本月监管部门公开新成果年内最后“阶段保持”：谨慎 很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。品牌授权报修电话，快速上门服务

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本月研究机构发布最新报告被数字员工“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

全国服务区域：隆安县，辽宁省锦州市义县，海南省海口市美兰区，辽宁省朝阳市北票市，云南省怒江傈僳族自治州福贡县，鹿泉区寺家庄镇，伊犁哈萨克自治州昭苏县，福建省漳州市龙海市，西藏山南市，濮阳市南乐县，陕西省宝鸡市眉县，黑龙江省大兴安岭地区呼玛县，江苏省徐州市丰县，密云区古北口镇，山东省潍坊市青州市，甘肃省陇南市，四川省乐山市，甘肃省甘南藏族自治州，山西省运城市夏县，山西省吕梁市中阳县，焦作市沁阳市，河东区大直沽街道，山东省滨州市，青海省海西蒙古族藏族自治州德令哈市，山西省晋城市泽州县，陕西省咸阳市兴平市，湖北省宜昌市西陵区，赵县沙河店镇，蓟州区东赵各庄镇，青海省果洛藏族自治州，喀什地区叶城县，甘肃省兰州市，平山县小觉镇，山西省朔州市山阴县，山西省晋中市灵石县，广东省江门市，黑龙江省伊春市金林区，长安区广安街道，阿克苏地区拜城县，西城区月坛街道，乌鲁木齐市沙依巴克区，广东省云浮市新兴县，江苏省连云港市赣榆区，内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗，陕西省西安市未央区，怀柔区雁栖地区，山西省长治市襄垣县，大兴区，陕西省商洛市山阳县，山东省泰安市泰山区，桥西区东华街道，赞皇县西龙门乡，四川省宜宾市翠屏区，桂林市秀峰区，四川省成都市新都区，四川省凉山彝族自治州昭觉县，湖北省宜昌市夷陵区，阿克苏地区新和县，吉林省白山市浑江区，山西省晋中市榆社县，武清区上马台镇，甘肃省白银市景泰县，重庆市县巫山县，甘肃省定西市渭源县，蚌埠市蚌山区，贵州省铜仁市印江土家族苗族自治县，平顶山市卫东区，甘肃省天水市秦州区，江西省赣州市石城县，山西省忻州市定襄县，密云区高岭镇，湖北省恩施土家族苗族自治州建始县，银川市贺兰县，山东省东营市垦利区，云南省红河哈尼族彝族自治州泸西县，江西省吉安市吉安县，塔城地区和布克赛尔蒙古自治县，福建省厦门市海沧区，延庆区沈家营镇，湖北省宜昌市秭归县，江苏省徐州市新沂市，云南省玉溪市新平彝族傣族自治县，桥西区苑东街道，西藏山南市贡嘎县，朝阳区酒仙桥街道，静海区大邱庄镇，江西省吉安市永新县，山西省忻州市宁武县，北辰区广源街道，北辰区，四川省甘孜藏族自治州泸定县，黑龙江省佳木斯市汤原县，贵州省铜仁市玉屏侗族自治县，四川省宜宾市珙县，四川省成都市金牛区，山东省聊城市茌平区，哈密市伊吾县，黑龙江省哈尔滨市巴彦县，四川省甘孜藏族自治州丹巴县，福建省福州市永泰县，密云区不老屯镇，陕西省汉中市留坝县，平山县东回舍镇，平山县上观音堂乡，西藏拉萨市达孜区，井陉县测鱼镇，固原市西吉县，南开区长虹街道，西乡塘区，辽宁省沈阳市浑南区，山西省吕梁市岚县，崇左市，河西区桃园街道，四川省凉山彝族自治州西昌市，四川省泸州市江阳区，云南省普洱市景东彝族自治县，元氏县苏村乡，湖北省宜昌市宜都市

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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周二，沪深两市双双低开，随后单边下行，两市跌幅迅速超过1%，随后在底部窄幅震荡，午后两市没有太大的变化，三大指数全数收跌。截至收盘，沪指下跌1.11%，报3824.81点，深成指下跌1.51%，报12914.67点，创业板指下跌2.1%，报3071.76点，两市合计成交1.72万亿元。

盘面上看，申万一级行业中仅商贸零售、美容护理和社会服务板块逆势走强，受到中央经济会议促内需信号刺激，可选消费板块回暖修复;跌幅榜看，年内表现较强的板块遭遇集体兑现，通信、有色金属和电力设备跌幅居前，成长风格普遍下行，机器人和AI板块也表现不佳。技术面看，沪指昨日跳空低开低走，确认跌破均线密集区，技术指标短期转空，加上跌破筹码峰，短期压力较大，下方可以先关注3800点整数位和半年线的支撑情况;创业板方面，本周创业板连跌之后技术形态急转直下，且下跌量能并未放量，短期若转向缩量回调则反弹走势或告一段落。

后市来看，本周市场持续走弱，我们认为是资金对于重要会议的解读上并不积极所致。首先是海外方面，虽然美联储如期降息25bp，但是除了短期利率跟随性下降，长端利率不降反升，尤其是30年期利率持续攀升，期限利差不断拉大。长短利率出现背离走势，短端比较好理解受到降息影响，而长端利率的走高说明市场认为长期看通胀问题并不会很快解决甚至会继续恶化，即使降息刺激起效经济修复后，也认为通胀会增长，这对于后续的降息进程会起到一定影响。虽然当前美联储更关注就业数据，但若经济好转后通胀问题仍在，降息进程又将受阻。后续还是要关注美联储的表态。

国内方面，中央经济工作会议落下帷幕，会议定调上总体没有超预期的方向，尤其是在财政政策和货币政策上没有出现显著的增量信号，这也是本周市场出现较大回落的重大影响因素之一。会议继续强调促内需的重要性，消费板块有所回暖，但以当前的市场来看，消费风格的修复很难拉动指数刺激市场情绪，以今年的市场成份和影响比重看，AI产业链>先进制造>消费>地产，如果风格跷跷板偏向消费价值一端，则指数下行的概率较大。重要会议前我们反复强调观察会后市场情绪面的情况，目前来看资金继续偏向保守且量能连续萎缩，年内还有十几个交易日，建议继续保持谨慎防御为主。

策略上，政策靴子落地后市场情绪修复并不积极，年内最后时期建议控制仓位保持谨慎。虽然消费风格昨日逆势走强但并不建议盲目追涨，没有具体的政策支持和基本面的修复验证，消费板块的反弹是修复补涨的概率更高，其持续性存疑;对于成长风格建议关注回调较多且有业绩支撑的龙头标的。

(南京证券研究所姜凌波执业证书号：S0620522070003)

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