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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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2025年中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》指出要全面推进智能化，促进人工智能助力教育变革。以ChatGPT、Deepseek等为代表的新一代生成式人工智能大模型工具，在高等教育领域的深度应用，不仅推动教育技术的革命性变革，也孕育了新的教育理念、教育形态，教育体系的组织结构与知识生成模式也在发生深刻的变化。今年也是我国专业学位研究生设立35周年，专业学位研究生培养单位作为链接实践创新型人才与行业产业和区域发展战略的人才集聚平台，是服务国家战略与产业发展的主力军，其联合培养模式已成为实现产教融合、推动现代教育链与产业链协同创新的重要抓手[3]。近三十年来，随着产业结构的深度调整、经济发展方式的持续转型以及科学技术的快速进步，专业学位研究生教育在培养模式、培养目标、培养过程、培养主体与质量标准等方面不断调整与优化，呈现出适应时代需求、服务国家战略的演进特征。

如何借助人工智能技术推动应用型本科高校专业研究生培养模式的跨越式发展，成为高等教育高质量发展的重要关注。人工智能技术正驱动教育系统发生深层次结构性变革。芬伯格(Feenberg)在技术批判理论中强调，技术并非中性的工具，而是嵌入社会结构与价值取向的实践体系。人工智能正是这一双重属性的典型体现，它不仅以算法与算力提升教育系统的运行效率，也通过规则设定、数据逻辑与智能决策深度介入教育价值的生成机制，从而推动教育体系产生结构性重构并带来转型机遇，主要体现在以下四个方面。

一、教育系统范式重构推动培养模式从经验驱动走向数据智能驱动

长期以来，我国研究生专业学位培养在过程管理和教学组织上高度依赖导师个人经验和已有制度的安排，随着人工智能深度介入，培养范式正在从人本经验转向数据支撑，从静态规则管理走向动态智能决策，教育系统的运行方式由此被重新塑形。

在学习认知层面，人工智能将关于学习规律的研究转化为可操作的技术方案，拓展了教学干预的科学基础。已有高校通过构建“AI+科研训练”链路，利用机器学习模型持续记录和分析学生选题、查阅文献、设计方法、撰写初稿等过程性数据，在此基础上识别共性困惑和个体短板，向学生推送有针对性的学习建议和训练任务。与传统师徒制主要依赖导师个人观察与判断不同，通过基于认知规律的数据分析，有助于提高干预的精准性和时效性，让教什么、怎么教更多建立在可证据化的数据基础之上。

在培养过程层面，人工智能技术提供了新的治理工具。在校内导师、企业导师、行业机构和研究生之间，由于存在信息不对称、目标不一致、过程不透明等问题，往往会导致培养目标难以落地。目前，一些地方教育主管部门和高校，正在积极的探索构建实时监测、智能预警、靶向干预的闭环管理机制，期望通过对项目进度、导师指导行为、学生能力成长等关键指标的持续跟踪，能识别出联合培养中的风险点。

在资源配置层面，人工智能推动联合培养从静态配置走向动态优化。传统模式下，项目匹配、导师指派和实践基地选择往往依赖人工撮合，既耗费大量行政成本，也容易出现专业不匹配、资源用不好的情况。基于人工智能的智能平台，可以将学生兴趣特长、导师研究方向、企业项目需求和平台资源状况进行综合分析，形成相对优化的“项目—导师—学生—资源”组合。一些高校还支持师生依据自身需求搭建个性化智能助手，用于项目管理、文献整理、数据分析等，形成资源自适应调整的机制，使稀缺资源尽可能配置到最需要的环节和主体上。

二、教育价值链条重塑推动培养方式从分段式教学走向全周期赋能

人工智能对教育链条的深入嵌入，使专业学位研究生培养由传统的“课程—实践—就业”分段式流程，逐步演进为覆盖“认知形成—能力塑造—职业支持”的全周期赋能体系。培养逻辑从阶段性安排走向持续性支持，教育价值链条被重新连接与整合。

在能力发展的表达方式上，人工智能使学生成长轨迹得以更清晰呈现。多模态学习分析技术使学生在专业素养、思维能力、合作意识等方面的变化被可视化，从而形成更具指导意义的能力画像。例如，讯飞星火平台通过能力雷达图呈现学生的优势与短板；江苏省推进的立体成长档案系统，则将学生的知识掌握、创新表现等关键指标持续记录，为教师提供更具指向性的培养依据。这种可视化机制克服了传统评价的滞后性，使能力发展成为贯穿培养全过程的核心线索。

在产教融合环节，人工智能技术成为桥接学术知识与产业需求之间的重要环节。在现实中，英特尔公司与武汉工程大学共建的AI创新实验室，通过对企业真实场景的结构化处理，将产业问题转化为教学任务，使理论学习与行业实践建立了更紧密的关联。人工智能在处理产业数据和学术语料的过程中，提高了教学内容的情境化程度，使产教协同从形式合作走向内容共建、价值共生。

