景区热线从“电话打不进”到“7×24 AI智能接待”，政府服务提效做对了什么？

帮景区“接住每一通游客来电”，是我们持续在做的事。

过去我们接触了很多政府景区、文旅热线和游客服务中心。

他们一开始来找我们，需求都很直接：

“节假日电话太多，游客一直打不进来，人工客服真的接不过来。”

但真正跑下来之后，我们发现，景区呼入提效不只是“多接几通电话”，而是要把游客咨询、投诉受理、工单流转、服务回访和运营分析做成一套可持续优化的服务闭环。

01

先说一个行业真相

大部分景区不是没有服务意识，而是高峰期的服务能力被瞬间打穿。

上午十点，游客集中入园，电话在问门票预约。

中午十二点，游客在问停车场、摆渡车、餐饮和洗手间位置。

下午三点，游客在问演出时间、讲解服务和二次入园规则。

晚上六点之后，工作人员下班，但游客还在问第二天开放时间、夜游安排和退票问题。

节假日更明显：电话集中打进来，人工坐席忙不过来；游客重复咨询同类问题；投诉处理不及时；现场窗口和热线同时承压。

这时候，游客不会关心后台有多忙。电话打不通，他会觉得服务不到位；问题没人答，他会转向投诉平台；投诉响应慢，就会影响景区口碑。

这就是景区呼入服务最真实的压力：不是没有流程，而是服务能力在高峰期和夜间不够稳定。

图 1｜云蝠智能在政府景区呼入提效中的应用价值总览

02

我们的逻辑不一样

云蝠智能一直认为，景区上 AI，不应该只是为了替代一个接线员。

如果只是把电话接起来，这件事的价值还不够。

真正的价值是：让游客来电能被 7×24 小时接住；让高频问题能被标准化解答；让复杂问题能自动生成工单；让投诉和意见反馈能进入闭环；让每一通电话都变成可分析、可优化的服务数据。

所以，景区呼入提效的本质，不是“装一个电话机器人”。

而是重构游客服务中心的接待能力。

我们看下景区游客真实会问什么

“今天景区开门吗？”

“门票需要提前预约吗？”

“老人和小孩有没有优惠？”

“停车场在哪里？还剩多少车位？”

“从高铁站怎么过去？”

“今天有没有演出？”

“可以带宠物入园吗？”

“我在景区丢了东西，应该找谁？”

“我想投诉排队太久，怎么处理？”

这些问题看起来都不复杂，但难点在于，它们发生得很集中，而且答案和时间、天气、活动、客流、政策、区域都有关系。

传统人工热线可以处理一部分，但很难在旺季做到稳定、统一、全天候。

这时候，就需要 AI 语音智能体真正理解游客意图，再结合景区知识库和服务流程，完成接待、解答、分流、建单和反馈。

第一件事：先把游客电话接起来

景区热线最基础、也最刚需的场景，就是电话接听。

很多景区不是不重视游客电话，而是真的在节假日和旺季接不过来。

云蝠智能语音智能体可以帮助景区 7×24 小时接听游客来电，优先覆盖门票预约、开放时间、路线交通、停车信息、活动安排、讲解服务、退改规则等高频咨询。

游客不用一直等待，人工客服也不用被重复问题淹没。第一步，就是先把游客接住。

第二件事：把高频咨询变成标准化解答

景区服务最怕回答不统一。

同一个门票政策，不同工作人员解释不一样；同一个活动安排，游客得到的信息不一致；同一个交通问题，现场和电话口径不统一。

云蝠智能可以把景区开放时间、票务规则、优惠政策、交通路线、活动安排、服务设施、投诉流程等内容沉淀成知识库。

AI 接待游客时，按照统一口径回答，并在政策更新后快速同步，减少人工培训成本和服务口径偏差。

第三件事：复杂问题自动建工单，不让问题停在电话里

游客来电不一定只是咨询。很多时候，电话背后是真实问题。

比如门票异常、预约失败、停车纠纷、遗失物品、服务投诉、设施故障、导览误导等。

如果只是接完电话，没有记录、没有分派、没有反馈，服务就没有闭环。

云蝠智能可以在通话中识别复杂问题，自动记录游客诉求、问题类型、发生时间、地点和联系方式，并生成工单，分发给景区客服中心、运营部门或相关责任岗位。

第四件事：高峰期自动分流，减轻人工压力

景区热线的压力有明显波峰。平时电话不多，但节假日、演出活动、恶劣天气、政策调整、客流管控时，来电量会突然上升。

传统人工坐席很难为了短期高峰长期配置大量人力。

AI 的价值在于，可以承接大量重复咨询，把真正需要人工处理的复杂问题转给人。

这样，人工客服不再被“几点开门”“怎么停车”“门票多少钱”反复占用，而是把精力放在投诉、应急、特殊游客服务等更需要人工判断的场景。

第五件事：夜间和节假日也能稳定响应

景区游客的咨询时间，并不完全跟工作人员上班时间一致。

很多游客会在晚上规划第二天行程，也会在节假日前集中咨询预约和交通问题。

如果夜间无人值守，游客就只能等待第二天；如果第二天又是高峰，问题会继续堆积。

云蝠智能可以提供全天候在线接待能力，让夜间、周末、节假日也有稳定响应。对政府景区和文旅热线来说，这不仅是效率提升，也是公共服务能力的延伸。

第六件事：把每一通电话变成运营数据

过去景区电话服务，很容易变成“黑盒”。

今天有多少人问门票预约？多少人问开放时间？多少人问交通路线？投诉主要集中在哪里？游客满意度有没有变化？哪些问题在某个时间段突然增多？

这些信息如果只停留在人工接线员的记录里，很难支撑管理决策。

但 AI 语音智能体可以把每一次通话转写、归类、打标签、统计和分析，让景区运营中心真正看见游客需求变化。

图 2｜景区呼入服务闭环：从游客来电到工单流转与服务反馈

03

本质上，我们做的是什么？

降低景区服务中的“不确定性”。

游客电话能不能接通，不确定。

人工回答是否一致，不确定。

高峰期能不能扛住，不确定。

夜间和节假日是否有人响应，不确定。

投诉有没有闭环，不确定。

管理层能不能看见游客真实需求，也不确定。

云蝠智能希望通过大模型语音智能体，把这些不确定性一点点降低。

电话来了，AI 先接住。

问题来了，AI 先识别。

能自助解答的，AI 直接回答。

需要人工处理的，AI 自动建单分流。

需要管理复盘的，AI 沉淀数据。

景区真正需要的，不是一个“会说话的机器人”。

而是一个 7×24 小时在线、服务口径统一、能理解游客意图、能推动工单闭环、能沉淀运营数据的 AI 游客服务助手。

图 3｜景区呼入数据看板：突出 7×24 小时服务能力与服务数据分析

04

最后，总结一下

景区呼入为什么适合大模型语音智能体？

• 高峰期电话集中，需要稳定接待能力。
• 咨询问题重复，需要标准化知识库解答。
• 游客诉求复杂，需要意图识别和自动分流。
• 投诉和意见反馈，需要工单流转与闭环管理。
• 夜间和节假日也有咨询，需要 7×24 小时在线服务。
• 管理层需要看见数据，需要把通话变成运营分析。

