準優惠等功能，幫助企業將客服系統轉化為行銷利器。
價格方案說明
| 方案 | 價格 | 適用對象 | 主要功能特色 |
|---|---|---|---|
| 入門方案 | NT$25,000/年 | 微型企業、個人工作室 | 好友上限 10,000、整合全渠道 Chatbot、基礎聊天機器人 |
| 進階方案 | NT$85,000/年 | 中小企業、電商整合 | 好友上限 100,000、AI 整合全渠道與聊天機器人、精準行銷應用 (SuperLink, 分眾標籤) |
| 專業方案 | 客製化專人報價 | 大型企業、客製需求企業 | 好友上限 1,000,000 (可擴充)、含入門/進階方案功能、進階精準行銷應用、多渠道顧客旅程、客製化欄位 |
JTCG：RACCOON AI客服聊天機器人
以生成式AI技術為核心，實現智能銷售與全天候客服服務。這套系統能無縫整合至Zendesk平台及社群渠道（包含FB Messenger、Line OA與企業官網），透過自然語意辨識跳脫傳統關鍵字猜謎框架，提供擬真對話體驗。其四大核心功能包含自動商品推薦、優惠計算追單、訂單狀態查詢與影像判讀技術，可解決80%第一線客訴問題，更能在2週內快速完成系統導入。
RACCOON AI具備智能轉單機制，當對話需真人客服介入時，會自動在Zendesk後台生成服務工單，同時提供數據分析儀表板，讓企業主能即時掌握客服品質與商機轉化成效。
Zendesk方案價格比較表
| 方案等級 | 月費/席次(USD) | 主要差異化功能 |
|---|---|---|
| Suite Team | $55 | 基礎工單系統、跨渠道整合、預建分析儀表板、聊天機器人架設 |
| Suite Growth | $89 | 增加服務等級協定(SLA)、多語系支援、客戶滿意度評分(CSAT)機制 |
| Suite Professional | $115 | 進階數據儀表板、HIPAA合規性、跨部門協作系統、人工智慧擴充元件支援權限 |
| Suite Enterprise | $169 | 客製化角色權限、AI內容生成、沙盒測試環境、動態工作區等進階企業功能 |
網訊電通Telli AI客服機器人
網訊電通Telli AI客服機器人是一款整合Gen AI與Telli AI雙引擎的智能對話商務平台，專為企業打造全通路客戶服務與行銷自動化解決方案。透過No Code介面與RAG技術調校，能快速上傳品牌資料建立知識庫，提供85%問題解決率的精準應答，並串接LINE、Facebook等渠道實現跨平台客服整合。其特色包含無限問答模式、流程畫布設計多元行銷情境，以及串接企業內部CRM系統的數據分析能力，協助將客服中心升級為24小時導購渠道，目前已被超過100家跨國企業採用。
價格方案總整理
| 方案名稱 | 月費 | 適合對象 | 核心功能亮點 | 加購費用 |
|---|---|---|---|---|
| AI全通路智能對話(基本) | NT$8,800 | 基礎入門 | 1,000對話人次/月、LINE+Live Chat單渠道 | 對話人次5元/次 |
| AI全方位客戶經營(標準) | NT$9,900 | 電商團隊 | 3,000對話人次/月、FB+LINE雙渠道、行銷遊戲模組 | 生成式學習5元/次 |
| AI未來對話式商務(進階) | NT$20,000 | 大型企業 | 5,000對話人次/月、WeChat三渠道、電商整合 | 知識觸發3元/次 |
| Telli AI整合服務(企業) | 專屬報價 | 客製化需求 | 多語系支援、API串接ERP系統、專屬客戶經理 | 依需求客製報價 |
台灣大哥大OP開市網：行動市話xAI語音預約服務
這項創新服務結合物聯網通訊與智能語音辨識技術，能自動接聽顧客來電，在30-60秒內完成訂位流程，並透過LINE即時發送確認通知。
特別在餐飲業缺工潮下，系統實現24小時不間斷服務，有效解決尖峰時段電話漏接問題，將轉接失敗率轉化為實際訂單。服務更整合inline訂位系統，當AI判斷非訂位需求時，會自動轉接真人客服或引導留言，兼顧效率與人性化服務。
方案費用總整理
| 用戶類型 | 月租費優惠 | 合約期限 | 必要條件 |
|---|---|---|---|
| 現有行動市話用戶 | 前6個月$199/月 | 綁約24個月 | 需加購inline訂位系統 |
| 新申辦用戶 | 限時專案價（依方案） | 綁約24個月 | 需同時申辦行動市話 |
6步驟開發企業 AI 聊天機器人
第一步：需求定義與規劃
