69%的客户更愿意与真人互动，因为当出现问题时，他们相信人工客服更能理解自己（70%）；但41%的客户认为AI查询订单状态比人工更高效——AI与人工客服并非替代关系，而是分工关系。Twilio这份报告揭示了客户为AI和人工客服划分的清晰角色，为企业构建混合型一线服务模式提供了行动指南。
客户已为AI和人工客服划分好角色
消费者心中已划下一条清晰界线。AI的优势领域是协助客户处理简单的交易型任务——基础技术支持、回答基本问题、跟踪订单、查询产品详情。而涉及判断、情感与信任时，人们更倾向于选择人工客服：69%的客户更愿意与真人互动，因为当出现问题时，他们相信人工客服更能理解自己（70%）。
AI不应取代人工客服，而应与他们相辅相成。AI对问题进行分类处理、收集背景信息、执行重复性任务并拟定后续步骤；人工客服则负责处理复杂或敏感问题所需的情商、生活背景认知及决策能力。理解这些角色并围绕它们构建流程，是打造真正高效的混合型一线服务模型的第一步。
客户偏好场景的精准分工
在具体场景中，客户认为AI比人工客服更高效的任务包括：查询订单/物流状态（41%）、重置密码（38%）、分享产品详情（35%）、解答常规问题（32%）。利用AI高效处理常规交易性任务，让人工客服能够专注于复杂且影响重大的互动。
需要人工介入的场景包括：医疗问题协助（64%）、申请保险理赔（59%）、处理退货或退款（48%）、解答账单问题（45%）。51%的消费者表示他们不愿向AI分享个人或财务数据。在高度监管或复杂的环境中，AI仍然可以通过对请求进行分类、收集背景信息、安排预约或为人工客服准备资料来提升效率和准确性。
构建混合型一线服务模式
虽然83%的企业领导者认为对话式AI可替代人工客服，但78%的消费者表示转接人工客服的通道至关重要。企业应从小处着手，将AI分层融入现有系统，在低风险领域试点AI应用，测试验证价值后再进行规模化推广。
具体原则包括：针对行业领域对大语言模型和情境数据进行微调；将模型与CRM系统中丰富的实时客户数据打通；一旦出现循环对话尽早升级处理；持续追踪性能与满意度并根据指标和客户反馈优化模型；为客服人员提供AI辅助的仪表板，包含对话记录、背景信息和建议。未来的趋势并非速度更快的聊天机器人，而是能够理解人类、适应人类并与人类协同工作的智能自动化系统，为消费者交付值得信赖的成果。
金字塔结构：从自动化到赋能
对话式AI的应用场景呈现金字塔结构。底层是大量简单、高频的通话——这类互动快速、交易性强，一旦实现自动化处理，就能解放人工客服去处理更复杂的问题。随着金字塔层级提升，AI转向赋能客服人员——化身“智能助手”，发挥监听通话、提取背景信息、协助客服人员实时做出更明智决策的作用。这正是人工客服的价值所在：在真正能建立客户忠诚度的复杂、高价值通话中发挥作用。