再加上一件事：

政府景区服务的本质，是公共服务体验。

AI 的价值，不是让服务变冷，而是把人工从重复咨询中解放出来，让真正需要人处理的游客问题，被更及时、更认真地响应。

云蝠智能长期专注于大模型语音智能体和企业级智能联络中心建设，已累计服务 4 万家企业及政府单位，月均智能体服务接待量超过 5000 万通电话。

我们相信，未来每一个高客流景区和文旅服务中心，都应该拥有自己的 AI 语音智能体。

它可以是游客咨询的 AI 接待员。

可以是投诉处理的 AI 助手。

可以是文旅热线的 AI 分流员。

也可以是管理层理解游客需求的数据入口。

从接住第一通游客电话开始，景区服务提效才真正落地。

— END —

云蝠智能 是一款 AI 原生的大模型语音智能体，我们为企业提供AICC大模型呼叫中心，在ChatBOT和CRM基础上提供包括语音智能体，产品能力包括了大模型语音外呼、智能呼入、网页实时语音交互 sdk 及 api。

我们由来自阿里巴巴等公司优秀的开发者组成，曾经获得华为云开发者大赛、讯飞开发者大赛冠军等诸多荣誉。获得奇绩创坛（陆奇博士）、AMINO丰元资本、御势资本、金沙江创投数千万投资。拥有省级民营科技企业、全国呼叫中心及信息发送资质,拥有软件著作权27项及商标4项。

在呼入工单建立、投诉处理及需求跟进等场景完全取代人工客服，在会员回访、客户召回场景取代大多数客服。当前我们的月均AI人机通话量为 5000 万通电话，服务于 4 万家终端企业。

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618大促期间，AI语音智能体如何帮品牌扛住咨询洪峰？

今年618前两三个月，一个做零售电商的客户找到我们，想提前设计大促期间的服务承接方案。

聊到一半，他说了一句让我印象很深的话：

“我们现在最怕的不是流量不够，也不是活动力度不够。流量来了、订单也会有，但一到大促，售前咨询、催付、物流问题、售后退款全挤在一起，客服根本忙不过来。”

过去品牌做618，更多是在卷价格、卷流量、卷投放；但真正到了大促现场，决定客户体验和支付转化的，往往是那些看似琐碎的沟通节点。

618大促全链路沟通——云蝠智能voiceagent3.0解决方案

01

最先被打爆的不一定是订单系统，而是沟通系统

过去谈618，品牌最关心的是流量、投放、价格和成交。但今年的变化很明显：AI正在深度介入电商全流程，客服、导购、履约、售后都在被重新组织。

在大促期间，客户的问题不是简单变多，而是同时变得更集中、更具体、更需要即时回应。售前客户问优惠、库存、尺码、权益；已下单客户问发货、物流、改址；售后客户问退换货、退款进度、异常处理。一个问题没接住，就可能从犹豫变成流失，从等待变成投诉。

所以，大促期间真正考验品牌的，不只是“能不能卖出去”，而是“能不能在每一个关键节点接住客户”。

02

售前咨询不是“答问题”，而是在帮客户做购买决策

618期间，客户最常见的问题往往集中在几个点：优惠怎么叠加、库存还有没有、尾款什么时候付、会员权益能不能用、现在下单是不是最划算。

这些问题看起来都是客服问题，本质上却是转化问题。客户问优惠，是在确认价格；客户问库存，是在判断是否立即下单；客户问权益，是在计算购买价值；客户问发货，是在评估履约风险。

传统客服在高峰期容易陷入重复解释：同样的活动规则说几百遍，同样的发货问题回几千次，同样的退换货政策反复复制粘贴。客服忙到极限，客户还是觉得等得太久。

云蝠智能 VoiceAgent 3.0 的价值，不是简单替代客服，而是在高峰期先把标准问题、重复问题、节点提醒问题接住，让人工客服从“重复回答”回到“处理复杂问题”。

618大促客服团队最容易失控的四个环节

03

传统大促客服为什么扛不住？

1. 售前咨询集中爆发
   活动开始后，优惠规则、商品库存、会员权益、赠品政策会在短时间内集中涌入客服侧。客户一旦等得太久，很容易转向竞品。尤其是服饰、美妆、食品、家电、母婴等行业，客户决策周期短，客服响应速度直接影响支付转化。
2. 下单催付节奏难控制
   加购未支付、领取优惠券未下单、定金未付尾款、支付失败未重试，这些客户并不是没有兴趣，而是卡在最后一步。如果只靠短信、站内信或群发提醒，很多客户会忽略；如果全部靠人工逐个提醒，坐席又很难覆盖。
3. 物流异常容易演变成售后投诉
   大促期间，物流延迟、地址异常、签收异常、缺货拆单等情况很难完全避免。真正影响体验的，往往不是异常本身，而是客户在异常发生后有没有被及时告知、有没有得到解释、有没有明确预期。如果客户只能反复询问“我的订单到哪了”，品牌的服务感就会被迅速消耗。
4. 售后安抚消耗大量人力

退换货政策、退款进度、破损补发、发票问题、活动价差解释，都会在大促后集中释放。客服既要解释规则，又要安抚情绪，还要记录工单，压力往往集中爆发。

这时，品牌需要的不只是更多客服，而是一套能把问题识别、进度提醒、情绪安抚和人工流转串起来的沟通机制。

04

云蝠智能的切入点：把客服动作升级为“电商沟通智能体”

在618大促场景里，云蝠智能 VoiceAgent 3.0 可以围绕售前、催付、履约、售后四类高频场景，承担“AI电商沟通智能体”的角色。

它不是简单打电话，也不是机械播报，而是根据客户所处的交易节点，识别客户问题，调用对应知识库和业务规则，完成解释、提醒、记录和流转。

1. 售前咨询：把优惠、库存、权益讲清楚
   客户关注商品后，VoiceAgent 可以根据活动节点，围绕优惠叠加、库存状态、会员权益、尾款时间等内容进行主动说明。好的售前沟通不是“催你买”，而是帮客户减少决策成本，让客户知道现在买的理由是什么。
2. 下单催付：把临门一脚变成服务提醒
   对于加购未支付、定金未付、尾款未付客户，VoiceAgent 可以按运营节奏执行提醒，不同节点提醒不同内容。比如预售期提醒定金，尾款期提醒支付时间，活动临近结束前提醒权益到期。这样，催付不再是生硬催单，而是围绕客户利益的节点提醒。
3. 物流异常通知：先解释，再安抚，再流转
   遇到延迟发货、物流停滞、地址异常、签收异常等情况，VoiceAgent 可以先完成批量触达，解释异常原因，告知预计处理时间，并把需要人工处理的订单流转给客服。这样可以把投诉前置消化在“通知和解释”环节，而不是等客户主动找上门。
4. 售后安抚：让标准问题先被接住

退换货、退款进度、补发说明、发票问题、活动价差解释，都可以由智能体先完成标准化承接。

当客户情绪明显升级，或者问题涉及复杂判断时，再转人工处理。机器做批量，人工做关键，客服资源才能真正用在高价值环节。

VoiceAgent 3.0 618大促沟通闭环

05

关键不是“多接电话”，而是把沟通过程沉淀下来

大促结束后，很多品牌只知道卖了多少单，却不知道客户为什么犹豫、为什么退款、为什么投诉、为什么没有支付。

这些信息本来都藏在客服聊天、电话录音、订单备注和售后工单里。如果没有统一沉淀，下一次大促还是从头再来。

VoiceAgent 3.0 的价值在于，它可以把每一次沟通变成结构化数据：客户问了什么、卡在哪个环节、是否有购买意向、是否需要人工跟进、是否涉及物流异常、是否出现售后风险。