- 明確目標：確定核心用途（如客服、銷售、內部知識管理）。與各部門（如客服、IT、法務）協作，釐清合規性需求（如GDPR、行業規範）。
- 場景分析：列出高頻使用場景（如訂單查詢、技術支援），並區分優先級。避免過度複雜化，優先解決80%的常規問題。
- 成功指標：設定可量化的KPI（如回應準確率≥90%、人工轉接率<15%）。
第二步：技術選型
- 選擇開發架構，評估內部技術能力，平衡開發成本與長期維護成本。
- 無代碼平台（如Dialogflow、Microsoft Bot Framework）：適合快速驗證概念。
- 自建模型（如使用Fine-tune的 Llama 2、GPT-4）：需NLP團隊支援，但可控性高。
- 數據整合：對接企業系統（CRM、ERP、知識庫），確保API相容性。
第三步：數據準備與模型訓練
- 語料收集：使用歷史客服對話紀錄、企業文件（FAQ、產品手冊）。去識別化敏感數據，避免隱私外洩。
- 意圖與實體標註：定義用戶意圖（如「退貨流程」）與關鍵實體（如訂單號、日期）。使用專業標註工具（如Prodigy）提升效率。
- 模型訓練：若使用預訓練模型（如BERT），需進行領域適應（Domain Adaptation）。測試集需包含邊緣案例（如口語化表達、多語言混合輸入）。
第四步：對話設計與測試
- 對話流程設計：繪製狀態機（State Machine）處理多輪對話。預設「未知意圖」的回應策略（如轉人工或引導重新提問）。
- 嚴格測試
- A/B測試：比較不同回覆版本的效果。
- 壓力測試：模擬千人同時在線，確保API吞吐量。
第五步：部署與監控
- 分階段上線：先開放內部試用（如客服團隊），再逐步擴大到客戶端。部署於企業級雲端（如AWS PrivateLink）確保資安。
- 持續優化機制
- 建立監控看板（如誤判率、平均對話輪數）。
- 設置回饋管道（如用戶評分「這則回覆是否有幫助？」）。
第六步：合規與風險管理
- 法遵檢查：確保對話記錄符合審計要求（如金融業需保存6個月以上）。
- 倫理設計：避免偏見（如性別、種族歧視用語）。
- 災備方案：當機時自動切換至備援系統或人工接手。
戰國策AI系統開發服務：驅動企業轉型的智慧引擎
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開發AI聊天機器人的工具選擇
基礎問答場景可透過無程式碼平台（如Dialogflow、Chatfuel）快速搭建。
複雜對話流程建議使用開源框架（如Rasa）或企業級方案（Microsoft Bot Framework），以實現自定義邏輯與數據控制。
若需生成創意內容，可結合 ChatGPT 和 OpenAI API等大型語言模型。開發時需考量部署環境（雲端/本地）、成本擴展性（AWS Lambda無伺服器架構）及合規性（醫療金融首選Rasa自建模型）。初期建議從最小可行產品（如Telegram Bot）驗證，再逐步整合監控（ELK Stack）與分析工具，平衡效率與客製化需求。
實用技巧：如何提升AI客服的效能
建立完善的知識庫，作為AI的「大腦」，提供豐富的資訊支持。
結合情感AI技術，讓AI客服能夠識別客戶情緒，並適時調整回應策略，建立更深厚的情感連結。導入建議回覆功能，可以大幅提升對話的流暢度和效率。例如，當客戶詢問換貨問題時，AI可以提供相關的快速回覆選項，減少客戶輸入負擔。
持續優化和監控AI客服的表現，透過分析客戶反饋和對話記錄，不斷改進AI的回答品質。同時，結合人機協作模式，在AI無法處理的複雜問題時，無縫轉接至人工客服，確保服務品質。
企業對 AI 客服未來的期待
更人性化的互動：情緒識別與智能轉接
企業希望AI客服系統能更貼近人類溝通，例如偵測客戶情緒變化，當對話出現憤怒或不滿時，自動轉接真人客服。例如，電信業者測試「情緒分析模組」，若客戶多次抱怨「網路不穩」，AI會優先轉專員處理，避免負面體驗擴大。
深度整合系統：串聯企業內部數據
現有AI客服常因資訊孤立而無法精準回答，企業期待能深度整合ERP、CRM等系統，提供個人化服務。例如，零售業者希望AI能直接調取客戶購買紀錄，主動推薦相關商品，而非僅回答通用問題，提升銷售機會。
降低導入門檻：模組化AI客服方案
中小企業受限預算與技術，期望有「即裝即用」的模組化AI客服系統，像購買軟體套裝一樣快速上線。例如，SaaS廠商推出預訓練的AI模板，企業只需輸入自家FAQ即可運作，無需複雜開發，縮短導入時間與成本。
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