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人工智能客户服务挑战：语言、幻觉、隐私、过度依赖、整合、交接、数据偏差、圆形图中的上下文。
人工智能在客户服务中面临的主要挑战。
1.幻觉——AI 模型可能会对事实产生幻觉，有时会给出错误的信息。我们使用 RAG（检索增强生成）流程来解决这个问题，即在 AI 回答问题时为其提供准确的信息，并告知其仅在生成响应时使用这些数据。然而，即使采取了这些安全措施，偶尔仍 法国电报号码数据 可能出现错误，尤其是在处理复杂或模糊的查询时。

2.过度依赖人工智能——在长时间的对话中，人工智能可能难以保持同理心和语境。在客户服务中，最好结合人工和人工智能，以便客户获得最佳体验。实用的混合方法允许人工智能处理常规咨询，而人工客服则负责处理需要细致理解的复杂案例。

3.缺乏人工交接——许多人工智能系统在必要时无法有效地将对话转接给人工客服。复杂的工单系统需要清晰的升级协议，能够根据情绪分析、复杂度阈值或明确的客户请求触发人工干预。如果没有适当的交接机制，客户可能会陷入令人沮丧的人工智能循环中。

4.语境理解能力有限——尽管人工智能技术已显著提升，但它仍然难以理解人类代理能够自然掌握的细微语境线索、文化差异以及隐含信息。这种局限性可能导致误解或不恰当的通用响应，无法解决客户的具体情况。

5.训练数据偏差——人工智能系统会反映其训练数据中存在的偏差。这可能导致不同客户群体或沟通方式的服务质量不一致。定期审核和再培训对于确保公平公正的服务交付至关重要。

6.集成挑战——实施人工智能工单系统通常需要集成现有的 CRM 系统、知识库和其他业务工具。技术兼容性问题、数据迁移问题以及工作流程中断会使部署变得复杂，并降低效率。