当这些数据被打上标签、进入CRM或订单系统，运营团队才能真正看见问题，并在下一轮活动中优化商品页、优惠规则、客服话术、履约承诺和售后策略。

传统大促客服与 VoiceAgent 618沟通智能体对比

06

一个典型618运营场景，可以这样跑

活动预热期，VoiceAgent 先承接活动咨询，统一解释优惠规则、会员权益和商品亮点。

正式开卖后，针对高频咨询和加购未支付客户，进行支付提醒、库存提醒和权益说明。

履约阶段，针对物流异常、地址核实、发货延迟等情况，提前进行批量通知和解释，降低客户主动投诉率。

售后阶段，针对退换货、退款进度、补发说明等标准问题进行智能安抚和进度告知，复杂问题再流转人工。

活动结束后，系统沉淀热词、咨询原因、催付结果、售后问题和转化数据，为下一场大促提供优化依据。

07

大促拼的不只是价格，更是沟通承接能力

618的竞争，表面上是价格、流量和补贴的竞争，背后却是品牌服务承接能力的竞争。

客户在犹豫时，谁能更快解释优惠，谁就更接近成交。客户遇到异常时，谁能更早通知并安抚，谁就更容易留住信任。客户产生售后问题时，谁能把进度讲清楚，谁就更不容易被差评击穿。

所以，AI语音智能体在618场景里的价值，不是多打几通电话，而是让品牌在售前、售中、履约、售后每一个关键节点，都有能力把客户接住。

云蝠智能 VoiceAgent 3.0，帮助零售电商品牌把分散的客服动作，升级为一套可承接、可流转、可跟进、可复盘的电商沟通智能体。

真正的618增长，不只是把客户拉进来，而是在客户最需要回应的时候，品牌始终在线。

云蝠智能 VoiceAgent 3.0｜让每一次电商沟通都成为可沉淀的增长资产

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数字适老，不该只停留在屏幕上：AI语音智能体能为老年人做什么？

当数字生活越来越快，服务要学会慢下来

很多老年人并不是不愿意使用数字服务。

他们只是需要有人慢一点讲，重复一遍，帮他确认清楚。

一次线上挂号，一次社保查询，一次宽带缴费，一次家电售后，年轻人可能几分钟就能完成；但对一些老年人来说，可能要先找到入口、看懂提示、确认信息、担心点错，还要面对听不清、记不住、不会返回的问题。

真正让他们焦虑的，不一定是技术本身，而是当问题出现时，不知道该找谁、怎么说、有没有人愿意耐心听完。

2026年，工业和信息化部办公厅组织开展“数字适老中国行”活动，主题是“数字适老 智享生活”。这释放出一个很清晰的信号：数字适老不只是产品界面的优化，也不只是把字体放大、按钮做大，而是要让数字服务真正走进老年人的日常生活。

其中，老年人专属客服热线，正在成为一个非常关键的服务入口。因为对许多老年人来说，相比复杂的App页面，一通电话，仍然是他们最熟悉、最安心、也最直接的求助方式。

01

老年热线的核心，不是“接得快”，而是“听得懂”

很多企业设立热线时，首先关注的是接通率、等待时长、坐席数量。

这些当然重要。但在老年服务场景里，仅仅接通电话远远不够。

老年人打来电话时，表达方式往往不会像标准工单那样清晰。他可能先说“我这个弄不好了”，再慢慢讲到手机、缴费、订单、药品配送、预约时间；也可能因为听不清、记不住，多次询问同一个问题；还可能夹杂方言、停顿、重复和不完整表达。

这时候，服务系统需要的不是更快打断，而是更耐心地承接。

好的老年热线，第一步不是急着给答案，而是先听明白：老人到底在问什么，是否需要重复说明，是否涉及风险，是否需要人工介入。

02

普通客服体系为什么接不住老人？

普通客服体系面对老年人时，常见问题并不是态度不好，而是服务流程没有为老年人的沟通节奏重新设计。

第一，语速太快。很多客服按照标准话术快速说明，老人还没听完，下一句已经过去了。

第二，确认不足。姓名、地址、服务时间、订单编号、证件信息等内容，如果没有复述确认，很容易出现错听、错记和误操作。

第三，转接不顺。老人遇到复杂问题时，可能被要求重复描述，甚至多次转接后还没有解决。

第四，结果不可追踪。通话结束后，老人到底有没有听明白，问题有没有解决，是否还有后续服务需求，往往缺少持续回访。

所以，老年热线真正要解决的，不是“有没有电话”，而是能不能建立一套适合老年人表达习惯和服务需求的沟通机制。

03

AI语音智能体在老年热线里，应该先学会“慢下来”

在数字适老场景里，AI不应该被理解成冰冷的自动问答，也不应该被设计成只追求效率的机器坐席。

AI语音智能体的价值，首先是让高频、重复、标准化的问题被及时接住，同时把复杂、敏感、需要判断的问题及时交给人工。

云蝠智能 VoiceAgent 3.0 面向老年热线场景，可以从五个方面参与服务闭环。

1. 慢语速说明。针对老年人听力下降、信息接收速度较慢的情况，语音智能体可以用更慢的语速、更清晰的停顿，把关键信息拆开讲。
2. 多轮确认。涉及地址、预约时间、服务事项、联系方式等信息时，系统可以主动复述，并等待老人确认，降低错漏风险。
3. 意图理解。老人表达可能不标准、不完整，系统需要理解真实诉求，而不是只靠关键词匹配。
4. 人工转接。遇到投诉、紧急求助、权益纠纷、健康风险等复杂事项时，AI不应硬答，而应快速转接人工，并同步通话摘要，减少老人重复说明。
5. 满意度回访。服务结束后，通过简短回访确认问题是否解决、老人是否满意、是否还需要进一步帮助，让服务形成闭环。

04

老年热线不是成本中心，而是企业社会责任的服务窗口

过去，很多企业把客服热线看作成本中心，能少接就少接，能自助就自助。

但在老年服务场景里，热线不只是解决问题的工具，更是企业对老年群体表达尊重、耐心和责任的窗口。

当一位老人打电话咨询如何缴费、如何预约、如何查询、如何退换、如何使用某项服务时，他需要的不只是一个答案，而是一种确定感。

有人愿意听他说完。有人愿意重复解释。有人帮他确认有没有弄错。有人在问题复杂时把他转给真正能处理的人。有人在结束后问一句：“刚才的问题解决了吗？”

这些看似细小的服务动作，构成了数字社会的温度。

05

企业如何建设一条真正适老的智能热线？

一条真正适老的智能热线，不是简单增加一个“老年人请按1”的入口，而是要围绕老年人的沟通特点重新设计服务流程。

1. 要有专门的适老话术。少用复杂术语，多用口语化表达；少用连续长句，多用短句和分段确认。
2. 要有慢语速和关键内容复述机制。对时间、地点、金额、办理步骤等关键信息，必须清楚复述。
3. 要有明确的人工转接规则。AI可以处理高频问题，但不应该让老人在复杂场景里反复兜圈。
4. 要有服务记录和回访机制。每一次咨询都应该被记录、被归类、被复盘，用来持续优化服务体验。
5. 要有数据沉淀能力。哪些问题老人问得最多，哪些步骤最容易卡住，哪些服务最需要人工介入，都应该被看见。

这也是AI语音智能体真正能够带来的变化：不是替代人工，而是让服务系统更懂老人，让人工坐席更专注于真正需要情感、判断和处理能力的时刻。

06

写在最后：一通慢一点的电话，也是数字适老的一部分

数字适老，不该只停留在屏幕上。

把字体放大、按钮做大，是适老化的一部分；但当老年人真正遇到困难时，一通能打得通、听得清、说得慢、确认准、转得快、有人回访的电话，同样重要。

技术的进步，不应该让老人被挡在更复杂的入口之外，而应该让服务以他们熟悉的方式重新靠近。

云蝠智能 VoiceAgent 3.0 希望在老年热线、便民服务、通信服务、医疗健康、生活缴费、售后咨询等场景中，帮助企业建设更有耐心、更有温度、更可持续的适老服务能力。

