AI客服在电商中的应用已经大有所在，但具体到实际应用中，人工智能与人工智障只是一字之差。不能理解消费者的意图只会反复跳转到设定答案的人工智障非但不能解决问题还让消费者更加恼火。

现在市面上很多常见的跨境智能客服，在回复语言上很僵硬并且大都根据设定自动回复，不能精准识别客户询问意图及情绪。根据Super Office的数据，只有20%的公司能够在第一次回复时完整回答问题。

但Shulex的电商全渠道多模态智能客服工作台，能够实现智能回复场景邮件回复率80%+，准确率90%+；Chat解决率60%+。emplifi的数据称，61%的消费者如果知道可以获得良好的客户体验，他们会至少多付5% 的费用。

安克创新多年来的实践已经验证有效。安克创新在全球有300多位客服坐席，每天有1万多个邮件加电话的客服工单，用英语、德语，日语等多种语言提供6X10小时服务。在过去，培训各个语言的客服，来针对持续发展的产品组合提供高质量的服务，是非常大的挑战。

而如今，通过和Shulex智能客服机器人合作，安克创新已实现了接近70%的邮件可基于知识库和Agent自动回复，以及在完全不需要人工干预的情况下，便可完成相应的退款、补货，生成发票等系统操作。

“我们在安克创新的客服上其实还运用了更小的小模型，定位到每一个用户过往的购买记录及购买行为进行学习，并且形成个性化的跟踪与回应。这种AI方案的准确率大概提升了5%~6%，如果我们全域大规模的把所有的数据都这样重新更新一下，那么它的投入产出比会很高的。”郭辰璐说道。

根据波士顿咨询(BCG）的研究,人工智能客服的进化分为五个阶段，从简易的自助服务到类似人类的自助服务到为大部分旅程提供主动的自助服务最后为所有旅程提供持续协助。

目前将很快到达概述的旅程的第三阶段，它将能够解决日益复杂的客户查询以及像人工代理一样与客户进行语音语调和响应的能力。在第四阶段，人工智能将能够帮助客户解决大部分问题。企业将从响应查询转变为主动解决问题，从而进一步改善客户体验。

最终，在第5阶段，人工智能支持将适用于几乎所有用户的旅程。生成式人工智能可以支持根据个人客户的特定需求定制的服务机器人，充当个人助理，充分了解客户与公司的关系，预测他们的需求和担忧，并与公司其他地方的其他系统进行交互，以开发客户生命周期的全景图。

人工智能客服的5个阶段 图片来源：BCG

能够达到如此高的回复率、准确率主要是由于Shulex独特的AI模型，在最新Open AI GPTs发布之前，Shulex是唯一将企业内域知识与外网信息融合的AI模型。

内域知识即企业内部的客服FAQ、产品知识手册等企业内部资料，以及客服后台、客户邮箱的历史对话等具体到关企业及产品的各类信息。无需企业进行AI训练，AI客服机器人5-10分钟就能自己学习企业的历史信息，并结合外部亚马逊QA、网络平台等公网数据及ChatGPT的大语言模型，输出自然的语言回复。

在新产品上线时，只需刷新知识库，就能获得同样的客服服务。而每一次客户不满意的回答，都会让Shulex客服机器人变得更智能。因为它可以根据客户反馈自动学习，自动升级。

Shulex 智能客户机器人还拥有强大的集成中心，无论是在亚马逊后台、Zendesk、Salesforce等客服工作台，还是Email、LiveChat等通讯工具，都能精准识别客户来信意图，并且自动给出专业回答。客户随时可以通过任何一种渠道与企业进行沟通，集成中心可以帮助商家省心省力，并保持服务的一致性。

其覆盖近50电商场景，覆盖售前、售中、售后三大客户咨询场景，包含售前商品信息咨询、折扣咨询，售中物流信息查询、退款、补货、生成发票等系统操作，售后故障查询等场景。基本上很多不需要人工干预。

图片来源：Shulex

此外，Shulex智能AI客服还可以跟VOC结合起来，通过AI在服务客户的过程中自动收集和分析客户的反馈，了解客户的需求和分析客户的行为偏好，输出私域的VOC洞察，推动产品品质、包装、物流等环节的优化。

但不得不面临的一个现实的问题是，绝大部分的出海企业，它是没有内部知识库的，如何将内域知识与外部信息结合就成了问题。

Shulex也给出了解决方案：“以前给企业搭建内部知识库需要匹配关键词场景、匹配规则，服务一个大概10~20人的客服团队是不超过5天的时间。现在依靠AI大模型的学习推理能力，只要你绑了邮箱，5~10分钟就会学会。”郭辰璐说。

从5天到5分钟，这对于商家来说是一个巨大的变化。因为语言、文化、时区的差异以及成本的负担，出海卖家在客服上其实面临着不小的挑战。而此前致力于解决客服难题的软件只能叫智能客服，到了现在才可以称呼其为“智能AI客服”。因为直到现在AI的能量才被大量释放了出来，而这才刚刚开始。

细分来讲，BCG的研究表示，在AI的进化过程中，将从基础的客户联系、文本翻译、交互式语音应答进化到知识管理，情感分析、工作流分析和见解再到自动化的跟踪通信、容量预测、需求预测，最终实现业绩管理、个性化的实时辅导。

图片来源：BCG

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