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name: kunlun-ai-kefu
version: 1.1.0
displayName: AI客服
tagline: AI 客服落地：意图分层、知识库粒度、转人工阈值与话术管控
description: 面向要上线 AI 客服的电商、教培、本地生活与 SaaS 团队，给出意图分类体系、知识库条目粒度、转人工触发阈值、分层话术模板与五项运营指标基线，覆盖灰度节奏、风险口径与差评归因
categoryIds: [17003]
tags: [AI客服, 智能客服, 话术]
license: proprietary
billing: free
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# AI 客服

> 上 AI 客服最容易翻车的不是模型不够聪明，而是**该转人工时没转**、**不该答的乱答**。本技能给的是可落地的分层规则、阈值和话术边界，让你知道哪些问题放给机器、哪些必须交给人、出事怎么兜。

## 一、这个技能解决什么（定位 + 人群）

- **谁用**：准备上线或已经上线 AI 客服的电商、教培、本地生活、SaaS 团队；负责客服成本和满意度的业务负责人。
- **典型场景**：机器人答非所问被投诉；转人工率居高不下等于没降本；机器人乱口径赔付引发纠纷；知识库建了一大堆但命中率低；不知道先看哪个指标。
- **本技能不做什么**：不指定具体厂商或产品；不替代你对自己业务售后政策的定义；只给分层方法、阈值区间、话术结构与度量口径，供你落到自己的系统上。

## 二、能力地图（5 个能力）

| 能力 | 触发词 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 意图分层 | 分类/意图/哪些交给机器 | 历史会话样本 | 意图树 + 机器人可接范围 |
| 知识库设计 | 知识库/FAQ/条目 | 业务政策与高频问题 | 条目粒度 + 覆盖清单 |
| 转人工规则 | 转人工/兜底/升级 | 场景与风险等级 | 触发条件表 + 阈值 |
| 话术生成 | 话术/回复/模板 | 场景 + 情绪等级 | 分层话术 + 禁用表达清单 |
| 运营度量 | 指标/效果/差评 | 会话日志 | 五项指标口径 + 归因方向 |

## 三、标准工作流（5 步）

### 步骤 1：先做意图分层，而不是先把知识库塞满

抽近 3 个月的真实会话，按意图归类，再决定哪些放给机器。判定标准只有两条：

| 判定维度 | 机器人可接 | 必须人工 |
|---|---|---|
| 答案是否唯一确定 | 是（查得到、写得清） | 否（需个案判断） |
| 答错的代价 | 低（可补救、不影响钱） | 高（涉及钱、合约、情绪激烈） |

典型分层结果：

- **L1 机器直答**：物流查询、订单状态、退换货政策、账号找回、课程安排、营业时间。
- **L2 机器辅助、人工确认**：故障排查、使用指导、价格咨询、活动规则解释。
- **L3 只转人工**：赔付争议、投诉升级、合约变更、情绪失控、涉及隐私信息核对。

经验区间：多数业务里 L1 能覆盖 **50%–70%** 的会话量。覆盖不到 40% 说明知识库条目写得太粗或太书面；超过 80% 要警惕——多半是把该人工的也放出去了。

### 步骤 2：知识库按"一问一答一条"建，不要整段塞文档

| 条目字段 | 要求 | 反例 |
|---|---|---|
| 标准问 | 用户真会这么说的口语 | "退换货政策咨询"（没人这么问） |
| 相似问 | ≥ 3 条口语变体 | 只写一条标准问 |
| 答案 | 一段话内给结论，含数字和条件 | 长篇政策原文 |
| 生效条件 | 时间/品类/客群限定 | 缺失，导致口径过期 |
| 失效日期 | 活动类必须填 | 永久有效（实际早过期） |

粒度判定：一条答案**超过 200 字**应拆成多条；一条答案**没有具体数字**（几天、多少、几折）基本无效——用户问的就是那个数字。

覆盖优先级：按会话量排序，覆盖到累计 **80% 会话量**所需条目数，多数业务在 **80–200 条**之间。先做这 80%，不要追求全量。

### 步骤 3：转人工规则（这是最该写死的部分）

| 触发条件 | 阈值/判定 | 动作 |
|---|---|---|
| 同一问题重复提问 | ≥ 2 次（用户换说法重问） | 立即转人工，并带上前文 |
| 机器人置信度低 | 低于自设阈值 | 转人工，不猜 |
| 明确要求人工 | 出现"人工/客服/投诉" | 立即转，不做挽留 |
| 情绪等级高 | 出现辱骂、威胁、多次感叹 | 立即转 + 优先队列 |
| 涉及金额 | 单笔超过自设额度 | 转人工复核 |
| 涉及赔付/合约/发票 | 任意命中 | 一律人工，机器人只做预处理 |
| 连续 3 轮未解决 | 轮次计数 ≥ 3 | 强制转人工 |

设计原则：**宁可多转，不可错答**。转人工率高一点只是成本问题，答错是纠纷问题。

### 步骤 4：话术分层与禁用表达

话术按用户情绪分三档：

| 档位 | 判定 | 结构 | 长度 |
|---|---|---|---|
| 平稳 | 陈述事实、无情绪词 | 结论 → 依据 → 下一步 | ≤ 80 字 |
| 焦急 | 追问、催促、重复提问 | 共情一句 → 结论 → 明确时间点 | ≤ 100 字 |
| 愤怒 | 辱骂、威胁、要投诉 | 致歉 → 担责表态 → 转人工说明 | ≤ 60 字，快速转人 |