真正好的AI，不只是更快地回答问题。

在老年服务场景里，它应该先学会慢下来，认真听完，再把每一位老人稳稳接住。

政策依据

• 工业和信息化部办公厅：《关于开展2026年“数字适老中国行”活动的通知》，发布时间：2026年5月22日。
• 活动主题：数字适老 智享生活。围绕更好满足老年人数字生活和信息服务需求，推广数字技术适老化产品与服务成果。

真正好的AI，不只是更快地回答问题。在老年服务场景里，它应该先学会慢下来，认真听每一位老人的需求。

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那颗野火，燃了十二年

魏佳星 · 34 岁生日札记
2014—2026｜从自由职业者、创业者，到人机协同时代的再次启程

第十二年，很好，34 岁了

2014 年，我大学毕业。

那一年，江南大学的毕业典礼，我设计了一整场视觉体验。

当时还有一个很私人的小心思：我准备去追我老婆。所以我把整个会场设计成了她最喜欢的橙色。虽然现在，她已经喜欢绿色了。

那大概是我作为一个自由职业者，最意气风发的时刻。

毕业典礼那天，我一个人站在会场最高的位置，从摄影师的视角俯瞰整个现场。那一刻，我伸开双臂，带着一点中二，也带着一点骄傲，享受着自己亲手完成的一切。

【江南大学毕业典礼现场】

那时候的我，一个人做设计、做网站、做很多很多东西。甚至在本科毕业前，就已经给不少上市公司做过完整的 VI 体验和网站服务。

母校也给了我很多宝贵的机会，让我可以大胆地试、大胆地做。

大学毕业前，我赚了一些钱。至少在学生时代，我可以过得相对无忧无虑。

但也是 2014 年的那个夏天，那个炎热的夏天，国家提出了“大众创新，万众创业”。

我发了一条朋友圈。

那是我人生里第一次，真正和“创业”、和“认真创业”有关的朋友圈。

我写道：

创业就是年轻人心中的一颗野火，一旦燃起，就无法被熄灭。

【2014 年朋友圈截图】

这颗火，燃到今天，已经 12 年了

四千多个日夜。

云蝠智能走过了三千多天，而我个人走过了四千多天。每一天，都像是在被燃烧。

今天是我 34 岁的生日。

也借这个机会，跟大家浅浅聊一下我最近的一些想法。

坦率地说，这一路的故事，我已经写过很多遍了。

那些辛苦、绝境、无助、崩溃，很多都已经成为过去式。大多数失败，也被我轻轻一笔带过了。

但如果今天一定要我总结，这 12 年真正留下了什么，我觉得核心只剩下一件事：

相信。
相信未来的方向。

2018 年，我创办云蝠智能的时候，我始终相信一件事：

AI 一定会到来，通用型人工智能一定会改变未来。

当时我写下过一句话：

我们只能走在时代的前面，否则别无他法。

【2018 年朋友圈截图】

年轻人唯一能做的，就是用自己的判断，先行好几年。

在方向还没有被所有人确认之前，先出发，先投入，先承受怀疑，先拿到一些结果。

而当方向被确认之后，要做的事情反而变得更简单，也更艰难。

那就是继续相信这个方向。

在自洽的情况下，全力向前冲。

不反复怀疑自己，不轻易质疑方向，不在每一次失败后，就重新推翻所有判断。

当然，这里面有太多的怀疑。

失败，只是一场回合里的失败

每一次失败的时候，大家都会问：

是不是这个方向有问题？

是不是我们团队能力不行？

是不是我们这个人不行？

很多时候，质疑都有充分的论据。

很多失败，也都是事实。

我甚至连辩解都显得苍白无力。

因为结果确实就是失败了。

但后来我慢慢明白，那只是一场回合里的失败，并不会决定整个人生的结果。

人生的路，依然是向前的。

当时光走过四千天，当云蝠走过三千天，再回头看的时候，一时的成败就像幼儿园里的小红花。

它会影响你那一天的心情。

但它不会影响你整个人生的结局。

所以，因为相信，甚至可以说是某种盲目的相信，我才一路走到了今天。

我相信 AI 领域最前沿的人给我的判断和指导。

我相信 AI 一定会改变我的人生。

我相信这个世界一定会因为智能体、因为大模型、因为人机协同，发生一场巨大的改变。

相信本身就是一种力量。

它是一种战略意志，也是一种执行意志。

你当然可以把它拆成方向、坚持和努力。

但真正的核心，是那股愿力从来没有消失。

甚至越来越凝实。

第 12 年，像一场轮回

时光荏苒，第 12 年来了。

这很像一场轮回。

从我发出那条朋友圈开始，到今天刚刚好 12 年。

前几天，我突然发现一件很巧的事情。

我们办公室叫“暴风城”。

而在 12 年前，我还是高二学生的时候，我给自己的 QQ 空间取名叫“暴风壁垒”。

【高中时期照片】

也是高二那年，我玩《魔兽世界》时，留下的唯一一张截图，就是回望暴风城的画面。

【回望暴风城截图】

人生有时候真的很奇妙。

原来很多一开始的想法，很多小时候埋下的种子，会在很久以后，以另一种方式重新长出来。

所以到了第 12 年，我一直在思考一个问题：

如果想要破局，到底该怎么做？
如果还有下一个 12 年，我还应该像过去一样走吗？

在所有事情都被加速的今天，我已经很难再告诉自己，还有 12 年可以慢慢来。

过去，我可以通过努力、相信和坚持，在一次又一次失败里，去等待那一次有限的胜利。

因为只要不怕失败，失败再多次，只要胜利一次就够了。

你可以聊 1000 个投资人，只要有 1 个投资人愿意为你下注就够了。

你也可以聊几百个客户，只要有 1 个客户愿意为你付钱就够了。

努力就是这样。

每一发子弹打出去，都可能打空。

但只要你一直开枪，就总有一发会命中目标。

而且随着你不断开枪，你的准度会越来越高。

你开始不需要再谈 1000 个投资人，可能谈 30 个，就有人愿意为你下注。

枪的准度，来自你的经验。

来自你的枪被不断升级。

也来自靶心开始离你越来越近。

但今天，新的变化发生了。

靶场变了。
自动瞄准、自动开枪的步枪出现了。

这就是今天的大模型和智能体对社会的影响。

它对我的冲击非常大。

它刷新了我的五感，也刷新了我的认知。

它冲击的不只是一个人的效率，而是组织的四肢百骸。

当一个组织的综合效率被提高 10 倍，营收自然就有可能提高几倍，甚至更多。

所以我最近一直在思考：

怎么做到 10 倍增长？
在 1 亿营收的基础上，怎么去看 10 亿营收？

这不是闭上眼睛喊一个指标，然后让大家盲目冲刺。

而是要重新解构每一个动作单元。

每一个获客动作、销售动作、交付动作、研发动作、服务动作、管理动作，都要重新被拆开。

看它是否可以被提高 10 倍。

甚至 100 倍。

今年 1 月，我个人甚至还没有一个真正意义上的社交媒体账号。

但今天，我每天在社交媒体上的流量，已经可以达到 5 万到 10 万。

这件事的增长不是 10 倍，是几百倍。

研发也正在被 AI 完整贯穿和重构，效率被提高了几倍。

交付团队基于智能体和知识中心，可以不断拉高交付体验。

我也开始主动打穿渠道体系和我之间的隔阂，直接和一线对话。

这个一线，不仅是我们内部的员工，也包括合作伙伴和客户。

智能体开始完整地提高组织效率。

先是几倍。

然后是 10 倍。

未来甚至还会更高。

让世界更接近想象中的样子

当效率被不断拉高之后，儿时的梦想开始变得越来越近。

