出品 | 子彈財經(jīng)

作者 | 白華

編輯 | 閃電

美編 | 倩倩

審核 | 頌文

2026年，企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域正面臨著一場深刻的“人機博弈”。

一方面，企業(yè)渴望通過AI降本增效，解決傳統(tǒng)客服中心效率低下、服務(wù)質(zhì)量參差不齊、體驗割裂等頑疾；另一方面，市面上層出不窮的AI解決方案，往往陷入“堆模型”的淺層應(yīng)用陷阱——把問題丟給大模型，吐出來什么就推給用戶，答不上來就說“對不起，我不知道”，答錯了就說是“模型幻覺”。反而讓企業(yè)陷入了“有AI無體驗”的尷尬境地。

信通院數(shù)據(jù)顯示，2026年中國智能客服市場規(guī)模預(yù)計達285億元，大模型技術(shù)在行業(yè)內(nèi)的滲透率已突破72%。然而，市場繁榮的背后，一個悖論正在浮現(xiàn)：企業(yè)采購了智能客服產(chǎn)品，卻往往“上線即閑置”——核心原因正是ROI不清晰，企業(yè)看不到實際價值。

如何在技術(shù)的先進性與業(yè)務(wù)的實用性之間找到最佳平衡點？這是當(dāng)下所有企業(yè)決策者都在思考的痛點。

5月15日，在2026中國客戶服務(wù)節(jié)上，容聯(lián)云正式發(fā)布新一代AI Agent智慧聯(lián)絡(luò)平臺，交出了自己的答卷。

1、從“人適應(yīng)系統(tǒng)”到“系統(tǒng)服務(wù)于人”

過去二十年，客服從電話單向呼叫演進到全渠道融合，但有一個本質(zhì)問題始終沒有解決——如何讓系統(tǒng)更好地輔助人去解決問題？

想象一下，一位保險公司的客服坐席，每天的日常工作是這樣的：

客戶打進電話咨詢理賠進度。這位坐席需要先在聯(lián)絡(luò)中心（CC）系統(tǒng)里查詢客戶基本信息，然后切換到CRM系統(tǒng)查看歷史服務(wù)記錄，再打開核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)查詢理賠狀態(tài)，如果發(fā)現(xiàn)需要補充材料，還要進入工單系統(tǒng)手動填寫……

整個過程中，客服人員每天需要在3—5個不同的系統(tǒng)間頻繁切換，40%以上的工作時長被重復(fù)性、機械性的操作占據(jù)。

這就像一個廚師，每做一道菜，就要跑到三個不同的房間去拿食材、調(diào)料和鍋具，不是菜做不好，而是精力全耗在“找東西”上了。

更深層的問題在于，服務(wù)質(zhì)量高度依賴個人經(jīng)驗。新員工和老員工的服務(wù)水平差異顯著，因為當(dāng)他們把問題轉(zhuǎn)接給同事時，“上下文”往往是斷裂的，因為接手的人不知道前面發(fā)生了什么，客戶不得不重復(fù)敘述，體驗可想而知。

共研產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)測，2026年中國呼叫中心累計坐席數(shù)將達到約465.3萬個，同比增長5.2%。這意味著，近五百萬個坐席背后，是一套運行了五年、十年甚至更久的呼叫中心系統(tǒng)。這些系統(tǒng)強大但笨重，功能豐富但割裂。

容聯(lián)云推出的AI Agent智慧聯(lián)絡(luò)平臺，正在將聯(lián)絡(luò)中心從“CC+CRM+AI的工具集合”，升級為具備自主思考、自主執(zhí)行能力的業(yè)務(wù)組織。

容聯(lián)云智慧聯(lián)絡(luò)平臺負責(zé)人冉鷗用一個形象的比喻描述了這場變革：“傳統(tǒng)的模式下是人來適應(yīng)系統(tǒng)，在Agent時代，我們希望系統(tǒng)服務(wù)于人。”

AI Agent智慧聯(lián)絡(luò)平臺的核心能力，可以用三個關(guān)鍵詞來概括。

全渠道全媒體接入。不僅無縫集成電話、網(wǎng)頁、APP、微信、企業(yè)微信公眾號等主流渠道，還打通了抖音、快手、小紅書等社媒平臺，真正實現(xiàn)流量全場景運營。

All in One統(tǒng)一工作臺。這是一個融合了全渠道、全媒體能力的AI智能客服工作臺，語音通話、在線通話、視頻通話在一個工作臺里都可以協(xié)同處理。最核心的是，它無縫集成了AI Agent數(shù)字人“容小云”，它將作為客戶服務(wù)的AI中樞，實時輔助坐席人員，去完成自動回復(fù)、自動填寫工單、自動做小結(jié)等所有業(yè)務(wù)場景。

自主思考與執(zhí)行。這是最具革命性的變化。過去是“人找知識、人操作流程、人填工單”；現(xiàn)在，AI Agent主動理解業(yè)務(wù)、規(guī)劃流程、執(zhí)行操作，甚至跨系統(tǒng)協(xié)同，真正做到“會思考、能執(zhí)行”。

