作者:杨恭乔发布时间:2026-06-26 01:09:24 点击数:85304

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本周官方渠道传达新成果被数字员工“抢”走30%工作量,这里的客服在忙啥?,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话,支持多渠道服务

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:被数字员工“抢”走30%工作量,这里的客服在忙啥?

  以前忙到没空喝水,现在日均多接50通电话;以前怕被AI替代,现在教AI“读懂”客户——

  【探班“AI搭子”①】被数字员工“抢”走30%工作量,这里的客服在忙啥?

  工人日报记者 王群

  开栏的话

  AI会“抢”走我的饭碗吗?当AI同事走入职场,劳动者该如何迭代成长?劳动者合法权益又该如何守护?……这是各行各业面临的时代之问。

  客服中心里,数字员工“秒回”客户,把坐席从重复性工作中解放出来;智能车间中,工业机器人与技术工人默契协作,改写生产流程;三甲医院内,医疗机器人各司其职,辅助医生精准诊疗、提升效率;养老机构里,人形机器人开始服务银发族,带来温暖陪伴……人机协作的“新劳动故事”正不断“上新”。

  即日起,本报推出系列报道《探班“AI搭子”》。让我们一起走进现场,和AI工友来一次“亲密接触”,在探班中为时代之问寻找答案。

  “我在外地出差,加油卡不小心丢了,急着加油,咋补办啊?”

  电话那头话音未落,坐席员王思扬的电脑屏幕已弹出跨省补卡全流程指引,所需证件、办理时限醒目标注,还详细推送了用户附近3个网点的地址、营业时间与联系电话。

  “它比我反应速度快多了。”王思扬口中的“它”,是客服中心的数字员工——智能助手。电话铃声响起的瞬间,数字员工会同步上线,自动提取客户提供的关键信息,捕捉核心诉求,快速推送解决方案。

  数字员工来了,它会“抢”走员工的饭碗吗?它究竟“聪明”在哪里?员工该如何更好地和它作同事?

  带着这些疑问,日前,记者走进中国石油956100客户服务中心(以下简称956100客服中心)寻找答案。

  话务大厅来了新同事

  早上8点,阳光刚漫过窗沿,956100客服中心话务大厅一派繁忙景象:坐席员身着浅蓝色工装,佩戴话务耳麦,一边接听电话,一边紧盯屏幕,手指在键盘上翻飞。此起彼伏的应答声与键盘敲击声交织在一起,忙碌而有序。

  几乎同一时间,王思扬旁边的同事,接通了一位老人的求助电话:“家里燃气没了,我不会用手机缴费,咋弄啊?”电话中的声音语速迟缓,带着浓厚的西北口音。

  紧接着,智能助手悄然就位,立刻识别到“老年用户”“操作困难”的标签,将这通电话自动转接到“银发专席”何忠盼的坐席,并同步推送线上缴费解决方案。何忠盼根据提示,耐心指导老人成功缴纳了燃气费。

  “客户一句‘卡丢了’,人工坐席还在思考,数字员工已抢先一步判断是否跨省、有无紧急需求,随即给出一对一的解决方案,反应快、思路清、方案细,比新手坐席还懂业务。”956100客服中心智能化工程师李宝海说。

  956100客服中心总经理邵连群打了个比方:电话铃声响起的瞬间,数字员工就像一位“隐形搭档”同步就位,捕捉客户核心需求,从知识库中精准匹配相关内容并推送答案。

  在956100客服中心,数字员工以7×24小时不间断的服务模式,承接了大量重复性、标准化的基础业务,将人工坐席从高频、繁琐的“盯消息、查系统”工作中解放出来。

  数字员工缘何“知我意”

  懂业务、效率高、可进化……这些数字员工缘何能够“知我意”?答案藏在那些“喂”它长大的研发人员身上。

  记者了解到,为了让数字员工真正听得懂、答得准、会变通,公司专门组建AI攻坚专班,一头扎进海量话务数据里“摸规律”——精准分析30万条对话内容,逐句标注“补办卡=证件+网点+流程”“开发票=抬头+税号+时效”等语义逻辑,搭建起覆盖48个场景的动态知识库,让数字员工从“关键词堆砌”进化到“段落级理解”。

  数据显示,经过长时间的数据“投喂”、模型调优和场景磨合,数字员工的应答准确率跃升至85%,复杂问题解决率提升了60%。

  一直以来,工作压力大、劳动强度高、离职率高等问题是客服行业面临的现实挑战。数字员工的“上岗”大幅提升了一线坐席员的工作效率,减轻了劳动强度。记者了解到,目前,956100客服中心一线坐席员30%的工作量已交由数字员工完成。

  “以前,每天大部分时间都在重复回答加油卡挂失、网点查询这些问题,忙到连喝水的时间都没有。”坐席员张敏对此深有体会,“现在有了数字同事,工作变轻松了,效率更高了,日均受理话务量增加了50通以上,工作更有成就感。”

  拥有5年客服运营管理经验的梁竞文也在经历着类似的改变:“现在和数字同事搭档,处理问题的效率比以前高了1倍,不用再被重复问答绑住手脚,可以腾出更多精力,努力成为客服专家。”