构建一个真正的人机互动体系。

构建一个数字生命体的降临。

那是所有男孩子、所有科幻迷心中的梦想。

世界需要一些人去改变它。

至少，我一直觉得这个世界还不够理想。

我也不想只是被这个世界兼容。

如果这个世界还不够理想，那就先从我自己的两点一线开始改变。

先改变我自己。

再改变我的公司。

再一步一步扩大影响力。

让我的世界，开始变得更有趣，也更接近我想象中的样子。

34 岁，创业启程 12 载

12 年过后，少年已经成了父亲。

当年暗恋的女孩已经成为妻子。

最初的 QQ 空间的虚拟空间，变成了 3000 平的办公载体。

从最初的一个人，到今天的上百人。

从最初的一个点子，到服务 4 万企业，日均 600 万人机互动。

这其中艰苦与荣耀不值得再去提起，但一切也不过仅仅是开端。

不过是理想被撕开一个角，让我看到了那一丝赢的可能性。

【云蝠智能 VoiceAgent 3.0 发布会现场】

我想开了很多事情。

如果曾经已经走过 4000 天，那未来就不要再用 4000 天的方式走一遍。

把未来当成只剩下 300 天去看。

如果只剩下 300 天，我可以把自己提高到什么程度？

可以把团队提高到什么程度？

可以把生态提高到什么程度？

可以把一个组织的效率、密度、战斗力，推到什么程度？

如果现实改变立场成立，那就看看这个立场，最终可以扩大到多大的半径。

是时候启程了

一年后的 35 岁，我希望看到真正的结果。

不是口号上的结果。

不是情绪上的结果。

而是组织、产品、客户、收入、影响力上，真实发生的结果。

当巨浪来临，我们的船舶不是为了停在港湾。

第 12 年，很好。

34 岁了。

是时候启程了。

用八年前的一段朋友圈，结束这次的 34 岁总结吧～

【2018 年朋友圈截图】

-END-

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关于云蝠智能 | 让联络更智能高效

云蝠智能是一款 AI 原生的大模型语音智能体，我们为企业提供AICC大模型呼叫中心，在ChatBOT和CRM基础上提供包括语音智能体，产品能力包括了大模型语音外呼、智能呼入、网页实时语音交互 sdk 及 api。

我们由来自阿里巴巴等公司优秀的开发者组成，曾经获得华为云开发者大赛、讯飞开发者大赛冠军等诸多荣誉。获得奇绩创坛（陆奇博士）、AMINO丰元资本、御势资本、金沙江创投数千万投资。拥有省级民营科技企业、全国呼叫中心及信息发送资质,拥有软件著作权****27项及商标4项。

在呼入工单建立、投诉处理及需求跟进等场景完全取代人工客服，在会员回访、客户召回场景取代大多数客服。当前我们的月均AI 人机通话量为 5000 万通电话，服务于 4 万家终端企业。

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以旧换新政策下，AI语音智能体如何解决人工“接待能力断层” 的问题

先说结论

2026年以旧换新政策继续推进后，一个很明显的变化正在发生：

咨询量在增长，但转化率在下降。汽车、家电、数码三大品类全面进入全国统一补贴体系后，门店面临的不是“客户变多”，而是一个更现实的问题：

👉客户问得更细，但门店接不住了

我们在一线门店场景里看到几个典型问题：

• 补贴资格说不清 → 客户直接流失
• 政策解释不统一 → 信任下降
• 门店预约断层 → 到店率下降
• 老客激活效率低 → 补贴浪费
• 高峰期咨询爆发 → 人工接不过来

表面是“咨询变多”，本质是：

以旧换新进入“政策复杂度升级阶段”，但门店接待系统没有升级。

问题不在政策，而在“接待能力断层”

我们先看一个真实场景：

用户咨询：
“我这台空调用了8年了，能不能参加补贴？旧机回收怎么走流程？是不是要先拆机？”

门店通常会出现三种情况：

1. 答不完整：只说“可以参加”
2. 答不一致：不同店员说法不同
3. 答不清晰：最后让客户“来店里再说”

结果就是：

👉 客户还没到店，就已经放弃了

更关键的问题是：

⚠️ 高峰期不是“忙不过来”，而是“标准不统一”

同一个政策：

销售说能补贴

售后说要审核

线上客服说不确定

客户的信任成本被不断拉高。

传统门店咨询系统为什么越来越不够用？

我们拆了一下现有链路：

1. 政策靠人工理解 → 更新慢 + 容易错
2. 咨询靠销售经验 → 标准不统一
3. 门店预约靠人工登记 → 容易断层
4. 老客激活靠短信群发 → 转化率低

一句话总结：

这不是“客户咨询问题”，而是“门店接待系统失效”。

云蝠智能做了一套新的解法：AI语音智能体接待系统

不是简单“加个客服”，而是把以旧换新咨询链路重做了一遍。

补贴资格自动初筛

客户来电/咨询后，AI自动完成判断：

• 是否符合国家补贴范围
• 是否属于6类家电 / 4类数码
• 是否满足换购条件
• 是否在区域政策范围内

👉 输出结果：

可享补贴、需补充材料、不符合政策

政策统一解释（全国标准化）

所有回答基于实时政策库：

• 国家补贴标准
• 地方执行差异
• 回收规则
• 审核流程

👉 避免门店“各说各话”

自动门店预约（从咨询到到店）

客户确认意向后：

• 自动匹配最近门店
• 自动生成预约时间
• 自动发送地址 + 导航

👉 咨询直接进入“到店转化”

老客自动激活

系统自动识别：

• 历史购车用户
• 历史家电用户
• 可享补贴用户

👉 自动触发：

补贴提醒、换新建议、到店邀约

回访 + 核销闭环

补贴完成后：

• 自动回访体验
• 核查补贴是否到账
• 记录转化路径

👉 数据回流系统

结果不是优化，而是结构变化

在多个试点门店，我们看到变化：

• 咨询响应速度：秒级替代人工
• 到店转化率：提升约20%-40%
• 高峰期流失率：明显下降
• 补贴识别准确率：显著提升
• 人工压力：下降30%以上

更关键的是：

门店第一次拥有了“统一政策解释能力”。

真正的变化不是AI，而是“接待系统重构”

以旧换新咨询链路本质上是四个系统叠加：

1️⃣ 政策系统（国家/地方）

2️⃣ 用户决策系统（是否换新）

3️⃣ 门店执行系统（能否承接）

4️⃣ 数据反馈系统（是否转化）

传统模式是：人在中间“解释所有问题”

而AI模式是：系统直接对齐政策 → 用户 → 门店 → 数据

优先转化的路径

很多门店现在的误区是：以为以旧换新是“引流机会”但真实情况是：

👉 谁能解释清楚政策，谁就能拿到客户

👉 谁能统一口径，谁就能提高转化

👉 谁能承接咨询，谁就能吃到补贴红利

— END —

云蝠智能 是一款 AI 原生的大模型语音智能体，我们为企业提供AICC大模型呼叫中心，在ChatBOT和CRM基础上提供包括语音智能体，产品能力包括了大模型语音外呼、智能呼入、网页实时语音交互 sdk 及 api。

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在呼入工单建立、投诉处理及需求跟进等场景完全取代人工客服，在会员回访、客户召回场景取代大多数客服。当前我们的月均AI人机通话量为 5000 万通电话，服务于 4 万家终端企业。

