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电商实践录④｜极致之上，再造智能

晓多科技

2025-11-06

看实践，寻找自己的增长答案。

在一次年初的例会上，这家3C品牌的服务负责人问了一个让全场安静几秒的问题：“如果客服系统已经是行业里最快、最稳的，我们还需要升级吗？”

没人立刻回答。

他们的数据几乎无懈可击——响应时长、用户满意度，放眼同行几乎挑不出毛病。

但她接着说的那句话，成了这场变革的起点：“好，不代表极致。我们只是比别人少出错，还没做到真正智能。”

那是2025年春天，大模型的浪潮正席卷整个电商圈。当大多数人还在讨论“AI能替代谁”时，他们抛出了另一个问题：“AI能不能和我们一起做得更好？”

于是，一场没有模板的探索，从一次充满未知的会议开始。

那是2025年Q2季度初，客户再次提出希望晓多能帮助他们在客服效率与整体效果上实现新的突破。为尽快推动合作，双方约了一次沟通会。

会议开场气氛略显克制。

客户希望听到更前沿的AI研究进展与实践方案，晓多团队也在尝试理解客户更深层的业务逻辑。项目负责人顺势展开了分享，凭借对整体产品体系的熟悉，引导话题逐渐深入。从那场会议起，双方的交流不再只是需求与方案的往返，而是一场真正意义上的共创开始。

随着了解的深入，晓多团队发现：这家客户对客服体系的追求，与晓多的L3智能客服路线几乎完全契合。他们的品类相对集中、知识沉淀完善、对数据敏感度极高——是最理想的共创对象。“那时我们心里想，如果连这样的客户都做不好，那我们就没资格说自己懂智能客服。”

几天后，项目组正式进驻客户现场调研。

那是一家对流程精度要求近乎苛刻的企业。每一次讨论，对方都会追问：“这个模块解决后能降低多少转人工？能提升多少应答率？计算逻辑是什么？”他们的问题没有停顿，也没有客气。

“和优秀的客户合作，是一种被迫成长。”晓多团队成员这样形容。

在调研过程中，一个反复被提起的问题，是“后台识别分组不清晰”——这种不够细的分组，影响他们的内部分析。项目负责人立即拿出自己沉淀了三四年的细分业务场景分类维度，当场做了演示。

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         那一刻，气氛突然变得轻松起来。
        

客户点头说：“这就对了，这样我们才能真正看清每个场景。”

从那以后，双方达成共识：方案必须围绕客户的业务场景颗粒度来构建。Agent的路由逻辑、智能体的定制粒度，都将以此为核心。

接下来的两个月里，双方围绕方案方向不断沟通、反复打磨。大家都明白，这是一条从未有人走过的路。方案创新意味着风险，客户的对接人压力很大，晓多团队同样不轻松。

直到项目进入实质阶段，一场“信心演示”让合作关系发生了转折。

三个月前，项目团队还只听过「扣子」这个名字。第一次学习还是在内部培训课上。那次培训后，他们试着搭建了第一个智能体，演示效果出乎意料地好。

这个智能体后来被带到了客户现场调研中，作为展示样例进行演示。客户在复盘时笑着说：“单单这一场演示，就让我们信心增加了一半。”

那是双方关系真正走向信任的时刻。

项目实施进入高频打磨阶段。团队每天都在评测、优化、再评测——连续半个月，Agent至少经历一轮批量迭代，有时一天两轮。

大家都在学习，也都在纠正。

晓多团队重新熟悉了「扣子」的工作流、数据库与代价函数，客户则不断提出新的场景需求与业务验证。在这样的共创节奏里，智能体的表现一天天提升。

几周后，结果开始兑现：吹风机商品区别准确率从最初的30%左右提升到96.8%；吹风机与牙刷类目区分稳定在93%；整体应答率提升10%；商品区别场景的转人工率降至3.8%；售后排障准备率达到88%，并仍在持续上升。客户的信心也随之增强，双方的合作变得愈发默契。

复盘会上，有人提到项目最初的那句提问——“如果系统已经够好，还要不要升级？”

现在的答案已经很清楚。

他们发现，AI的意义从来不是“取代人”，而是和人一起，把服务做到更聪明、更细腻。那种智能，不在于算法复杂，而在于它能真正懂业务、懂客户。

项目结束后，晓多团队在总结报告里写下这样一句话：“和优秀的客户合作，是一种成长。”

因为正是那种对“极致”的不满足，让一套客服系统从“更快、更准”，变成了“能理解、会思考”的智能体系。

【声明】内容源于网络

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晓多科技是智能沟通领域的领先企业，本账号发布重要消息和公告。获取更多日常动态，请关注 “晓多AI” 公众号。官网：www.xiaoduoai.com

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