在职业发展支持方面，人工智能推动教育链条从毕业导向过渡至生涯导向。科大讯飞开发的职业导航助手，基于学生实习过程的数据生成技能画像，进而推送岗位机会与学习路径；西南交通大学通过智能分析将学位论文选题与行业需求进行匹配，为学生科研方向与就业规划提供双向支持。这种贯通学习与职业发展的数据体系，使联合培养不再局限于学业完成，而是朝向更长期的职业成长延伸。

三、教育治理体系升级推动管理机制从碎片化走向系统协同

人工智能不仅改变了教学方式和培养流程，也正在推动教育治理方式发生结构性调整。随着智能技术持续嵌入管理链条，联合培养的治理模式正由以往的部门分散、路径割裂，转向更加系统、协同和可预测的治理结构，实现了治理逻辑从经验管理向数据支撑、从事后纠偏向过程性调控的跃迁。

在多主体协同机制方面，人工智能为联合培养中的权责厘定与过程协作提供了新的制度化工具。过去联合培养中的知识产权归属、导师分工、企业参与度等问题，往往依赖沟通协调，透明度和执行力有限。随着区块链、智能合约等数字技术的应用，相关合作条款可在协议中预先固化，流程内嵌、自动执行，有效降低协作成本。例如，江苏省在政策设计中提出以智能合约明确知识产权分配规则，减少后期争议；西北工业大学构建的双导师协作预警系统，通过算法识别合作异常，提前提示潜在风险。这类改革实质上是以技术手段强化制度执行力，提高协同治理的稳定性和可预期性。

在质量保障机制方面，人工智能推动质量管理由传统的静态抽查转向动态监测。过去研究生教育质量评估多发生在学期末或培养结束时，反馈滞后且覆盖有限。智能技术的介入，使各培养环节能够持续被记录、分析与呈现。长安大学建设的教学质量监测平台实现了从招生、课程、实习到学位授予的全过程监控；西南交通大学的研究生教育驾驶舱则利用大模型对质量数据进行综合分析，为管理者提供了可视化、结构化的决策依据。这种面向过程的动态监管方式，使培养质量从结果判断逐步转向实时保障，治理的精度和响应速度显著提升。

在制度创新机制方面，人工智能的普及正在倒逼教育治理框架进行适应性改革。新技术带来的伦理规范、教师能力结构、学业评价方式等问题不断显现，使得教育制度必须及时回应并进行结构性调整。西北工业大学出台《生成式AI使用规定》，尝试在促进创新与确保学术规范之间建立平衡；江苏省将人工智能素养纳入教师资格认定标准，推动教师治理能力和专业结构迈向数字时代。这些改革体现了治理体系从被动适应技术，到主动塑造规范体系的演进趋势。

四、知识生产模式跃迁推动研究生培养范式系统性重塑

随着人工智能深度嵌入教育全过程，知识生产模式也在发生快速变化，知识生产模式的转型也必然导致研究生培养模式的变革。自20世纪中后期以来，经济全球化、高等教育大众化、知识市场扩张与研究成果商业化等趋势不断打破大学的知识垄断地位，知识生产边界趋于开放、动态与跨界。吉本斯(MichaelGibbons)等人据此提出“知识生产模式1”，即以单一学科内部、学术共同体主导、线性知识生成为特征的经典模式。然而，面对复杂应用型问题，这一模式的局限日益显现，催生了以跨学科协同和现实问题导向为核心的“模式2”。卡拉亚尼斯(EliasG.Carayannis)与坎贝尔(DavidF.J.Campbell)进一步提出“模式3”，指出知识由多元主体通过创新网络和知识集群共同创造，强调不同知识和创新范式的共存与共同进化，知识生产模式理论逐渐成型。

当前，随着人工智能、通用大模型、数据主权等变量持续嵌入知识创造过程，人类知识生产可能正迈向知识生产模式4的初始形态。随着技术驱动、价值导向与未来取向的结合，使知识生产呈现更强的开放性、融合性和预测性，并将对研究生培养体系带来四方面重塑：一是在培养目标上，逐步从强调社会适应与问题解决，转向面向未来的责任担当，要求学生具备技术伦理意识、全球视野与公共精神。二是在组织形态上，由多元合作向共创结构演化，高校、行业、科研平台与智能系统共同参与知识生成，形成更加弹性和动态的组织形态。三是在培养主体上，突破传统校企合作的二元格局，扩展为高校、政府、企业、社会组织与人工智能平台共同参与的复合体系，培养边界更加开放、角色分工更加灵活。四是在质量评价上，从强调社会有用升级到强调可信、可验、可持续，评价体系更注重价值引导、系统影响和伦理规范，形成智能驱动、多元共治、动态透明的复合标准。

这些变化显示，知识生产方式的跃迁正在成为研究生教育转型的重要内在动力，也为专业学位研究生培养提供了更加开放、灵活和面向未来的制度空间。

【作者：河南工程学院，杨乐。本文系河南省高等教育教学改革研究与实践项目(研究生教育类)《人工智能赋能应用型本科高校研究生联合培养模式改革研究》阶段性成果，项目批准号：2023SJGLX358Y】

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