增长不从流量里「卷」，从服务里「长」

我在#蚂蚁集团 工作了十多年，最初负责风险相关工作，之后掌管运营板块，近四年主要负责蚂蚁的客户服务、客户体验以及数字蚂力。

#数字蚂力 是蚂蚁集团旗下的全资子公司，专注智能企业服务的业务板块，依托分布式服务资源网络与人机融合的智能解决方案，为企业提供云客服、AI客服、AI培训、AI巡检、AI营销、AI研发等30余项产品及服务，覆盖零售电商、3C、出行、金融等8大行业。

目前已与近100家行业头部客户合作，助力企业降本增效、聚焦创新，推动服务模式与用工体系升级。

其实，这个演进过程最核心的催化剂，是我们对“客户价值”的理解在不断深化。服务是怎么产生的？本质上，是用户用了产品后，发现实际情况和他预想的有偏差，问题发生后才会来找客服。所以，第一层的客户价值很直接，就是帮用户把眼前遇到的问题解决好。

那再往深一步想，我们每天处理这么多问题，能不能从里面找到一些共性？看看哪些问题是可以在产品设计的源头就避免掉的。

这就进入了第二层价值——让客服从单纯的“解决问题”，变成提升“用户体验”的关键环节。因为我们手里有最鲜活的客户反馈，这是推动产品改进的天然抓手。因此，在集团内部，我们一直倡导关注用户声音，倡导把问题闭环到产品优化里。

那么第三层价值是什么？是增长。当我们通过服务对客户有了更深的了解，便能发现他们一些更深层次的、尚未被满足的需求。这些需求，可能就是企业未来的机会点。这时候，客服就从一个被动解决问题的部门，变成了主动创造价值的入口，能直接拉动产品使用率和销售转化。

所以，这一路走来的关键，就是坚持客户价值导向，并且一步步把它做深，不断帮助企业和高管们看清这个趋势，重新定义服务的KPI和ROI——不再只看人均接了多少电话、解决了多少问题，更要看服务为用户体验贡献了多少价值，为业务增长带来了多少机会。

数字蚂力敢于提出“无增长，不收费”这个承诺，其实是出于对当前市场环境变化的洞察和思考。

不知道大家有没有注意到，企业增长的模式正在发生一个很明显的转变。早年间互联网快速发展的时候，企业增长靠什么？靠好产品，靠流量红利。只要产品不错，再投入一些流量，用户增长就比较可观。但现在情况发生了变化，产品同质化越来越严重，流量也越来越集中在几个大平台手里，投放效果的差异正在缩小。

这种情况下，企业的突破口在哪里？我们认为，是在深度服务上。特别是在一些客单价比较高、决策相对复杂的领域，比如保险、美妆这些需要专业知识辅助的品类。消费者面对那么多专业术语，其实很需要有人帮他理清需求。这时候，深度服务就成了企业建立差异化优势的关键。

不过，说起来容易做起来难。就像此前企业需要学习怎么做流量和运营一样，现在要在私域里做好深度服务，对很多企业来说是个全新课题。这里面的know-how、人才体系，都需要在实践中慢慢积累，更现实的问题是成本。

所以数字蚂力的思路是，通过#人机协同 的方式来解决这个难题。我们提出的“AI数字员工团队”，本质上不是要替代某个岗位，而是要重构整个服务流程。举个例子，传统的客服中心可能要设置十几个岗位，通过人机融合模式，可能只需四个核心岗位就能实现客服中心的高效运转。

当然，这一套方法并不是仅靠理论就能落地的，我们敢于承诺的底气主要是来自实践验证。这套模式在蚂蚁内部经过了一段时间的试点，在客服和营销场景都看到了不错的效果。同时也服务了一些外部客户，在不同行业都验证了这个模式的可行性。我们相信，通过人机协同的深度服务，是能够帮助企业实现可持续增长的。

此外，数字蚂力的另一个核心优势体现在能始终将客户价值和体验放在首位。根据对市场的全局洞察，我们发现，目前很多企业在AI投入上面临投入产出比不理想的困境，大多数企业目前对AI的应用还停留在采购单点工具，做一些局部的优化，比如生成图片、视频这些基础功能，但实际需求却远不止于这些。

因此，数字蚂力提出了“全流程托管”的创新模式。我们有200多人的算法产研团队持续投入，通过服务众多客户来分摊研发成本，这是单个企业难以实现的。

更重要的是，要实现真正的“串联可靠性”，确保AI不仅仅是“单点提效工具”，而是能贯穿业务流程、交付确定性的增长结果，关键在于提供端到端的托管式服务，而不是仅仅提供中间某个环节的工具。当下，数字蚂力十分期待用这种“效果托管”的方式，和客户一起探索数字化转型的新路径。

