天润融通周光杰：告别传统智能客服三大困境，让AI员工实现思考、执行、闭环 客服节精彩回顾
5月15日，第十届中国客户服务节在江西上饶盛大开幕，来自国家部委、地方政府、企事业单位的近千名代表齐聚一堂，共庆客服人自己的节日。
盛会现场，天润融通AI智能体产品运营负责人 周光杰聚焦AI应用前沿议题带来了《从“响应”到“解决”，AI智能体在客服场景的落地实践》主题分享。
当前，许多企业的智能客服仍停留在“能回答问题”但“解决不了问题”的阶段。
用户描述复杂需求时系统捉襟见肘，多轮对话中反复重复信息体验极差，且无法调用业务系统完成退款、报修等闭环操作。
传统智能客服的三个困境，导致企业投入大、见效慢。天润融通过去两年交付了300多个AI智能体项目，从实践中总结出一条从“响应”到“解决”的落地路径，并通过“按效果付费”模式，让企业真正为结果买单。
传统智能客服为何解决不了问题？
怎么让AI员工能思考、能执行、能闭环？
AI的真人感做到了哪种程度？
周光杰 天润融通AI智能体产品运营负责人
许多企业在部署智能客服时满怀期待，但上线后发现：用户描述一段文字或发一张图片，系统就难以应对；每次沟通都要重复已经反馈过的问题；真正要完成退款、报修等操作时，智能客服无法调用业务系统。
第一，被动响应，无法有效解决复杂问题。只能回答预设问题，无法主动理解并执行复杂任务。
第二，缺乏长期记忆，客户体验差。仅具备对话级短期记忆，用户需反复重复信息。
第三，系统集成和工具调用能力有限。无法有效调用API和业务系统，服务能力受限。
破局之道在于从“智能客服”升级为“AI智能体”（AI Agent）。
持续自主执行任务（如退款需查订单、判条款、生成工单、回复客户、发短信）；
智能分解复杂任务（用户一句话中包含“查积分”和“兑换商品”两个意图，自动拆解执行）；
长期记忆（记住用户历史进线渠道、反馈过的问题、提交的工单）。
天润融通在近两年交付了300多个项目，从中提炼出项目交付没有达到预期的四个主要原因。
1.认知原因：经过传统的智能客服或相关软件，使企业将AI视为一次性购买的软件，忽视其作为“数字员工”需要持续训练和运营的本质；容易“憋大招”，期望短期内解决所有问题，缺乏耐心。
2.流程设计原因：将复杂繁琐的人工流程直接复用给AI，或套用传统NLP机器人的知识库和流程，未结合AI智能体多轮对话、推理能力重新设计。
3.团队协作原因：一般是技术团队主导，业务和客服专家参与不足，导致AI无法理解真实业务场景逻辑；客服、技术、产品、运营部门沟通割裂。
4.AI运营原因：认为上线即终点，未建立数据监控、模型迭代的长效机制；忽视知识库价值，知识质量差、不完整、边界不清晰，导致AI回答错误。
为解决这些问题，天润融通引入了“AI员工”概念——具备文字、图片、语音多模态感知、理解、推理、执行能力的智能体，可以像真人一样独立完成复杂客服任务。
2号AI员工：服务建单专员。当故障无法远程解决时，AI负责售前留资、报装、报修、客诉等场景的信息收集和工单创建。建单准确率可做到95%，转人工率降低至20%，单个并发可处理100单以上。
传统软件采购中，企业难以衡量ROI，效果不可控、风险自担。天润融通推出“按效果付费”模式，分四步走：
场景诊断（明确当前问题解决率与差距）→ POC验证（搭建并上线验证，拿到效果基线）→ 按效果付费（明确效果目标，按达成付费）→ 持续运营（专人对接，确保效果不断提升）。
在真实客户案例中，有企业的AI解决率从40%做到了80%，转人工率从50%降至13%，AI服务后的满意度评分可达4.5以上。
某头部智能制造企业，AI解决率从50%提升到85%，在业务增长30%的情况下，客服团队没有做任何扩容，年化节省成本超过600万元。
在呼入场景中，通过AI分流替代传统IVR，用户找到解决方案的时间从2分钟缩短至40秒，企业的话费成本也显著降低（400热线按分钟计费）。
此外，AI客服可以带有地方口音，极具真人感；能够灵敏地打断、附和；完成复杂地址确认、模糊时间澄清、服务项目查询和报价；低时延、背景音、查询前安抚等细节，进一步提升了对话体验。
天润融通的实践表明，AI智能体的核心价值在于从“响应”到“解决”。
它不是工具，而是能思考、能执行、能闭环的“AI员工”。通过深度运营（专人驻场、数据驱动、效果导向）和按效果付费（风险共担、利益共享），企业才能真正用好AI，让每一次客户互动都有结果。
主题分享 | 从“响应”到“解决”，AI智能体在客服场景的落地实践
