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根据Gartner上月发布的一项针对432个应用场景的分析，客户服务中心中仅有四分之一的人工智能应用能够实现投资回报。另有四分之一的应用带来负收益，42%的应用投资回报不明确——支持部门负责人表示他们根本无法衡量其产生的价值。只有11%的客户服务应用场景达到了收支平衡。

尽管回报尚不清晰，超过四分之三的管理者仍计划在2026年增加对人工智能的投资。

一面是高管宣传成功，一面是多数企业难见实效

从Verizon到Airbnb等大型企业的高管纷纷宣传其AI聊天机器人的成功案例，但大多数企业在客户服务领域的人工智能投资所实现的成本节约仍难以落地。

在各业务职能中，客户服务是企业采用人工智能的领先领域。Gartner发现，客户服务和支持团队平均正在推进近五个AI应用场景，并将约13%的功能预算投入人工智能。然而，客户支持负责人正越来越多地被要求以他们往往无法证明的成果来评估绩效。超过一半的服务与支持负责人预计，到2026年他们的激励机制将直接与AI应用成果挂钩。

自上而下的指令，而非自下而上的问题

专家表示，这种脱节现象源于自上而下的做法——未能解决客户的实际需求，且对人员规模和控制范围的假设过于简化。

“我们目前看到的部署情况背后，是每个人都想尽快引入人工智能，”Zendesk旗下Forethought AI Agents的人工智能负责人表示，“这是一项自上而下的举措：我们需要人工智能、客户支持和客户体验。”

领导层在指示客服部门实施人工智能时，往往没有从明确的客户问题出发。Info-Tech Research Group首席研究总监指出：“太多的人工智能项目启动，都是出于向董事会展示可信AI战略的压力，而不是基于清晰界定的业务问题。”

许多企业期望通过减少人力来节省成本，让AI代理接管客服代表处理的大量简单问题。但根据Gartner的数据，增加员工数量的企业比例与减少员工数量的企业比例相当——约有四分之一企业报告了人员增长，另有约四分之一报告了人员缩减。随着越来越多的企业采用人工智能，它们也需要招聘新的专业岗位来管理AI。

“控制”不等于成功

如果无法帮助客户，那么“控制”目标也是一种错误的思路。“人们常常误将‘控制’等同于成功，”专家表示，“延迟与人工客服的接触，并不等于解决了客户的问题。真正的检验标准其实很简单：客户是否以更少的努力获得了他们所需的结果？”

Gartner的研究结果与Zendesk近期发布的报告一致。尽管七成的组织已在客户体验中部署了AI，但只有少数企业真正实现了通过改善成果和投资回报率来创造价值。换言之，AI在客服领域的普及速度远远跑在了价值验证的前面——部署容易，证明它值不值那个价钱，才是真正的难题。