  从怕被替代到共同成长

  数字员工在完成大量基础工作的同时,也催生了数据标注、数据分析、知识运营等新岗位。这些岗位不仅优化了客户体验,释放了岗位新需求,也使得客服从业者的能力要求从单一的“业务应答”转向“人机协同服务”。

  以知识运营岗为例,该岗位主要负责AI动态知识库的维护与更新,实时补充业务场景解决方案、优化应答逻辑,让数字员工的解答更快速、更精准。

  “一开始特别担心被AI替代,生怕多年客服经验没了用武之地。”数字员工的出现,一度让坐席员王晶感到既焦虑又迷茫。后来,公司安排了专项培训,让她转型成为数据标注员。

  现在,王晶每天拆解客户的对话逻辑,把相关业务规则一条条“教”给数字员工。“看着它的应答准确率越来越高,我觉得自己就像数字同事的启蒙老师,职业发展的路更宽了。”王晶说。

  那么,有了更“聪明”的AI同事,人工客服会被取代吗?

  “遇到情绪激动的客户,数字员工往往只能输出标准化安抚回答,而人工坐席能够捕捉客户情绪变化,巧妙化解负面情绪、重建信任。面对老年群体时,AI客服难以做到手把手地耐心讲解,而人工客服能根据客户的接受程度进行人性化操作指导。”梁竞文告诉记者,在解决复杂问题、提供个性化服务、处理突发状况时,人工客服仍然不可或缺。

  中国石油集团共享运营有限公司董事长、党委书记王长根介绍,为支撑数字员工规模化运营,公司构建了“技术+人才+协同”的三维保障网:深度融合“昆仑大模型”,推动智能应用与业务耦合;通过三级培训和传帮带,培育“数字工匠”;跨部门、跨区域联合攻关,确保数字员工能快速精准匹配服务需求。

  截至目前,该公司的数字员工已覆盖客服热线、流程监控、账务处理等核心场景,业务处理自动化率达65%。

  傍晚6点,话务大厅的灯次第亮起。

  王思扬再次接起一通电话,他的“隐形搭档”同步上线。他想起刚入职时,师傅说过的一句话:“优秀的客服,除了应答速度快、解答专业,还要让客户感到温暖。”现在,效率的部分交给了AI,温暖的那部分,还握在他的手里。

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随着AI技术的飞速发展,企业正面临从技术试点到全面应用的关键转折点。

技术加速:Gartner报告显示,当前AI智能体和AI就绪型数据发展最快。未来5年,多模态AI与AI信任、风险和安全管理(TRiSM)将成为最重要的技术,深入改变企业运营方式。

部署现状:麦肯锡调研显示,全球88%的企业在至少一个职能中部署AI,但大多仍停留在试点阶段,只有少数实现规模化应用和全面价值落地。

政策推动:国家“人工智能+”行动计划明确提出,到2027年实现AI普及,2030年形成AI增长极。各行业对企业级AI需求也将愈加迫切。

01、跨越AI落地鸿沟,推动企业AI价值转化

企业AI落地并非一蹴而就,在从AI试点到大规模应用的过程中,面临技术成熟度、数据整合、流程重构、安全合规和人才稀缺等多重挑战。作为业界率先实现企业级AI应用落地的厂商,炎黄盈动在过去三年中,与百余家客户及合作伙伴携手共进,共同推动了企业级AI的实践与发展。2025年12月5日,炎黄盈动正式发布“企业级AI平台”。标志着企业级AI实现了从试点探索到规模化应用的关键跨越,有效突破了技术、数据、流程与人才等多重壁垒。通过将AI安全深度融入企业组织与流程,持续加速AI价值在企业端的全面落地。

企业级AI平台能力:以AI原生为“发动机”,为AIAgent与AIWorkflow的开发和运行提供支撑,为企业提供AI原生架构+企业级AI落地能力。

iPaaS实时数据管道:打通企业IT系统,通过平台的元数据加实时数据,铺设AI可实时访问的数据通道,让AI能够理解数据,深度融入到业务决策中。

AI增强的BPMPaaS:覆盖流程全生命周期,提供AI流程助理与流程专家,并以AITask承载部分岗位能力,实现AI与人的混合协作。

aPaaS平台全AI化:后台应用构建可由AI自动生成或辅助搭建,前台操作交由AI自动执行,人进行关键确认,形成人机协同的高效协作。

全面的AI治理机制:提供AITRiSM框架,通过Trust、Risk和Security全面满足企业在信任与合规方面的需求,保障AI场景安全落地。

炎黄盈动从AIAgent→企业级AI平台的演进

2023年3月:发布业界首个AI生成应用,重构了低代码的开发范式;

2023年10月:发布含工作流编排的AICopilot平台,实现跨系统智能协同;

2024年7月:发布自研AIAgent+AI工作流+RAG的AI智能助理平台,向AI索要生产力;

2025年7月:发布AWS7.0GA,从AIAgent迈向企业级AI平台,打造数智化底座;

