数字化服务领域里，AI智能客服工具，是企业节省开支、提高效率的关键手段，也是改善客户感受的重要方法。AI 客服项目跟传统客服项目不一样，后者主要关注流程的建立，前者则要结合业务要求、自然语言处理技术、知识库维护和用户界面设计，AI 产品经理要以“技术上是否可以实现”和“能带来什么商业好处”作为两个主要考虑方面，组织协调各个工作小组的力量，从需求明确开始，一直到不断改进，形成一个完整的循环过程。
技术方案确定要考虑工作环境与资源分配，核心考量有三个方面：首先是要确定算法方案，其次是规划实施路径，最后是协调系统对接。
在选择模型时，规模较小的公司或者业务需求不复杂的情形，比如仅需要处理常见问题解答，可以运用外部提供的接口服务，例如百度文心一言、阿里通义千问，以此减少开发投入；规模较大的公司或者有特殊业务要求的情况，例如必须掌握特定领域的专业词汇，应当选用开源的模型，比如 Llama 3，并进行针对性的优化，以增强解答的深度；在部署过程中，必须重视信息保护，一般性质的行业可以采用云端服务进行安装，能够迅速投入使用且无需负责设备维护；金融、医疗等对信息保密性有严格规定的行业，应该选择在内部进行部署，以此保证客户资料不会外泄；在系统整合方面，必须清楚了解与当前系统的连接要求，比如与客户关系管理软件对接来获取客户资料、与订单处理系统连接来查询购买历史、与物流平台对接以掌握货物进展，这样人工智能客服才能够给出针对性强且准确的回应，而不是泛泛而谈。
在某个网络零售的智能服务里，运营负责人促成与交易平台的联合，此后，机器能主动通知顾客 "你买到的 XX 物品已经发出，快递编号是 XXX，大概后天能收到"，客户的满足程度增加了四成
交互设计要着力减少用户操作难度，重点在于及时反馈，措辞要温和，还要支持多种平台接入，
还要构思意外应对方案，若人工智能无法领会顾客的询问，须主动告知“抱歉，前未能领会您的意图，您可试着说明具体事项（例如‘怎样办理退款’‘查询货运状态’），或者点选‘联系客服’寻求人工支持”，不可仅以“无法回答”作为回应
三、知识库构建：AI 客服的 “核心燃料” 打造
知识库是 AI 客服运作的核心，直接关系到回复的精准度和覆盖度，AI 产品负责人必须负责知识库的制定、整理、管理全过程，保证 AI 能够拥有足够的信息来回应问题。
要建立知识结构体系，需要依据业务流程进行划分，比如电商服务资料库可以包含产品信息（物品特性、功能特性、使用方式）、服务条款（配送期限、售后步骤、退货办法）、使用说明（应用软件操作、账号管理、代金券使用）、常见疑问（普遍咨询事项及解答）四大板块，每个板块还要继续分化成下一级类别（比如产品信息里包含“服装领域”“家电领域”“食品领域”），构成明确的知识网络，这样有利于以后的更新和查询。
知识内容的梳理需多来源整合，确保覆盖用户潜在需求：
当前文档转换工作，涉及企业产品手册、服务协议、操作指南等条理清晰的资料，需要将其改写成问答格式，以便人工智能系统掌握，比如把产品手册里“退款时限是七天工作日”的内容，改成“申请退款后多久能收到钱？回复：审核通过后，款项会在七天工作日内返回到您最初的付款账户”。
其次要梳理过往交流内容，从人工客服的先前沟通资料里找出当前资料库没有收录的咨询事项，比如访客询问“折扣券是否可与满额减活动同时应用”，假如系统文档里没有相关说明，就必须把这个问题和回应加进知识体系里面
三是组织专业对话,邀请各领域核心人物,例如电商售后服务负责人、金融机构风险管理人员,分享专业见解,比如金融咨询应涵盖"借贷违约影响""信用记录改善办法"等规范条款,以此防止人工智能系统给出错误或不当的回应。
保证信息品质至关重要，必须构建一套规范化的工作体系，该体系要包含三个核心环节，分别是数据采集、内容校验以及信息发布，这三个步骤需要按顺序依次执行。