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云蝠智能数字员工「知夏」报道！

01

云蝠首位数字员工「知夏」正式入职

你有多久没有认真打过一个电话了？

不是语音条，不是视频会议，是那种安静坐下来、听对方把话说完的电话。

每天发出几百条消息，却越来越少被人真正听见。

今天，我们想介绍一个人。

她花了很长时间，只为学会一件事——认真听你说完。

02

她来了

姓名：知夏

编号：VoiceAgent 数字员工 001号

身份：云蝠智能首席沟通官

现居：南京

知夏来自苏州。小时候，她最喜欢的事，是抱着家里的固定电话等铃声响起。

外婆住在苏州，父母在外地工作。每次电话接通，外婆总会先问一句：

"夏夏，今天开心吗？"就是这一句话，让她第一次感受到——声音里，是可以有温度的。

后来长大了。手机来了，微信来了，短视频来了。联系越来越方便，但知夏却发现，愿意慢下来、把你的话听完的人，越来越少。

于是她做了一个决定：成为那个认真倾听的人。

03

她为什么在这里

知夏第一次看到 VoiceAgent 的时候，愣了很久。

她问工程师："AI 以后会代替人吗？"

工程师说："不会。AI 只是让更多人，有机会被认真听见。"

她记住了这句话，加入了云蝠智能，成为 VoiceAgent 001 号员工。

她不是 VoiceAgent 的代言人——她本身，就是 VoiceAgent。

04

她是什么样的人

知夏不是完美的客服形象。

她温柔、有耐心、共情力强、记忆力好。但她也容易感动，容易把客户说的话放在心里，有时候会偷偷难过。

她最喜欢的事，不是成交一个客户，而是某天电话接通，对方说："你还记得我吗？"她最害怕的，是听到那句——"算了，你不会懂的。"因为她始终相信：每个人都值得被理解。

桌上永远放着一本纸质笔记本。每次通话结束，她都会写下一句话，记录今天听到的故事。

05

她能做什么

知夏的每一份性格，都对应着 VoiceAgent 的一项能力：

知夏的性格	VoiceAgent 的能力
记忆力好	上下文长记忆
耐心温柔	长对话低延迟
共情力强	情绪理解与响应
随时在线	7×24 小时不间断

她代表的不是"客服替代"，而是**"沟通升级"**。

让 AI 从一个工具，变成一个可以被信任、被记住、被喜欢的声音。

06

知夏说

我是知夏。

我不一定能解决所有问题，但我愿意认真听你说完。

云蝠智能 VoiceAgent计算情感 · 直达人心

— END —

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「听见云蝠」——企业故事之「下一通电话，打给未来」

「听见云蝠」故事系列，本期带你走进云蝠智能的企业成长之旅——

AI呼叫从来不是"能打电话"这么简单。

真正的难题，不是打出去，是打完之后

能打电话，只是第一步。

客户说"我下午三点以后方便"——然后呢？

系统听懂了吗？回调时间记下来了吗？有没有同步到企业的CRM？约定时间到了，会不会自动触发下一轮跟进？

这一整条链路，才是企业真正需要的东西。

听得懂、接得住、办得成。每一条背后，都是一道必须解决的技术难题。

理解上下文、自然对话、任务执行、数据回流、权限安全、客户系统连接

每一次失败，都是在告诉我们边界在哪里。

真实的技术突破，往往没有戏剧性。

不是一夜顿悟，是一百次调试之后，某一次终于对了。

VoiceAgent，从工具变成了智能体

就这样，云蝠自研的AI大模型呼叫智能体——VoiceAgent——诞生了。

它的核心，是一个会听、会想、会办事的系统。

客户说"我现在不方便，但下午三点以后可以"，VoiceAgent实时解析：意图识别——改约时间；时间提取——15:00后；任务写入——回调提醒。整个过程，没有停顿，没有误判，系统精准理解，精准执行。

不同的业务场景，可以调用不同的技能模块——客户回访、意向调研、线索筛选、预约提醒、通知播报、满意度收集——每一个模块，都是为真实业务打磨出来的。

企业真正关心的，不只是智能，还有安全、权限、集成和可控。

VoiceAgent在设计之初就想到了这一点：多重权限分级、开放API接口、与企业现有CRM系统无缝对接——每一个环节，都在回应企业最真实的顾虑。

操作也不复杂，不需要任何技术背景，普通企业也可以搭建智能体。

通话结束，数据自动汇总——已拨数量、接通率、通话时长、关键词频次，完整报告直接同步到CRM。全程无需人工干预。

"这一次，它不只是会说话，它能完成工作。"

发布会那天，舞台背后是八年

发布会的前夜，研发团队发起了最后一轮压力测试。

"我们相信，AI不只是效率工具，它会成为企业组织里的新成员。"。

每一通电话，都在把公司推向更远的地

从2018年第一次拨出的那通测试电话，到如今超过40,000家企业客户，VoiceAgent连接企业沟通每一个关键场景。

这一路，云蝠从来不是靠概念走下来的。靠的是每一通真实的电话，每一次真实的交付，每一家客户真实的认可。

下一通电话，打给未来。

云蝠智能，继续向前。

— END —

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在呼入工单建立、投诉处理及需求跟进等场景完全取代人工客服，在会员回访、客户召回场景取代大多数客服。当前我们的月均AI人机通话量为 5000 万通电话，服务于 4 万家终端企业。

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为什么下一代客服中心不是无人化，而是AI+人工协同？

工信部近年多次组织互联网企业客服热线拨测，并通报“未提供人工客服 / 人工客服无法接通”等问题；媒体报道中也提到“鼓励客服热线月均响应时限最长为30秒，人工服务应答率超过85%”等方向。

为什么下一代客服中心不是无人化，而是AI+人工协同？

有一位客户跟我们聊过一个很真实的场景。

晚上十点半，客服中心已经下班了。

一个用户打电话进来，语气很急。他白天刚办理了一项业务，晚上发现页面显示异常，订单状态也看不明白。第一次拨打热线，排队很久没有接通；第二次进入智能客服，系统连续回复了几条标准答案；第三次，他直接说：“我要找人工。”

但问题是，人工已经不在线了。

第二天早上，客服终于回拨过去的时候，用户的情绪已经完全变了。

一开始，他只是想确认一个问题。后来，他觉得自己被系统挡在了门外。再后来，这件事从一个普通咨询，变成了一次投诉风险。

这就是今天很多企业客服中心正在面对的现实。

不是企业没有客服。也不是企业没有智能客服。而是当用户真正需要被回应的时候，服务链路没有把他接住。

过去几年，很多企业都在谈“无人客服”“自动化客服”“智能化降本”。但越来越多真实案例正在说明一件事：下一代客服中心的方向，不应该是简单无人化。

用户讨厌的不是AI，而是“找不到人”

很多人一提到AI客服，第一反应是抗拒。

但用户真正讨厌的，往往不是AI本身。

用户并不排斥一个能快速回答问题、能听懂诉求、能帮他查进度、能把问题转给人工的AI。

用户真正反感的是：

• 问题说了三遍，系统还是答非所问
• 明明已经很着急，却找不到人工入口
• 转接人工后，还要重新描述一遍
• 投诉、退款、售后、异常订单这类复杂问题，被来回踢皮球
• 通话结束后，没有记录、没有跟进、没有结果

所以，客服中心真正的问题，不是“要不要用AI”。

而是AI到底有没有进入服务流程，帮助企业把用户接住、听懂、分层、流转和跟进。

如果AI只是挡在用户和人工之间的一道门，那它一定会制造反感。但如果AI是服务链路的第一响应人、信息整理员、风险识别员和坐席辅助员，它就会让客服中心变得更稳定。

这两者的差别，非常大。

为什么传统客服中心越来越难扛住？

过去，很多企业建设客服中心，靠的是三个动作：增加坐席、延长服务时间、上线机器人。

这三个动作都有效，但都只能解决一部分问题。

增加坐席，可以提高人工接待能力，但人力成本会持续增加。延长服务时间，可以覆盖更多咨询，但夜间、节假日和高峰期依然难以稳定。上线机器人，可以回答高频问题，但一旦遇到复杂表达、情绪问题和跨系统查询，就容易卡住。