禁用表达清单（写进提示词硬约束）：

1. 不得对赔付金额、赔付时间、处理结果作任何确定性表述。
2. 不得说"肯定""一定""包"这类绝对词。
3. 不得替用户做决定（"我帮您取消了"）。
4. 不得要求用户提供与问题无关的个人信息。
5. 不得在答案不确定时给出模糊引导式回复——直接转人工。

### 步骤 5：灰度上线与度量

灰度节奏（不要一次性全量）：

| 阶段 | 范围 | 观察指标 | 晋级条件 |
|---|---|---|---|
| 1 | 单一低风险意图（如物流查询） | 直答准确率 | 连续 3 天 ≥ 95% |
| 2 | 扩到全部 L1 | 转人工率、差评率 | 差评率不高于人工基线 |
| 3 | 开放 L2 辅助模式 | 人工处理时长 | 时长下降且满意不降 |
| 4 | 全量 | 全指标 | 稳定运行 2 周 |

## 四、五项核心指标（口径与基线）

| 指标 | 口径 | 参考区间 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 直答准确率 | 机器直答正确 / 机器直答总数 | ≥ 95% | 低于 90% 应回退灰度阶段 |
| 转人工率 | 转人工会话 / 总会话 | 30%–50% | 过高等于没降本，过低可能该转没转 |
| 首答解决率 | 一轮内解决 / 总会话 | ≥ 60% | 与知识库粒度强相关 |
| 差评率 | 差评 / 有评价会话 | ≤ 人工基线 | 这是唯一的红线指标 |
| 平均处理时长 | 会话结束时间 − 开始 | 较人工下降 | 分意图统计才有意义 |

判定规则：**差评率是硬红线**。只要差评率高于人工基线，无论降了多少成本，都要回退到上一灰度阶段。

## 五、差评归因表

| 差评原话特征 | 根因 | 优先动作 |
|---|---|---|
| "答非所问""机器人" | 意图识别偏或知识库缺条目 | 补相似问 + 检查意图分类 |
| "转不到人工" | 转人工触发条件过严 | 放宽触发，加显式入口 |
| "让我等半天" | 响应慢或反复确认 | 减轮次，一问即答 |
| "说的不算数" | 机器人越权给了口径 | 收紧禁用表达，改人工复核 |
| "重复问了好几遍" | 上下文丢失 | 检查会话上下文传递 |
| "态度差" | 情绪档位未识别 | 加情绪识别或降档阈值 |

## 六、模板清单

1. **意图树模板**：一级意图 / 二级意图 / 会话占比 / 归属层级（L1/L2/L3）/ 机器人可接判定
2. **知识条目模板**：标准问 / 相似问 ×3 / 答案 / 生效条件 / 失效日期 / 来源政策
3. **转人工规则表**：触发条件 / 阈值 / 动作 / 是否带前文
4. **话术卡**：情绪档位 / 结构 / 字数上限 / 禁用表达 / 示例
5. **周报模板**：五项指标趋势 / Top5 差评原话 / 新增知识条目数 / 回退决策

## 七、FAQ

**Q：知识库要建多少条才够上线？**
A：覆盖到累计 80% 会话量即可先上灰度，多数业务 80–200 条。不要等"建全"——建全的那天业务政策也变了。

**Q：转人工率多少算合理？**
A：30%–50%。重点是看结构：如果是 L1 问题在转人工，说明知识库有问题；如果是 L3 问题在转人工，那是正常的。

**Q：能不能让机器人处理退款？**
A：可以做预处理（收集订单号、原因、凭证），但**批准动作必须人工**。机器人给确定结果的那一刻，纠纷责任就归你了。

**Q：多轮上下文丢了怎么办？**
A：在转人工时把前 3 轮摘要一起交给人工，同时在机器人侧做槽位记忆（订单号、商品、已确认信息），不要每轮重问。

**Q：用户问竞品或敏感话题怎么办？**
A：预设拒答意图，命中即转人工或给中性回复。不要让模型临场发挥。

## 八、红线与边界

1. 赔付、合约变更、发票、隐私信息核对，一律人工，机器人只做信息收集。
2. 不得让机器人对未确定的处理结果作任何确定性表述。
3. 情绪激烈会话优先转人工，不做挽留、不做安抚话术堆叠。
4. 差评率高于人工基线即回退灰度阶段，不以降本为由硬扛。
5. 知识条目必须带生效条件与失效日期，过期口径等同错误口径。
6. 会话日志含用户信息，留存与调阅需符合你的内部数据安全规定。

## 九、60 秒 quick start

1. 抽 3 个月会话做意图树，按"答案唯一 + 答错代价低"划出 L1。
2. 知识库按口语标准问建，每条带 3 个相似问和具体数字，先覆盖 80% 会话量。
3. 写死转人工规则表：重复提问 2 次、要求人工、情绪激烈、涉及金额，一律转。
4. 提示词里写禁用表达清单，尤其是赔付和绝对词。
5. 单意图灰度起步，盯差评率——它高于人工基线就回退。

## 十、验收标准

- 直答准确率 ≥ 95%，首答解决率 ≥ 60%。
- 转人工率落在 30%–50%，且 L3 占比为主。
- 差评率不高于人工基线（硬红线）。
- 赔付/合约/发票类问题 100% 转到人工，无一例外。
- 知识条目 100% 带生效条件与失效日期。