录入环节要统一标准，每个知识项需包含疑问句、应答内容、核心词汇，供人工智能系统识别对接，比如疑问句是“怎样调整手机号码”，应答内容要给出详细指引，核心词汇定为“调整手机号码”“更换手机号码”“手机号码改动”；审核环节要业务权威人士与法务专员共同把关，保证应答内容精准（例如物流周期与现行规定相符）、合法（比如金融类咨询需符合行业规范）、简明（尽量少用行业行话）；发布环节要同步到人工智能系统的学习资料库，以便机器能即时获取新知识要点。
另外，知识库内容要有时效性，以限时促销活动为例，此类问题的解答，在活动终止后应立即从列表中移除，或添加“活动已经停止”字样，防止人工智能提供失效资讯。
该平台智能客服原先因为 “618 促销打折券的条款” 没有立刻更新，当顾客询问时，他们得到了不正确的回答，于是很多人提出了不满，后来运营主管设置了 “资料时效性提示流程”，在三天前就告知工作小组进行复核和修改，最终这个情况得到了处理。
学问的更新与交替要经常进行，人工智能产品管理者要拟定周期性保养方案，
定期汇总 AI 客服系统里那些尚未得到解决的咨询记录，甄别其中哪些是由于知识库内容存在空白所致，然后迅速进行知识库的增补工作。
其次要定期对知识库进行核查，确认里面的内容有无依照最新的工作规定进行更新，例如商品提价、服务条款的变动情况等。
第三点在于每季度依据用户意见改进回复内容，比如听众指出“机器给出的退货流程过于繁琐”，便需要精简环节，改用更易懂的措辞进行说明。
另外，要设立知识点的“热度统计”系统，计算各项知识的查询频次，访问量大的内容可提升回复的排序（例如置于回应的首位），访问量少的内容应考量是否继续保留，防止知识库出现闲置信息。
四、开发与测试：协同技术团队确保落地质量
研发期间，人工智能产品负责人要扮演沟通纽带角色，联络运算单元、用户界面组、服务器部门以及质检人员，务求项目实施能够满足既定目标。
算法部门的主要职责是模型的培养和修正，必须供应标记化的资料，例如过往交流中的目标标记，以帮助算法部门提高目标分辨的精准程度和答案的适配水平。
用户反馈包裹长时间未送达时，系统应识别其真实需求为追踪物流信息，而不是处理投诉，这就要求产品负责人安排标注人员对众多相似交流进行目标分类，以便给算法小组提供数据支持。如果目标识别的精确度达不到标准（比如低于85%），就必须查找问题根源，可能是分类数据不够充分，或是模型配置存在偏差，需要与算法小组共同改进完善。
前端与后端开发需聚焦 “功能实现” 与 “系统集成”：
前端开发要依照交互设计图，打造对话界面，设置转人工通道，布置用户评价按键，保证界面干净，操作顺滑；后端开发要建立 AI 客服的主要功能（包括对话处理、知识库查询），并实现与既有系统的联合，比如连接 CRM 系统提取客户资料（包含姓名、会员身份），对接订单平台获取客户订单信息，以便 AI 能给出定制化服务（例如“您的会员订单 XXX，现阶段处于待发货情况”）。
AI产品负责人必须清楚接口的详细规范、数据项以及访问权限，比如对接货运系统要取得货运单号、实时状态、预计交货时刻等数据，还要和货运单位商议开通相应接口的授权。
测试环节要兼顾功能实现、运行效率、用户感受以及法规符合性这四个方面，人工智能产品负责人必须规划完备的检测方案，务求全面周密。