數(shù)據(jù)是最好的證明，例如容聯(lián)云的AI Agent智慧聯(lián)絡(luò)平臺，通過意圖識別和業(yè)務(wù)理解，替代40%人工座席工作量，將客戶首次響應(yīng)時長縮短了70%—80%。這意味著，當(dāng)客戶還在等待的時候，Agent已經(jīng)理解了TA的問題，并準(zhǔn)備好了精準(zhǔn)的回復(fù)，速度快到客戶幾乎感受不到“等待”。

在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的話術(shù)來說：快，是對用戶最大的尊重。

2、工程化落地把“幻覺”關(guān)進籠子里

“主動執(zhí)行”的理念重塑了產(chǎn)品體驗，“Agent+多Skill”的架構(gòu)選擇，則體現(xiàn)了容聯(lián)云對客服場景本質(zhì)的深刻理解。

容聯(lián)云平臺底層由CC（聯(lián)絡(luò)中心）、CRM（客戶關(guān)系管理）以及多個Agent協(xié)同構(gòu)成。包括智能文本Agent、智能語音Agent、全能客服中樞Agent、智能質(zhì)檢Agent、智能洞察Agent等多Agent的完整生態(tài)。這些Agent不再是被動等待調(diào)用的工具，而是像一支配合默契的“數(shù)字特工隊”，在客戶服務(wù)全流程中主動介入、實時響應(yīng)的主動執(zhí)行的大模型聯(lián)絡(luò)中心。

其中最核心的，是全能客服中樞Agent。它像是整個平臺的“大腦”，負責(zé)統(tǒng)一調(diào)度、統(tǒng)一記憶、統(tǒng)一決策。而其超能力，來自它身上裝載的一系列自主研發(fā)、可插拔、可隨時開啟關(guān)閉的Skill（技能）模塊。

在Skill生態(tài)建設(shè)上，容聯(lián)云采取了“自研核心+開放共建”的雙軌策略。

核心通用技能自研，包含智能回復(fù)、智能填單、進線洞察、實時質(zhì)檢、智能小結(jié)、自動打標(biāo)簽、流程導(dǎo)航、情緒監(jiān)測等。這些技能是客服場景的“基礎(chǔ)設(shè)施”，必須自己掌握核心技術(shù)。

關(guān)于開放生態(tài)共建，主要是搭建Skill開放平臺，引入第三方開發(fā)者、合作伙伴，共建教育、建筑、出行等垂直行業(yè)專屬技能，完善多Skill生態(tài)。這種模式類似于智能手機的“App Store”，平臺提供基礎(chǔ)設(shè)施和開發(fā)框架，生態(tài)伙伴貢獻垂直領(lǐng)域的專業(yè)技能。

如果說上述架構(gòu)決定了產(chǎn)品的上限，那么工程化能力則決定了產(chǎn)品的下限。

在AIGC領(lǐng)域，大模型“幻覺”是懸在所有企業(yè)頭頂?shù)倪_摩克利斯之劍。尤其是在金融、電商等強監(jiān)管、高精度的行業(yè)，一句錯誤的AI回復(fù)可能引發(fā)災(zāi)難性的客訴危機。

很多企業(yè)做AI客服，停留在“堆模型”階段——把客戶問題丟給大模型，吐出來什么就推給用戶。這種方式看似簡單，實則隱患重重：大模型固有的“幻覺”問題在客服場景可能是致命的，如果Agent給客戶提供了錯誤的解決方案，責(zé)任由誰承擔(dān)？

容聯(lián)云的做法要重得多，也務(wù)實得多。為了解決大模型不可控的問題，容聯(lián)云在行業(yè)內(nèi)構(gòu)建了嚴(yán)密的工程化“防火墻”：

首先是知識庫工程。不是簡單把企業(yè)文檔丟給大模型，而是構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的知識圖譜，確保Agent的回答有據(jù)可查。

其次是置信度校驗。當(dāng)Agent對某個回答的自信度低于閾值時，系統(tǒng)會自動將問題轉(zhuǎn)給人工坐席處理，這避免了“一本正經(jīng)地胡說八道”，在保證效率的同時，守住了風(fēng)控的底線。

最后是全鏈路溯源。每一個Agent生成的回復(fù)，都可以追溯到知識庫中的具體來源，實現(xiàn)可解釋、可審計。

3、各司其職AI干標(biāo)準(zhǔn)化的人干有溫度的

AI來了，人會不會被替代？這是每一個客服從業(yè)者、每一個企業(yè)管理者都在問的問題。

容聯(lián)云的答案很明確：不會，但人的價值會被重新定義。

冉鷗與「子彈財經(jīng)」交流時強調(diào)，AI Agent的作用是“各司其職”——AI替代機械、重復(fù)、標(biāo)準(zhǔn)化工作，人工聚焦需要溫度、判斷力和創(chuàng)造力的高價值工作。