2025年12月:重磅发布“企业级AI平台”,全面加速企业AI价值落地。

02、阻碍企业AI价值落地的五个误区

阻碍企业AI价值落地的五个误区

AI原生架构:误区-认为有了模型、算力、AIAgent就能落地。实际上企业的核心是数据和流程,仅依靠AI原生架构,AI价值难以真正深入业务。本质-只有打通了核心流程和数据链路,才具备企业级AI规模化落地的能力。

数据:误区-认为只要治理好数据就能做好AI落地。通过治理的往往不是实时数据,无法有效参与到业务决策链条;同时元数据也很重要,可以更准确理解意图生成结果。本质-通过实时数据+元数据,AI才能真正产生价值。

流程:误区-认为只要引入AI就能重构现有流程,甚至重构千行百业。但事实上缺乏数字化流程是没有基础的,也低估了流程重塑的复杂性。本质-在流程没有数字化之前,可以用AI增强流程,再由业务效果反向去优化流程。

应用:误区-往往用单一的POC来验证AI技术,认为有了原生应用就可以重构业务。这种验证往往使AI应用停留在局部能力的层面,缺乏AI落地的长期路线。本质-通过AI增强应用+AI原生应用,为企业AI统一落地路线。

治理:误区-认为配置好本地模型和知识库环境,AI的安全性就能得到保障。但缺乏责任体系与全链路治理,企业AI环境安全上仍有漏洞。本质-需要从数据安全、审计、权限等维度,建立以人为责任主体的全面AI治理机制。

炎黄盈动给出有效方法:企业级AI平台应以AI原生为“发动机”,为AIAgent和AIWorkflow的开发提供强大支持;通过实时数据与元数据作为“燃料”,借助AI增强低/无代码和流程能力,推动AI原生应用与AI增强应用的深度融合;在数据安全、审计及以人为责任主体的治理机制下,才能全面加速企业AI价值落地。

03、一体化、可组合的企业级AI平台

企业AI应用的80%最终运行在流程和应用中。炎黄盈动提供了一体化、可组合的企业AI平台,涵盖AI原生、数据、流程、应用与治理的全栈能力。通过三种AI应用模式和四大类企业场景解决方案,满足用户在不同阶段的AI建设需求。

炎黄盈动企业级AI平台方案架构

AI基础层:接入了各类大模型,包括通用模型和多模态模型以及专属小模型,算力上支持云端或本地的部署,同时对向量数据库、OCR等数据实现了增强能力。平台提供开放的集成机制,可高效连接用户信赖的模型,并支持多模型协同,以适配不同业务场景的模型需求。

AI中间层:通过iPaaS构建实时数据管道,帮助AI真实还原和理解业务。以AWSAIAgent作为“发动机”,通过AI增强低代码和流程能力,让AI深度融入到组织和业务流程,助力企业从数字化迈向数智化。通过AIAgent智能体、AI工作流增强和AI自动化三种AI应用模式,企业可根据需求快速构建AI原生和AI增强应用。在炎黄盈动TRiSM框架(信任、风险和安全管理框架)的保障下可控运行。

AI应用层:提供了forWork、forBusiness、forInnovation、forAWSPaaS四大类AI场景解决方案,帮助企业提升工作效率、业务运营、组织能力和技术赋能。对于数字化和智能化人才提供了对应的产品组件,推动企业数智化人才建设。

炎黄盈动企业级AI平台提供了一体化、可组合的方案框架,企业可根据自身业务需求和数智化发展的阶段性目标,灵活选择适合的能力方案。从长期建设角度,平台作为数智化底座,可以帮助企业落地AI战略和实施路线,推动数智化转型升级,全面加速AI价值落地。

04、技术平权、上下同频,加速企业AI价值落地

当前,全球及中国的AI技术发展已非简单迭代,而是进入实时创新与动态升级的新阶段。众多央国企及行业领军企业,在完成大模型与智能体(Agent)的初步探索后,正步入以企业级AI平台推动规模化应用的关键跨越期。

与传统的CRM、ERP等数字化项目不同,基于炎黄盈动企业级AI平台,企业的战略决策与一线业务能够在同一节奏上运转:管理层可以在统一的环境中规划AI落地路径,获取能理解业务的AI决策支持;一线业务骨干可以以更低门槛使用AI、参与到价值创造。在上下同频的推动下,将AI转化为实际的业务价值。这标志着AI建设从“技术驱动”转向“业务价值驱动”。

在央企、金融、军工、制造、能源、零售、烟草、出版、通信等行业,炎黄盈动已拥有众多成功落地案例,沉淀出一套跨行业、可验证、可复制的“平台+实践”方法体系。相关实践荣获中国信通院“应用现代化示范标杆”、“高质量数字化转型典型案例”、“央国企数智化转型创新案例”等多项权威认可,具备扎实的示范价值。

展望未来,炎黄盈动可为企业提供一体化、可组合的企业级AI平台解决方案。我们期待通过深度共创,以技术与业务的双轮驱动,全面加速您的AI价值落地。了解更多行业落地方案和案例,可拨打炎黄盈动服务热线或访问炎黄盈动官方网站。

赵家豪

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