功能验证要确保各项关键作用运行正常，比如智能应答是否精准，输入疑问后系统能否提供正确回应，连续交流是否顺滑，前后对话能否连贯，人工服务切换是否得当，符合条件时能否顺利转接人工，任务单生成是否完整，系统无法解答时能否创建包含用户咨询记录的任务单；性能检验要重现高流量情况，例如电商活动高峰期每秒处理一千次咨询请求，检验智能客服的回应速度，要求响应时间不超过三秒，系统崩溃概率低于千分之一，服务器工作负荷，CPU占用率不超过百分之八十；使用感受测试要请普通用户实际体验，搜集意见，例如“回答内容是否容易理解”“操作流程是否便捷”“人工服务切换是否顺畅”；合法性检验要针对金融医药等领域，确认智能回答是否满足监管标准，比如不承诺“保本理财”，用户隐私信息是否加密，比如聊天内容不外泄用户手机号、住址。金融 AI 客服测试时，发现其会表述“该类投资产品风险不高，必定盈利”，此说法不符合规范，产品负责人马上通知算法小组改进措辞，改为“该投资产品为中低风险等级，过往回报数据仅作参考，参与投资应小心评估”，同时向知识系统里加入合规性要点。
测试环节暴露的各类情况要分等级应对，最紧急的缺陷（例如 AI 应对失当造成用户困惑、人工接入渠道中断）必须马上修正，暂缓发布；次重要的瑕疵（比如应答措辞不够浅显、操作界面按键布局欠妥）可在发布后迅速改进；相对不重要的瑕疵（比如交流提示框色调欠佳）可归入后续版本完善。修复工作完成后，必须开展验证性检查，以确认故障已排除并且没有产生新的缺陷问题。检查结束后，必须撰写检查说明文件，里面应包含检查情况、待处理事项及处理措施、发布意见，供工作小组商议是否可以发布。
五、上线与运营：从灰度发布到常态化优化
AI 客服首次启用要实施逐步推广方式，防止一次性全面部署引发不可控风险。AI 产品负责人必须规划分期启用方案，
初始阶段称作“内部测试”，召集企业内部职员参与，依照实际用户咨询情形进行模拟，汇集内部意见，例如答复是否精确、功能是否运作正常，持续改进一个半月左右。
第二阶段称作“小流量测试”，挑选十分之一到百分之二十的外部用户采用 AI 客服，其余用户继续使用人工客服，观察关键数据，例如 AI 处理效率、人工转接比例、客户满意度，如果数据符合标准，比如 AI 处理效率超过一半、客户满意度超过百分之八十，就进入下一阶段。
第三阶段称作“逐步推广”，逐步扩大 AI 客服服务的用户范围，从30%提高到50%，再提高到80%，每调整一次都要等待2到3天，以确认各项数据保持稳定；第四阶段称为“全面启用”，所有用户都将自动使用 AI 客服，并且继续保留人工客服作为备用方案。
新平台启用后的管理要重点放在数据追踪和意见征集中，设定每日管理报表，追踪主要数据：
每日总咨询量，包括 AI 咨询和人工咨询的数量，咨询量数据需要统计，解决效率方面，AI 的平均响应时间要记录，人工的平均接通时间也要统计，效果指标有多个，比如 AI 解决的问题比例，人工需要转接的比例，首次解决的问题比例，用户体验方面，用户的满意度评分要计算，投诉的次数也要统计。检测到数据异常，比如机器智能处理效能骤降，或许因为资料库缺少新事项的录入，应该尽快补充；人工转接比例过高，也许因为机器无法处理的状况增多了，需要改进算法或增加信息。该电商平台 AI 客服全面启用后，发现人工转接比例很高，达到45%。经过研究，30%的转接情形源于“用户询问直播订单的事务”，由于知识库没有收录这类信息，产品负责人马上与业务部门合作增加直播订单的资料，一个星期后人工转接比例降低到30%。
用户反馈收集需多渠道进行：
在交流完成后，需要加入反馈环节，可以填写“感到满足”“觉得还行”“体验不佳”，若选择后者，则需说明具体不满之处。
其次要时常做客户调查，借助表格或面谈来获取详尽意见（比如“人工智能客服最该调整的环节”）。
第三步要研究顾客反映的情况，找出涉及智能客服的指责事项，比如“回答不准确”“联系人工服务不方便”。收来的意见要分门别类处置，比如顾客提到“智能系统不懂怎么取消直播购买”，这个疑问要加进知识库里
用户意见指出联系人工客服需要等待较长时间，应设法扩充人工服务人员数量，或者提升人工智能系统的处理效率来降低转接需求。