以今年“双11”的实际案例来看，数字蚂力建立了一套极其严密的保障体系。表面上看我们提供了200倍的弹性供给，但实际却是按照近1000倍的弹性去做准备的。

这背后依托的是一张覆盖300多万人的灵活用工资源网络，其中大部分都有客服从业经验。我们在9月份就启动了储备计划，根据不同的行业需求进行定向培训。值得一提的是，我们的培训方式也不同于传统的PPT教学，而是通过AI与客服人员实时对练、拨测的方式，持续提升他们的实战能力。

在服务执行过程中，数字蚂力通过智能调度系统，实时协调全国500多个城市的服务资源，同时结合事中、事后的质检体系，形成完整的服务闭环。

通过人机深度融合的方式，不仅帮助服务人员提升了转化能力，更确保了服务质量和体验的持续优化。我认为，我们对客户体验和客户转化的追求应是永无止境的，成本优化应该排在第二位。

服务从“千人千面”迈向“一人一面”，这个愿景的提出也是以“客户体验”为导向的。

个性化服务最本质的面貌其实就像在熟悉的社区小店购物，店主能够掌握每一位客户的喜好，并为客户提供最贴切的服务和最适合的产品；或者像认识多年的专柜导购，清楚您的肤质甚至主动提醒补货。这种基于长期了解和信任的个性化服务，才能让客户感受到温度，获取到最理想的服务体验。

但如果想让这种“一人一面”的服务应用至多元场景，单靠人工服务显然是乏力的，有了AI之后，这一愿景并不再是天方夜谭了，但目前的确还面临着一些需要突破的技术瓶颈：

首先是长程记忆与深度对话理解。信任的建立需要时间，客户可能需要与我们进行多轮甚至持续数天的交流。但目前大模型在长文本记忆和多轮对话的上下文理解上仍有局限，这是我们需要攻克的首要难题。

其次是自然交互体验的突破。未来的服务将不再局限于文字，而是通过智能眼镜、手环、车载设备等实现随时随地的语音交互。这就要求我们需要进一步地提升端到端的语音技术，实现更流畅、更智能的多轮语音对话。

第三个方向是多模态融合。当前的服务主要以文字为载体，但未来需要融合语音、图像甚至更多交互模式，让服务体验更加立体和精准。

在数字蚂力，我们正在这些方向进行持续投入和前瞻布局。虽然技术发展并非线性，可能需要等待关键性的突破，但我们的探索始终围绕一个核心理念：技术创新的目的不应仅仅是降低成本，更要为客户创造令人惊喜的服务体验，最终带来可持续的业务增长。这正是我们致力于实现“一人一面”服务的根本动力所在。

我认为，客服从业者需要的能力其实没有发生变化，而是随着技术的赋能，需要做到更深、更精。我始终坚信客服最重要的是做到专业、高效、有温度。

首先，在人机融合时代，“专业”的要求已经不只是了解产品基本信息了。比如做饮料客服，你不仅要清楚成分表，还要懂得不同成分对身体的影响，甚至能对比不同产品的成分差异。这种深度的专业认知，会成为客服创造价值的关键。

第二，要确保“高效”，就要善于借助智能工具提升效率。未来的高效不止是手快，更要会用工具。比如现在通过AI辅助，我们可以实时处理退款，不用再走传统的工单流程。这就需要客服主动学习、熟练掌握这些新工具，把它们变成提升服务体验的得力助手。

第三，服务温度要升级到个性化关怀。有温度的服务不再只是安抚客户情绪，而是要建立在深入了解的基础上。比如借助技术工具记住客户的偏好和历史记录，提供真正贴合个人需求的服务建议。

在人机融合的过程中，我觉得客服伙伴们其实正在从“问题解决者”向“体验设计师”转变。技术帮我们处理了大量标准化工作，而客服的独特价值就体现在：对复杂场景的判断、对情感需求的洞察，还有在关键时刻建立信任的能力。

#人机融合 其实不是要替代谁，而是为了让客服能专注在更需要人类智慧的环节，为客户创造超出预期的服务体验。这既是对我们的挑战，更是一个实现职业成长的好机会。

对数字蚂力而言，“温度”是让技术进步与人的发展实现同频共振。我们正在探索一条独特的路径——将AI产业发展与县域经济振兴相结合，让数字化机遇突破地域限制。

比如数字蚂力推出的#蚂上就业 AI就业平台，便是对“科技温度”的最佳实践。通过AI驱动、智能化分布式协作模式，依托大模型、大数据、区块链及安全风控等核心技术，将企业客服等岗位需求，进行精细化的任务拆解与智能匹配，提供灵活、低门槛的居家或线下就业机会，为返乡青年、待就业群体创造了“家门口”的高质量就业机会。

这种模式的价值不仅在于创造了岗位，更重要的是它打破了数字经济发展的地域壁垒，让更多人能够平等地参与并受益于数字时代。值得欣喜的是，这个探索已经展现出可复制的生命力。目前数字蚂力“蚂上就业”平台已累计帮助6.2万人实现数字就业。

当一个平台能够支撑更多人实现自我价值，这种由内而外、从个体到系统的温暖传递，才是企业社会价值最深刻的体现。这不仅是我们的责任，更是我们在数字时代的核心价值追求。