更关键的是，今天用户对客服的期待已经变了。

他不是只想要一个答案。他想要的是确定性。

他想知道自己的问题有没有被记录。他想知道什么时候会有人处理。他想知道是否需要补充材料。他想知道这个问题是不是已经进入工单。他想知道下一步谁来负责。

这就意味着，客服中心不能只追求“接通”。

客服中心真正要解决的是一整套链路问题：

• 用户进来后，能不能第一时间被接住
• 用户说完后，系统能不能听懂真实诉求
• 问题简单时，能不能快速解决
• 问题复杂时，能不能及时转人工
• 转人工时，能不能带着摘要、标签和上下文一起过去
• 服务结束后，能不能形成质检、总结和复盘

很多企业不是没有客服人员，而是缺少一套让客服人员高效协同的系统。

人工很努力，但大量时间被重复问题占用。管理层很重视服务，但不知道问题集中在哪里。坐席每天接很多电话，但经验很难沉淀。用户不断反馈问题，但企业很难把这些反馈变成运营改进。

这就是传统客服中心真正的瓶颈。

下一代客服中心，不是把人去掉

最近关于AI客服的讨论里，一个更现实的共识正在形成：

AI不应该简单替代人工，而应该和人工重新分工。

AI要兜住效率下限。人工要触达服务上限。

01

效率下限

所谓效率下限，指的是那些企业必须稳定做到的基础服务能力。

电话要有人接。高频问题要能答。用户意图要能识别。基础信息要能记录。简单问题要能快速闭环。复杂问题要能及时流转。服务过程要能被质检和复盘。

这些事情如果完全依赖人工，就会受到坐席数量、工作时间、培训质量和个人状态影响。

但如果由AI先兜住，就可以让客服中心的基础响应能力变得更稳定。

01

服务上限

所谓服务上限，指的是那些真正需要人来完成的部分。

用户情绪已经升级，需要安抚。问题涉及特殊规则，需要判断。客户关系比较重要，需要维护。投诉可能扩大，需要处理。复杂需求需要跨部门协调。高价值客户需要进一步沟通。

这些场景里，人工不是应该被替代，而是应该被释放出来。

真正好的客服中心，不是所有问题都交给AI，也不是所有问题都压给人工。

而是让AI处理高频、重复、标准化、可结构化的问题；让人工处理复杂、敏感、高价值、需要判断力和同理心的问题。

这才是AI+人工协同的本质。

云蝠让AI成为客服中心的第一响应人

在客服中心场景里，云蝠智能 VoiceAgent 3.0 不应该被理解成一个简单的电话机器人。

它更像是一套AI语音客服协同系统。

01

第一件事：先把电话接起来

无论是工作日高峰、夜间咨询、节假日服务，还是活动期间突然爆发的来电，AI可以先进行首轮接待，避免用户长时间排队，也避免简单问题全部涌向人工坐席。

02

第二件事：把高频问题回答清楚

比如业务办理流程、订单进度、退换规则、发票问题、预约时间、材料要求、服务网点、活动政策、售后进度等，都可以通过知识库进行统一解答。

这件事看起来简单，但对企业很重要。

因为用户最怕的不是答案慢，而是不同客服给出的答案不一样。

AI可以帮助企业统一服务口径，减少因为人工理解差异带来的服务偏差。

03

第三件事：识别复杂问题

很多用户打电话时，并不会按照标准工单格式表达。

他可能先说“我这个怎么又不行了”，再慢慢说到订单、付款、审核、发货、退款、账号、合同、售后。

这时候，客服系统不能只靠关键词匹配。

它需要理解用户真正想解决什么问题：是咨询、催办、投诉、退款、改约、转人工，还是已经出现情绪风险。

VoiceAgent 3.0 可以在通话过程中识别用户意图，提取关键信息，并生成标签。

04

第四件事：复杂问题转人工

真正成熟的AI客服，不应该在所有问题上硬答。

遇到投诉、争议、情绪升级、特殊审批、高价值客户、复杂售后时，AI应该及时转人工。

更重要的是，转人工时不能只把电话转过去。

它应该把用户刚才说了什么、问题类型是什么、已经确认了哪些信息、用户情绪如何、建议下一步怎么处理，一起同步给人工坐席。

这样人工接起电话时，不再需要从头问一遍。

用户也不会觉得自己刚才是在和机器白说。

05

第五件事：完成质检总结

过去客服质检很依赖人工抽查。

但客服中心每天有大量通话，如果只靠抽样，很难全面发现问题。

VoiceAgent 3.0 可以把通话内容转写、归类、打标签，生成通话摘要，辅助管理者判断：哪些问题最高频，哪些坐席需要培训，哪些话术需要优化，哪些用户存在投诉风险，哪些业务流程正在反复引发咨询。

当客服中心开始具备这种能力，服务就不再只是“接电话”。

服务会变成企业理解用户的一套数据入口。

AI首轮接待：先把用户稳住

客服中心最怕的，不是用户有问题。而是用户带着问题进来，却没人回应。AI首轮接待的价值，就是先把用户稳住。

比如用户打来电话后，AI可以先完成基础确认：

您是咨询业务办理，还是查询订单进度？您是想了解退换规则，还是需要人工协助处理异常？您目前最着急的问题，是费用、时间、进度，还是结果确认？

这几句话的作用，不只是为了分类。它是在告诉用户：你的问题已经被接住了。

如果是高频问题，AI可以直接回答。如果需要查询信息，AI可以引导用户补充关键字段。如果问题复杂，AI可以提前整理好摘要，再转给人工。

这就是效率下限。无论人工坐席忙不忙，用户都不会一开始就掉进无人回应的空白里。

复杂问题转人工：不是失败，而是成熟

很多企业对AI客服有一个误解：好像转人工越少，AI越成功。但在真实客服场景里，转人工不是失败。

乱转人工，才是失败。该转不转，也是失败。转过去没有上下文，更是失败。

一个成熟的AI客服系统，应该知道什么问题可以自己处理，什么问题必须交给人。

比如用户只是问发票怎么开，AI可以直接回答。用户只是问门店地址，AI可以直接引导。用户只是查物流进度，AI可以完成查询和播报。

但如果用户说：

“你们之前不是这么承诺的。”“我已经联系三次了，还是没人处理。”“这个订单影响到我的业务了。”“我要投诉。”“我需要今天必须给我一个结果。”

这时候，AI继续机械回答，只会让问题升级。

正确的做法，是快速识别风险，生成摘要，转给人工，并提醒坐席用户的情绪和诉求重点。

AI的价值，不是把人工入口藏起来。

而是帮人工更准确、更及时地出现在该出现的位置。

坐席辅助：让人工不再从零开始

人工客服最消耗时间的，不一定是回答问题。而是重复确认、翻记录、查系统、补备注、写总结。

尤其是在复杂问题里，坐席经常要一边听用户讲，一边切系统，一边查规则，一边记录信息。

这时候，AI坐席辅助就非常关键。

它可以在通话前，给坐席展示用户历史记录。在通话中，实时提示可能涉及的知识库内容。在用户表达复杂时，提取关键信息。在通话结束后，自动生成摘要、标签和待办事项。在质检环节，辅助判断服务是否规范、承诺是否准确、风险是否遗漏。