运营阶段还需建立 “应急机制”，应对突发问题：
出现技术难题时，例如人工智能客服平台失效，要马上转为使用人工客服，同时告知技术部门尽快解决故障，
其次处理失误情况，例如 AI 提供不当或错误内容导致用户提出异议，要终止相关数据的运用，安排工作人员介入沟通，并且改进知识库和算法
第三点涉及流量高峰应对，比如电商平台促销活动期间，或者金融产品开售时段，咨询量会突然大幅增长，这时必须提前扩充服务器资源，同时提升人工智能的并发处理性能，这样才能防止系统出现运行缓慢的情况。
六、迭代优化：基于数据与反馈持续提升价值
AI 客服的持续改进要形成制度，AI 产品负责人要综合分析业务信息与客户意见，拟定每个月的更新方案。
迭代方向主要包括三方面：知识优化、模型调优、功能升级。
知识更新依据 “待解事项” 与 “客户意见”，增补遗漏信息、纠正偏差信息、精简繁杂信息，比如客户指出 “AI 提供的物流指引过于繁琐”，能够将 5 项流程缩减为 3 项，并搭配图片进行解释；系统改进着重 “目标理解精准度” 与 “应答契合度”，倘若某个目标（例如 “账号安全” 相关咨询）理解精准度不高，必须增加该目标的标注资料，再次训练系统；产品迭代则按照工作要求增加新功能，诸如电商支持加入 “智能推荐关联商品”（当用户询问特定商品时，系统推荐同类畅销商品）、金融支持加入 “还款日期通知”（在用户了解贷款后，系统自动告知还款时间）。
改进过程要选用 “快速频繁” 的方法，每一个循环阶段（两到四个月）要集中处理一两个主要难点，防止功能过多累积。比如某个循环阶段专门处理 “人工智能不能解析日常用语的情况”，通过增加口语化信息样本（比如 “怎样退货”“货物何时抵达”）、增强模型的语言解析性能，让日常用语识别的正确度从百分之七十提高到百分之八十八。更新环节结束后要实施成效检测，参照更新前后的数据差异，比如人工智能处理效率改善了多少、使用者满足程度提高了多少，同时汇集使用者意见，判定更新是否达到了预期目标。
持续更新须参照产业前景的规划，比如电商领域增设“海外贸易”，智能应答系统要升级海外贸易相关知识（例如进口税则、全球配送周期），还要加入多语种功能（比如英文、日文）；金融组织发行“个人退休金计划”，智能应答系统须扩充退休金开户步骤、税务减免政策等资讯。要重视行业技术动向，运用新科技增强 AI 客服的功能，比如运用语音识别技术打造“语音客服”，让用户能通过语音进行咨询，AI 用语音来回应，又比如借助情感分析技术来判别用户的心情，当用户表现出愤怒情绪时，要优先安排人工客服介入，并将情况标记为“高优先级”，以此不断强化 AI 客服的竞争优势，并改善用户的感受。
总结：AI 产品经理主导 AI 客服项目的核心能力
AI 人工智能客服项目是业务、技术、体验的结合体，AI 产品经理必须拥有四大关键素养：
具备精准解读用户需求的本领，能够从既定目标与实际困难中发掘关键诉求，并将其转化为具体可行的产品规划；
第二点是需要具备联合不同部门共同工作的本领，联络计算方法制定者、程序编写人员、质量检验人员以及具体业务执行者，促进各方力量集中并确保方向一致。
第三点在于运用数据指导工作，借助对运营信息的观察来找出问题，然后根据这些信息来规划后续的改进措施。
第四点在于管控风险，需要提前分析可能出现的隐患，比如资料保护以及符合规定的情况，并且准备好相应的处理办法。
人工智能技术持续进步，AI客服将不再局限于简单应答，而是转变为具备高级功能的智能助手，能够深入分析用户需求，提供量身定制的服务，并且实现更加流畅自然的沟通过程。
人工智能产品管理者要不断加深技术认知和商业认知，既要满足现有要求，也要规划长远价值，让智能客服不仅能够降低成本提高效率，还能成为增强客户黏性推动业务发展的关键手段。