具體來說，人工坐席的價值將在以下幾個方向被重新定義：

• 客戶情緒共情與安撫。當(dāng)客戶憤怒、焦慮、失望時，TA需要的不只是一個準(zhǔn)確的答案，更需要被理解、被看見、被安撫。這種情感連接，是當(dāng)前AI難以真正替代的。
• 復(fù)雜疑難問題的決策。當(dāng)問題涉及多個業(yè)務(wù)條線的交叉、需要綜合判斷，甚至需要“打擦邊球”的靈活處理時，人工坐席的經(jīng)驗和判斷力是不可替代的。
• 高凈值客戶的維護。高凈值客戶需要的不僅僅是問題解決，更是個性化、專屬感、被重視的感受。這種關(guān)系維護，需要人的真誠和靈活性。
• 非標(biāo)場景的靈活變通。真實業(yè)務(wù)中總有一些“規(guī)則之外”的情況，需要人工坐席靈活處理。AI擅長“按規(guī)則辦事”，人擅長“在規(guī)則之外找到最優(yōu)解”。

Gartner的研究顯示，超過80%的企業(yè)計劃擴增人工坐席職能以適應(yīng)AI協(xié)同。這背后的邏輯是：AI不是來“搶飯碗”的，而是來“把碗里的飯變得更香”的。

容聯(lián)云將AI Agent定義為“數(shù)字員工”，它不是工具，而是團隊的一員。

在產(chǎn)品設(shè)計中，容聯(lián)云特別強調(diào)“人機協(xié)同”的理念：AI Agent全程自主完成流程執(zhí)行，但在關(guān)鍵節(jié)點，由人工坐席進行確認。這種設(shè)計既保證了效率，又確保了安全和可控。

更重要的是，容聯(lián)云允許用戶給自己的數(shù)字員工起名字、換頭像?！拔业臄?shù)字員工應(yīng)該不僅僅是工作助理，更希望它是我日常工作中的情感陪伴”，冉鷗在演講中這樣描述。

這個細節(jié)背后，是一個深刻的洞察：AI要真正融入人類的工作場景，它不能只是一個冰冷的“系統(tǒng)”，而要成為一個有“人格”的協(xié)作伙伴。

從真實的落地數(shù)據(jù)來看，這種“人機協(xié)同”模式已經(jīng)顯現(xiàn)出巨大的效能。容聯(lián)云的AI Agent智慧聯(lián)絡(luò)平臺已經(jīng)深度應(yīng)用，冉鷗提到了一組核心數(shù)據(jù)：

營銷轉(zhuǎn)化率提升15%—20%，在某電商客戶的實際運營中，基于金牌話術(shù)推薦和客戶畫像精準(zhǔn)洞察，AI輔助下的主動營銷帶來了實實在在的業(yè)績增長；工單手動錄入量減少90%，智能填單Skill將對話中的關(guān)鍵信息自動提取填入，坐席只需要核對和確認；全量風(fēng)險監(jiān)控100%覆蓋，不再是抽樣式的事后質(zhì)檢，而是實時的、全量的、主動的風(fēng)控網(wǎng)絡(luò)。冉鷗特別強調(diào)：“我們是大小模型結(jié)合的，可以通過不同的語義理解，完全cover住客戶在這一通會話里到底有沒有違規(guī)?！?/p>

容聯(lián)云的未來目標(biāo)很明確：把AI Agent智慧聯(lián)絡(luò)平臺打造為行業(yè)標(biāo)桿級產(chǎn)業(yè)平臺，從現(xiàn)有金融、零售行業(yè)向全行業(yè)擴展，覆蓋服務(wù)、營銷、運營、風(fēng)控等全業(yè)務(wù)場景，實現(xiàn)全行業(yè)、全場景能力覆蓋。

這個目標(biāo)的野心不小，但容聯(lián)云已經(jīng)具備了關(guān)鍵的基礎(chǔ)能力：全渠道接入能力、CRM底座、Agent+多Skill架構(gòu)，以及已經(jīng)在金融、保險、電商等行業(yè)驗證過的落地經(jīng)驗。

4、結(jié)語

每一次技術(shù)革新，都在試圖解決同一個問題：如何讓服務(wù)更高效、更有溫度。

但只有當(dāng)AI Agent真正具備“會思考、能執(zhí)行”的能力，將“人適應(yīng)系統(tǒng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤跋到y(tǒng)服務(wù)于人”時，這個問題的答案才真正清晰起來。

容聯(lián)云的AI Agent智慧聯(lián)絡(luò)平臺，不是終點，而是一個全新的起點。

在這個起點上，AI可以讓客服人員從重復(fù)性勞動中解放出來，去做更有價值、更有溫度、更有創(chuàng)造力的工作。

這，才是AI應(yīng)該有的樣子。

*文中題圖來自：攝圖網(wǎng)，基于VRF協(xié)議。