客服是目前AI應用最廣的領域，這一篇文章會來講解怎麼將AI導入在客服中，內文會直接給予具體做法，以及推薦的AI工具。
這篇文章會從「人工輔助」、「部分自動化」，「高度自動化」三個層次，依照程度的不同看待AI在客服的應用。
第一層：人工輔助
這一層的 AI 主要協助客服人員提高效率，而非直接取代人工回覆顧客。
例如有一個對話助手，可以自動整理對話摘要、提供回覆建議、快速搜尋知識庫，讓客服人員可以更快回應客戶。
能夠達成這類效果的工具很多，如ChatGPT GPTs、Gemini Gems、NotebookLM，可以上傳產品資訊、退換貨準則、FAQ等。
如我自己有建了一個客服助理，可以快速查詢資訊，獲得可複製貼上的標準回應。
第二層：部分自動化
AI 能直接處理固定流程或常見問題，例如 FAQ、查詢訂單狀態、重設密碼等。如果遇到非常見問題，再轉人工進行回覆。
從大型品牌開始，慢慢越來越多企業在官網放上智能客服，用於自動化常見的資訊類詢問，降低客服負擔，專注於處理客訴或複雜問題。
常見的方式如串接LineOA，或者直接內嵌在官網內，目前都有不少相關的服務商出現。
如果想自己客製化的話，也能夠透過Line Message API（Line OA），或者Google Dialogflow CX（內嵌官網）達成。
第三層 高度自動化（Agent）
這一層的客服AI不僅限只能回覆常見FAQ，還具備複雜情境的處理能力。
舉例而言：
在客戶詢問包裹延遲問題時，AI可能進行以下的回覆：
「您的包裹因物流中心爆量，於昨日下午延遲出貨。以目前路線狀態，預估會在明天 18:00 前送達。若您有急用，我可以幫您改寄超商。」
要能達到上述水準，AI 需要具備以下能力：
- 整合物流 API，隨時讀取最新物流資訊
- 根據歷史配送數據或物流端提供的資訊，推算合理的預估到貨時間
- 能依照客戶需求重新安排配送方式，並與物流端聯繫進行後續操作
從這個例子可以看出，這類 AI 通常需要高度客製化建置。
當 AI 與後端系統深度整合後，它就不再只是「回答問題」，而是能真正「完成任務」。
目前台灣的各大銀行都有類似的「智能客服」。無論你要查詢帳單、繳款、申辦信用卡、行動支付綁定，智能客服能夠直接引導你登入、填寫必要資訊、操作系統。
這類客服雖然能做到高度自動化，但導入成本相對較高，而且必須背後的各種規則需要寫得非常清楚，才能避免在遇到複雜情況時出現錯誤。
