AI 客服是什麼？功能、通路差異與企業導入評估指南

AI 客服是運用人工智慧，在電話、LINE 或官網等通路回覆客戶、收集需求，並依設定處理查詢或轉交專員的服務方式。 它能理解客戶用自己的話描述問題，針對缺少的資訊補問；若要查詢訂單、建立預約或修改資料，則需要完成相應的系統串接與權限設定。

評估 AI 客服時，先釐清三件事就好：它依據什麼回答、能處理到哪一步，以及什麼情況要交給真人。 這比單純比較功能清單，更能判斷方案是否符合企業需求。

AI 客服能做什麼？從回答到辦事、交接

不同 AI 客服方案的能力不盡相同，可以先從以下三個層次理解：

能力層次	AI 做什麼	例子	企業要準備什麼
回答	依知識庫回答常見問題	營業時間、收費方式、保固範圍、申辦流程	經核准的 FAQ、手冊、官網內容，以及負責更新的人
辦事	查詢資料、收集需求、建立或修改單據	查訂單進度、登記報修、預約或改約	可用的系統 API、操作權限，以及需要收集的欄位
交接	轉給專員，並附上前段對話與客戶資料	客訴、金額協商、需要專業判斷的問題	轉接條件、接手窗口與無人接聽時的備援

回答是多數人對 AI 客服的第一印象。重點不在 AI 會不會說話，而在回答依據是否來自企業核准的資料。以 Qubby 為例，AI 會先判斷知識庫中的依據是否足夠，查得到才回答；依據不足時轉給真人，不勉強作答。

辦事是 AI 客服和一般問答機器人拉開差距的地方。客戶問「一般出貨要多久」，AI 依規則回答即可；客戶問「我的訂單出貨了嗎」，就需要查那一筆訂單。企業提供 API、認證與權限並完成串接後，AI 才能在對話中查詢或寫入資料。尚未串接時，AI 可以先把需求問清楚、登記下來，交給專員處理。

交接讓 AI 和專員分工合作。遇到客訴、協商或需要專業判斷的問題，AI 把客戶交給專員，並附上已確認的需求與資料，客戶不必重複說明已確認的資訊。轉接是設計好的分工，不是 AI 失敗。

AI 客服和自動回覆、傳統 IVR 有什麼不同？

許多企業已經有 LINE 關鍵字自動回覆，或電話上的按鍵語音選單。三者的差別在於客戶怎麼表達需求，以及系統能處理到哪一步。

比較項目	關鍵字自動回覆	按鍵式 IVR	AI 客服
客戶怎麼表達	輸入特定關鍵字或點選選單	聽完選項後按鍵	用自己的話直接說或打字
系統怎麼判斷	比對關鍵字，回覆預設內容	依按鍵分流到固定路徑	理解意圖，不清楚時補問
能處理到哪一步	提供固定資訊	播放資訊、按鍵輸入後查詢固定項目，或轉到指定分機	回答、查詢、登記需求，必要時轉真人
問法不在預設內時	回覆無法辨識或固定訊息	重聽選單或轉總機	依知識庫查找，查不到則轉真人

自動回覆與 IVR 適合流程固定、選項明確的情境；如果客戶問法多變，還需要補問、查資料或登記需求，AI 客服通常更有彈性。電話選單的詳細比較，可參考〈AI IVR 和傳統 IVR 差在哪？從按鍵分流到直接完成服務〉；LINE 官方帳號的做法，則可參考〈LINE AI 客服怎麼導入？官方帳號文字、語音與真人接手指南〉。

企業為什麼開始評估 AI 客服？

客服團隊評估 AI，常見原因是服務量增加、尖峰時段忙不過來，或希望客戶在非上班時間也能取得基本資訊。Gartner 於 2026 年 2 月發布的客服主管調查指出，2025 年 10 月受訪的 321 位客服與支援主管中，有 91% 表示經營層要求在 2026 年導入 AI。

另一份於 2025 年 12 月發布的調查則顯示，20% 的受訪主管表示因 AI 減少客服人力，55% 表示在服務量增加時維持人力不變。

對企業而言，導入重點不一定是減少人力，而是重新分配工作：把重複問答、資料收集與標準流程交給 AI，讓專員專注於需要查證、協商與判斷的個案。

哪些工作適合交給 AI 客服？用 3 個問題判斷

把客服每天處理的需求列出來，逐項問三個問題：

1. 有沒有已核准的標準答案？ 營業時間、收費規則、申辦文件這類有明確答案的問題，適合 AI 先回答。答案會因個案而不同，就交給專員判斷。
2. 需要查哪個系統、寫入哪些資料？ 不需要查系統的需求可以先上線；要查訂單、查預約或建立單據的，就排入串接規劃。
3. 什麼情況一定要找人？ 客訴、金額爭議、退費協商、醫療或投資判斷，以及客戶主動要求真人，都應設定為轉接條件。

舉例來說，客戶來電說「上週買的冷氣不冷，想找人來看」。AI 先確認購買資訊、型號、症狀、地址與方便的時段，整理成報修資料；若客戶接著問「這樣要收費嗎」，AI 依保固規則說明一般原則，特殊情況則交由專員確認。專員拿到的是一筆欄位齊全的報修，不用再重問一次。

