文丨海风
当AI接替部分客服工作时，客服岗位员工更轻松了还是更忙了？
信用卡公司客服Kaylee Harris的工作节奏变了。过去，她的时间被接听来电、记录信息、宣读冗长的用卡条款填满；AI工具上线后，她能把更多精力放在每一位客户的具体需求上。
威尔士卡迪夫某电信公司的客服Shannon，感受完全不同。因担心被雇主识别，她不愿透露姓氏。她所在岗位的AI自动生成笔记错误频发，她只能全部手动重新撰写。此前她在一家物业服务公司任职时，管理层要求员工遇到无法解答的问题直接用ChatGPT处理，AI客服负责日常预约调度，遇到无法满足客户指定日期的情况就把工单转交人工。员工随时要补救各类技术疏漏，所有复杂案件全部流向人工端口，岗位倦怠情绪普遍蔓延。
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AI接管常规咨询，但压力向人工客服集中
总部位于伦敦的PolyAI，主打客服场景语音AI系统开发，其联合创始人兼首席执行官Nikola Mrkšić长期关注客服岗位的生存状态。在他看来，这份工作拿着最低工资，却经常要承受客户的负面情绪，全程受严格绩效指标约束，很多时候员工甚至没有解决问题的对应权限和信息支撑——AI工具可以分担这部分压力，有望同时优化客户和员工两端的体验。
英国电信传媒企业维珍传媒O2今年9月上线AI语音客服，核心功能就是承接常规问题咨询，让人工顾问把更多时间投入复杂或敏感案件处理。
英国客户体验服务商ArvatoConnect提出，70%的客户交互由技术完成，30%由人工承接。该公司为英国政府皇家商业服务署开发的AI工具，可自动生成供应商可行性评估草稿，准确率达到97%，直接省去了数小时手动提取数据的工作量。
但另一方面，AI承接常规任务之后，人工客服要面对的复杂案件占比持续升高；技术运行出错时，人工还要第一时间补位。
全行业工作量上升的趋势已经显现。MaxContact发布的2025/26年度英国呼叫中心KPI基准洞察报告显示，超半数受访呼叫中心决策者反馈一线客服工作量出现增长，2024年这一比例仅为40%左右。本次调研尚未明确工作量上升的核心驱动因素。
伦敦国王学院专攻工作强度议题的Amanda Jones，长期研究组织行为与未来工作方向。她提醒，AI如果持续把难度最高的客户交互留给人工，呼叫中心的工作强度会进一步升级——很多客户转到人工通道时，已经积累了不满情绪。
一个容易被忽略的机制是：原本流程简单的常规任务，能在高强度的困难案件间隙给员工提供心理缓冲。这部分工作被自动化替代后，哪怕整体工单总量没有增长，单日工作的密集程度也会大幅上升。
效率提升往往伴随更严苛的绩效目标。常规任务被自动化覆盖后，员工还失去了在基础工作中积累经验、逐步适应高难度工作的路径。最终可能形成一种局面：要求员工承担高难度工作，却同时切断了他们的传统成长通道。
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客服人员考核维度，需要重新设计
ArvatoConnect首席执行官Debra Maxwell认可一个逻辑：案件复杂度上升后，平均处理时长应当同步提高。
她认为，对人工客服的考核维度应当聚焦三件事——是否准确理解客户需求、决策判断是否合理、问题是否得到妥善解决，而非是否严格遵循脚本，或达成僵化的时长指标。
这条判断切中了行业痛处。当复杂案件集中流向人工，如果考核仍盯着接听时长和脚本完成度，效率提升的代价就会转嫁成一线员工的倦怠，最终传导为更差的客户体验。
客服无疑是受AI影响最大的岗位之一，一方面来自岗位的缩减，Oracle在今年6月裁撤了21,000个岗位；7月，优步客户服务部门裁减10%岗位，更早之前，Salesforce、微软、PayPal也大量裁撤了客服类岗位。咨询机构Forrester预计：到2030年，美国现有客服岗位中约49%可能因AI应用消失或被重构。
另一方面，人工客服的工作方式、工作价值将重新衡量。Kaylee Harris认可AI工具的正向价值——即便系统偶发故障会增加额外工作量，她依然对技术落地持开放态度。但她同时担心当前自动化推进的节奏过快：行业普遍追求处理效率、重数量轻质量，客户已经对被强行推送的AI服务产生厌倦情绪。
Shannon同样看到AI的应用潜力，却坚持AI不应完全替代真实的人工客服。她的理由很朴素：商业交易本身带有人际连接属性，AI无法传递真诚的情绪价值，也做不到人工客服愿意为客户额外付出的贴心服务。
当70%的客户服务被技术接管之后，剩下30%的人工服务，是变得更值钱，还是变得更沉重？