客服範式將被AI智能體顛覆 天潤雲(02167)的未來值得期待嗎？

在眾多B端AI智能體商業化落地的主戰場中，客户服務無疑是最受關注的領域之一。傳統的客户服務模式長期面臨諸多挑戰：人工成本高昂、服務時間受限、高峰期響應不及時、服務質量難以標準化，以及大量重複性工作耗費人力資源等。AI Agent的引入，正從根本上解決這些痛點，通過自動化、智能化和個性化的服務，使客户服務變得更高效、更智能、更有温度。明確的痛點、顯著的商業價值以及易於衡量的ROI共同推動了AI Agent在客服領域的快速發展。

然而，除了這些普遍的認知外，是什麼讓我們堅信AI智能體將徹底顛覆傳統客服範式?

一個優秀的AI產品，其核心特質在於能夠實現「越用越好」。而客户服務領域最大的特點之一，正是其海量且持續增長的交互數據沉澱。每一次客户諮詢、每一次AI Agent的回覆、每一次人工客服的介入、每一次問題的解決或未解決，都會形成寶貴的數據點。這些數據不僅包括文本對話記錄、語音通話錄音、客户信息、問題類型、解決方案，還涵蓋了客户的情緒變化、滿意度評分，以及業務流程中的各種操作日誌。正是這些源源不斷、維度豐富的「活數據」，賦予了AI Agent實現「越用越好」的獨特生命力。其背后的機制主要體現在以下幾個方面：

強化學習與反饋循環： AI Agent並非一次性訓練完成就一勞永逸。每一次與客户的互動，都是一次學習的機會。當AI Agent成功解決問題時，系統會將其視為「正向反饋」，強化其決策模型;當AI Agent未能解決問題(例如，轉接人工、客户不滿意)時，系統會將其視為「負向反饋」，促使其進行「反思」和調整。這種實時的、閉環的強化學習機制，使得AI Agent能夠像人類一樣，從經驗中不斷學習，逐步提升其解決問題的能力和準確性。

知識圖譜的動態更新與精化： 客户服務中的知識是動態變化的，新產品上線、政策調整、常見問題演變等都會影響知識庫的有效性。AI Agent通過分析新的交互數據，能夠自動識別知識盲區或過時信息，並建議更新或補充知識圖譜。例如，如果大量客户諮詢某個新功能，而知識庫中沒有相關信息，AI Agent會標記此需求，促使知識庫管理員添加。這種自我完善的知識管理能力，確保了AI Agent始終基於最新、最全面的信息提供服務。

大模型的持續微調與優化： 現代AI Agent普遍基於大型語言模型(LLMs)。客户服務領域的海量對話數據，是對LLMs進行領域特定微調(Fine-tuning)的絕佳語料。通過將這些真實、豐富的客户服務對話數據輸入給LLMs進行再訓練，可以顯著提升AI Agent在特定業務場景下的語言理解能力、對話流暢度、問題解決準確率，並使其輸出更符合企業品牌調性和行業規範。這種持續的微調過程，使得AI Agent的語言智能和業務智能同步提升。

模式識別與異常檢測： 隨着交互數據的積累，AI Agent能夠識別出客户行為的深層模式，例如，哪些問題通常會伴隨哪些情緒，哪些問題是高頻且可自動化的，哪些是異常或潛在風險。這種預測性和洞察力的提升，使得AI Agent能夠更早地識別潛在問題，甚至在問題發生前進行干預，從而將被動服務變為主動管理。

人機協作的協同進化： AI Agent的「越用越好」也體現在其與人工客服的協同進化上。AI Agent可以記錄人工客服處理複雜問題的過程和策略，並從中學習。同時，人工客服的反饋和糾正，也是AI Agent學習的重要來源。這種「人類在環」(Human-in-the-Loop)的訓練模式，確保了AI Agent的學習方向是正確的，並且能夠不斷彌補其自動化能力的不足，最終實現人機協同效率的最大化。

正是這種數據驅動的、持續學習的特性，使得AI Agent在客户服務領域具備了獨特的客户價值增長飛輪效應：服務越多 → 數據越多 → AI越智能 → 服務質量越好 → 客户越滿意 → 業務增長 → 服務需求越多。

在客户服務範式被顛覆的前夜，天潤雲的未來是否值得期待?

智通財經APP獲悉，衡量一家B端AI Agent公司實力的最終標準，是其智能體是否能夠在細分場景中解決客户的共性問題，並因此帶來實際的客户價值。作為一家紮根於客户聯絡領域的頭部SaaS供應商，天潤雲(02167，又稱天潤融通)是一家收入超過5億的SaaS公司，並在多個細分客户行業拿到了50%以上的市佔率。此外，公司過去兩年AI產品的相關收入實現了70%以上的高速增長。這背后帶來了AI智能體在垂直應用落地所需要的四大關鍵因素：細分垂直場景的Know-How、行業數據的積累、AI技術的應用以及客户的信任。

於是，我們從公開的信息中看到了天潤雲近期成功落地了多個細分服務場景的Agent案例，比如客户退換貨智能體、上門安裝預約智能體、故障排除智能體等。這些初步證實特定垂直領域和工作流程訓練的Agent，能夠替代人類完成部分端到端的業務流程。與過往SaaS軟件側重於提升現有流程效率有所不同，AI智能體所定義的「數字員工」，更多是以完整獨立的身份交付最終結果。AI不應僅僅提升生產力，而是成為企業的新勞動力。

企服SaaS軟件已經走過了雲的十年，天潤雲交出一份還算滿意的答卷 (截圖為歷年財務表現，根據公開數據整理)，並實現了從一家傳統呼叫中心廠商到全周期雲聯絡中心的轉型。這次，在AI即將顛覆客服行業的前夜，我們又一次看到了天潤雲精準把握時代機遇的能力。

What's next? 通過專注於特定行業和客户需求的AI解決方案才能真正獲得市場的認可。如果你有一個成功的客户，就能做成兩個;有兩個，就能做成十個。所以接下來，與時間賽跑。