客户是个卖净水器的经销商，客服就两个人，旺季根本接不过来电话和微信咨询。他找我做AI客服，我的第一反应是这事有戏，但别把它想成「买来就能用」的现成玩意儿。做完这单我总结了一句：AI客服项目八成的工作量在需求梳理和知识库，模型反而是最简单的那步。
第一步是需求澄清。客户一开始说「让AI代替客服回消息」，这太含糊了。我跟他聊了一下午，把咨询问题分成三类：产品参数类、价格促销类、售后安装类。最后定了目标：常见问题AI直接答，复杂问题转人工，先把高峰期的压力扛住。
选型上我纠结了一阵。用现成SaaS平台，上手快但每年几千块，知识库和话术都要按它的格式来；自己接大模型API，灵活但开发和维护成本高。考虑到客户预算有限，最后选了API方案，在钉钉里接了个机器人，只做文本客服，不碰语音，先把范围缩到最小。
最费劲的是知识库整理。客户扔给我一堆产品资料、几十页聊天记录，还有几个老客服脑子的经验。我把这些整理成两百多条问答，每条都写成「用户会怎么问」和「该怎么答」两个字段。这里有个关键细节：AI答得好不好，九成取决于知识库写得好不好，模型只是把答案捞出来再润色。
上线后第一个月就翻车了。有个用户问「滤芯多久换一次」，AI答得挺好；但紧接着问「你们和某品牌比哪个好」，AI开始含糊其辞，还有一次答错了安装范围，客户差点退货。我赶紧加了两道保险：一是答不上来或置信度低的问题强制转人工，二是每周把误答案例喂回去修正知识库。
三个月跑下来，自动解决率做到了七成左右，两个客服从天天加班变成有时间跟进高意向客户了。但也有没做好的地方：比如节假日没人盯的时候，AI答错也没人及时纠正，这部分我下个客户会提前约定好值班机制。
给想接这类活的同行两句实话：报价时把知识库整理算成大头，别按模型的便宜来报；交付后别撒手不管，AI客服是越用越准的东西，前三个月每周都要回访调优。这单让我明白，卖的不是技术，是让客户客服团队「松口气」的结果。
还木有评论哦，快来抢沙发吧~