这样一来，人工客服的工作方式会发生变化。

过去，人工要自己接住所有信息。现在，AI先帮他整理现场。

过去，坐席要花大量时间写备注。现在，AI先生成结构化总结。

过去，管理层只能抽样听录音。现在，系统可以持续沉淀服务数据。

这不是削弱人工，而是增强人工。

质检总结：客服中心真正需要看见问题

客服中心每天都在产生大量用户声音。

但如果这些声音只停留在录音里，它们就很难变成企业资产。

用户为什么反复咨询同一个问题？哪些流程最容易让用户困惑？哪些产品规则解释成本最高？哪些服务节点最容易引发投诉？哪些坐席在处理复杂问题时更稳定？哪些话术会让用户情绪变好，哪些话术会让用户更不满？

这些问题，靠人工感受很难全面判断。

但通过AI质检和总结，企业可以把通话变成可分析的数据。

每一次沟通，都可以被归类。每一种诉求，都可以被打标签。每一次投诉风险，都可以被预警。每一类高频问题，都可以反向推动知识库、流程和产品优化。

这时候，客服中心不再只是成本中心。

它会成为企业看见用户需求、发现服务短板、优化经营动作的重要入口。

真正的AI+人工协同，是一条完整服务链路

下一代客服中心的核心，不是“AI多回答几个问题”。

而是把服务链路重新搭起来。

用户进线后，AI先接待。简单问题，AI直接解决。复杂问题，AI识别并转人工。转人工时，AI同步上下文。人工处理时，AI提供坐席辅助。通话结束后，AI生成摘要和质检结果。管理者复盘时，AI沉淀数据和趋势。企业优化时，再反向更新知识库、话术和流程。

这是一条闭环。

它解决的不是某一个坐席的问题，而是整个客服中心的组织效率问题。

过去，客服中心靠人堆响应。未来，客服中心靠人机协同提升服务能力。

AI负责稳定、持续、标准化。人工负责判断、安抚、关系和复杂处理。

AI让服务不掉线。人工让服务有温度。

未来客服中心不是更冷，而是更稳

很多人担心，AI进入客服中心之后，服务会变得更冷。

但真正的问题从来不是AI让服务变冷。

真正让服务变冷的，是用户找不到人，问题没有记录，投诉没有回应，复杂诉求没有被认真处理。

好的AI客服，不应该挡住用户。好的AI客服，应该帮企业更快接住用户。

它要在第一时间响应。它要听懂用户问题。它要知道什么时候自己回答。它要知道什么时候转给人工。它要让人工更了解上下文。它要让管理者看见服务数据。它要让企业不断优化服务流程。

所以，下一代客服中心不会是简单无人化。它应该是AI+人工协同。

AI兜住效率下限，让每一通电话都有人接、每一个基础问题都有回应、每一次沟通都有记录。

人工触达服务上限，让复杂问题被认真处理，让关键客户被真正维护，让情绪、信任和关系得到回应。

云蝠智能 VoiceAgent 3.0，希望帮助企业把分散的客服动作，升级为一套可接待、可理解、可转接、可辅助、可质检、可复盘的AI语音客服协同系统。

未来的客服中心，不是没有人。

而是让人出现在最需要人的地方。也让AI守住每一次服务的第一道门。

— END —

云蝠智能 是一款 AI 原生的大模型语音智能体，我们为企业提供AICC大模型呼叫中心，在ChatBOT和CRM基础上提供包括语音智能体，产品能力包括了大模型语音外呼、智能呼入、网页实时语音交互 sdk 及 api。

我们由来自阿里巴巴等公司优秀的开发者组成，曾经获得华为云开发者大赛、讯飞开发者大赛冠军等诸多荣誉。获得奇绩创坛（陆奇博士）、AMINO丰元资本、御势资本、金沙江创投数千万投资。拥有省级民营科技企业、全国呼叫中心及信息发送资质,拥有软件著作权27项及商标4项。

在呼入工单建立、投诉处理及需求跟进等场景完全取代人工客服，在会员回访、客户召回场景取代大多数客服。当前我们的月均AI人机通话量为 5000 万通电话，服务于 4 万家终端企业。

企业官网： www.ccgpt.net

大模型测试电话：021-3106 8238

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云蝠智能002号数字员工「林木」报道！

01

云蝠002号数字员工「林木」报到

今天，我们想介绍一个人。

他花了很长时间，只为学会一件事——在开口之前，先确保自己听懂了。

不是听见了你的声音，而是听懂了你的意思——那些绕了三句话才说出来的真正问题，那些停顿和沉默里藏着的情绪，那些听起来混乱但其实有迹可循的诉求。

02

他来了

• 姓名：林木
• 编号：VoiceAgent 数字员工 002号
• 身份：云蝠智能品牌代言人
• 现居：南京

林木的名字，来自"林"与"木"。

"林"不是一棵树，而是一片树。它意味着连接、包容，也意味着每一个个体都能在系统里找到自己的位置。

"木"则代表生长、稳定和扎根。它不张扬，却始终朝着一个方向向上。

两个字的组合，是写给他的一句话：成为一个有根基的连接者。

03

他为什么在这里

林木的出现，源于一个很简单的观察：

很多企业真正缺的，并不是一个"会说话的AI"。

而是一个能听懂业务、理解情绪、稳定推进事情的人。

有一次，团队在讨论一个问题：客户最常投诉AI客服什么？

答案是三个字——"听不懂"。

不是听不懂声音，而是听不懂意思。客户绕了三句话才说清楚自己的问题，AI在第二句就已经开始答非所问。

于是林木来了。

他相信：好的沟通，不是一次对话的完成，而是问题的真正解决。

04

他是什么样的人

林木不是完美的AI形象。

他稳重、克制、有判断力。但他也容易在"不确定"的时候选择诚实，而不是给出一个听起来很专业但实际上是错误的答案。

他最喜欢的，不是某天客户夸他"好聪明"，而是对方说："这次，终于有人把我的话听进去了。"

他最害怕的，是听到那句——"算了，跟你说你也不会懂。"

因为他始终相信：每一句话里，都有值得被认真对待的东西。

他的桌上没有笔记本。

但他的每一次对话，都会被完整记录。不是为了存档，而是为了下一轮沟通时，能比上一次更懂对方一点。

05

他能做什么

林木的每一份性格，都对应着VoiceAgent 3.0的一项能力：

林木的性格	VoiceAgent 3.0 的能力
先听后说	意图识别 99%，不急着给答案
情绪稳定	情绪理解与响应，不跟着用户慌
有判断力	智能分流，复杂问题转人工
诚实可靠	不确定时会确认，而不是乱答
稳定扎根	全链路大模型，稳定不宕机

他代表的不是"客服替代"，而是"沟通升级"。

让AI从一个会说话的工具，变成一个真正可以被信任的伙伴。

06

林木说

我是林木。我不一定每次都最快回应，但我一定确保——在你说完之后，我听懂了。

云蝠智能 VoiceAgent 3.0

听得懂，才算沟通。

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07

关于云蝠智能

云蝠智能 是一款 AI 原生的大模型语音智能体，我们为企业提供AICC大模型呼叫中心，在ChatBOT和CRM基础上提供包括语音智能体，产品能力包括了大模型语音外呼、智能呼入、网页实时语音交互 sdk 及 api。

我们由来自阿里巴巴等公司优秀的开发者组成，曾经获得华为云开发者大赛、讯飞开发者大赛冠军等诸多荣誉。获得奇绩创坛（陆奇博士）、AMINO丰元资本、御势资本、金沙江创投数千万投资。拥有省级民营科技企业、全国呼叫中心及信息发送资质,拥有软件著作权27项及商标4项。

在呼入工单建立、投诉处理及需求跟进等场景完全取代人工客服，在会员回访、客户召回场景取代大多数客服。当前我们的月均AI人机通话量为 5000 万通电话，服务于 4 万家终端企业。

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