AI 客服可以放在哪些通路？

客戶找企業的方式不只一種。同一套 AI 客服可以延伸到不同入口，共用知識、流程與紀錄：

通路	適合的情境	Qubby 的對應服務
電話進線	客戶直接打來詢問、預約、報修或找人	AI 電話客服
電話外撥	預約提醒、關懷回訪、滿意度調查、通知	AI 外撥
LINE 官方帳號	客戶習慣用 LINE 詢問，或想在 LINE 內直接語音通話	LINE 智慧客服
官網	訪客瀏覽時即時詢問、留下需求	網頁語音與文字客服

不必一次開放所有通路。可以先從問題最多、最容易漏接的入口開始，例如尖峰時段的電話，或下班後無法即時回覆的 LINE 訊息。等流程穩定後，再逐步延伸到其他通路，並統一維護共用的知識內容。

外撥適合哪些任務，可參考〈AI 外撥適合做什麼？5 大應用場景與導入準備〉。

選擇 AI 客服的 5 個評估重點

評估重點	可以問廠商或內部團隊的問題
服務範圍	第一階段要處理哪些需求？哪些先不處理？
回答依據	知識從哪些資料建立？由誰核准與更新？查不到時 AI 怎麼回應？
系統串接	哪些需求只要登記，哪些要直接查詢或寫入系統？需要哪些 API 與權限？
真人接手	哪些情況轉接？專員接手時看得到什麼？無人接聽時怎麼辦？
紀錄與改善	每次對話留下哪些紀錄？如何找出答不好或常轉接的問題？

1. 先定服務範圍，再看功能

先挑出來電量大、規則明確的幾類需求作為第一階段範圍。範圍越清楚，越容易確認需要哪些知識、系統串接與轉接規則，也方便比較不同方案。

2. 確認回答依據與更新方式

Qubby 可使用官網、FAQ、產品手冊、流程圖等資料建立知識與流程。導入時也要指定內容負責人，確保價格、服務規定或流程更新後，AI 使用的資料能同步調整。

3. 分開規劃「登記需求」與「直接辦完」

AI 先收集需求、交由專員處理，準備工作相對單純；要在對話中查詢訂單或修改預約，就需要串接系統並完成測試。通話或對話結束時，AI 也要清楚告訴客戶目前的狀態：是「已登記，專員會聯絡您」，還是「已完成修改」。

4. 設計真人接手的時機與資訊

轉接條件可以包含客戶要求真人、特定關鍵字、客訴抱怨，以及 AI 判斷依據不足等情況。Qubby 轉接時可帶上前段摘要與客戶資料，讓專員直接接續。轉接情境與未接備援的設計方式，可參考〈AI 客服轉真人怎麼設計？4 種轉接情境、交接資訊與未接備援〉。

5. 用紀錄持續改善

依通路與設定，Qubby 可留存對話紀錄；電話服務也可留存錄音、逐字稿、AI 摘要與問題分類。上線後定期查看 AI 無法回答、資訊不完整或經常轉接的問題，判斷是要補充知識、調整流程，還是應由專員處理。建議固定安排檢視時間，讓知識內容與服務流程能隨客戶的新問題持續更新。

導入 AI 客服，從一個服務範圍開始

可以先選一支服務專線、一個容易漏接的時段，或一類重複問題作為起點。上線前請第一線同仁用常見問法測試，也要測試中途改需求、要求真人及非服務時間來電的情況，確認回答、登記與轉接結果都符合預期。

電話環境、知識素材、系統權限與驗收方式的完整清單，可參考〈導入 AI 電話客服前要準備什麼？4 大準備項目與上線檢查清單〉。

常見問題 FAQ

AI 客服和 ChatGPT 這類通用 AI 有什麼不同？

通用 AI 回答範圍很廣，但沒有預設接上企業核准的知識、流程與系統權限。AI 客服則依企業提供的知識與流程回答，在授權範圍內查詢或登記資料。以 Qubby 為例，查不到依據時會轉給真人，並留下對話紀錄供團隊檢視。

導入 AI 客服一定要串接系統嗎？

不一定。常見問答與需求登記可以先上線，確認效果後再規劃串接，讓 AI 直接查詢或建立單據。

AI 客服會取代真人客服嗎？

AI 適合承接標準化、重複性高的需求；複雜、敏感或需要專業判斷的個案，仍應由專員處理。常見做法是讓 AI 分擔重複工作，讓真人有更多時間處理需要溝通與判斷的問題。

結語：讓 AI 處理重複需求，讓專員專注於需要判斷的服務

導入 AI 客服，可以先從客戶最常問、最容易漏接的需求開始，確認回答依據、可處理的範圍，以及需要真人接手的情況。服務範圍明確後，準備資料、評估串接與安排上線測試都會更有方向。

Qubby 可將同一套知識與流程延伸到電話、外撥、LINE 與官網，協助回答常見問題、登記需求，並在需要時將摘要交給專員接續處理。

諮詢 Qubby AI 客服導入方案

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• LINE AI 客服怎麼導入？官方帳號文字、語音與真人接手指南：了解如何把 AI 客服開進既有 LINE 官方帳號。
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