服务AI新视野 | 深度对话九牧服务数字化掌舵人:解析 AI 赋能服务转型的多维密码

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作者：微信文章


这是”服务AI新视野”的第4篇，采访自九牧服务数字化负责人金海燕



金海燕，九牧服务数字化负责人，拥有十多年服务管理经验，其职业生涯横跨母婴用品、快消品净水业务等多元行业领域，曾在联合利华等知名企业担任重要职务。现任九牧服务数字化负责人，领导企业级数字化服务中台建设，并率先引入一系列前沿 AI 技术，显著提升了服务效率与服务体验，为九牧客户服务团队注入了强大的科技驱动力。管理格言：用代码重塑服务温度，让每个技术决策都能转化为客户嘴角的微笑曲线。





作为服务部门管理者，您认为AI应用将给客户服务工作带来哪些变化？

金海燕：AI给服务工作带来的变化，主要体现在以下几个方面：

一是通过智能化技术赋能，我们实现了服务响应效能的系统性升级：以400热线服务场景为例，当终端用户发起产品故障咨询时，我们利用AI，将实时咨询数据与历史案例库进行深度关联分析，从而构建出优选解决策略矩阵。这种基于大数据挖掘的智能辅助决策机制，不仅赋能一线服务人员实现精准化服务交付，更在服务闭环管理中形成了标准化的解决方案输出体系，最终实现了服务质量和运营效率的双重价值提升；

二是配件订购的精准度提升：依托AI驱动的智能识别，实现了备件管理的范式升级。通过深度学习算法对海量产品图谱进行多维度解析，并结合动态迭代的配件数据库，构建了精准的智能匹配引擎。在维修服务场景中，实现配件需求的自动化匹配和精准化推荐。

三是用户体验优化：以远程指导服务为例，当用户家中卫浴产品，如马桶出现故障时，结合AR和AI技术，通过虚实融合的交互式指导体系，引导用户完成自主化的问题排查与功能复位。这样一来，用户无需等待维修师傅上门，大大提升了服务效率和服务体验；

四是服务运营成本降低：借助AI技术，服务人员能够有效处理那些简单且重复性高的工作任务。举例来说，在服务履约过程中，我们采集了很多场景、故障图片，以往通过人工进行图片质检，费时费力。现在我们可以利用AI技术帮助我们自动完成图片质量检测，这一变革直接替代了传统的人工审核方式，能够显著降低服务运营成本。



为了迎接这种变化，您在服务团队工作革新上有哪些布局？或计划做哪些布局？

金海燕：九牧很早就前瞻性的投入了大量资源，专注于AI技术的研究与探索，但是若要独立开展AI的研发与训练，所需投入的成本高昂。Deepseek大模型的开源问世，为九牧带来了新的契机。今年三月份，我们正式接入Deepseek，并启动了自有大模型的训练工作。

随着大模型技术进入规模化应用阶段，我们的服务体系也会迎来一次深刻的智能化重构。在持续保障用户体验与服务质量的前提下，我们将通过AI优先（AI-First）战略，系统性推进服务流程的自动化与智能化升级。2025年，我们在AI服务应用方面有望取得多方面进展：

首先是智能知识库。在数字化转型浪潮下，传统知识库的局限性日益凸显——静态化的知识架构、碎片化的信息关联以及被动的查询模式，严重制约了知识流转效率。今年我们将计划携手DeepSeek技术，打造新一代认知智能平台，实现从"信息存储"到"知识赋能"的转变。

其次，面对全渠道客服体系存在的协同壁垒与效率瓶颈，我们正通过全媒体智能工作台（Omni-channel Intelligent Workspace）项目，实现服务能力的升级。以客服与用户的通话场景为例，以往当用户通过电话详细描述问题时，客服人员需要一边倾听，一边手动记录通话内容，这不仅耗费大量时间和精力，还容易出现记录错误或遗漏。通过智能工单中台：基于深度学习的上下文理解模型，实现从语音流到结构化工单的端到端自动化转换（准确率达98.7%）。



您觉得AI在哪些具体服务场景中应用，能够切实提升服务效率和客户体验？

金海燕：除了前面所提及的，我认为AI客服在提升服务效率和客户体验方面也极具潜力。

其一，从服务时长与效率的角度出发，AI客服具备 7×24 小时不间断服务的能力。目前，九牧的客服团队同样实行 7×24 小时响应机制，夜间也有客服人员坚守岗位。若能在后续逐步用AI 客服替代部分夜间客服工作，将为企业和用户带来诸多益处；

其二，在应对业务高峰场景方面，AI客服可发挥关键作用。每逢大促期间，我们的客服电话量会急剧攀升，大量用户同时进线咨询，会导致转接成功率降低，用户排队等待时间大幅延长。在这种咨询高峰时段，AI 客服可承担起一部分简单问题的咨询解答工作。显著缓解客服团队在高峰期的接待压力，确保客服人员能够集中精力处理更为复杂和紧急的问题，提升整体服务效率和质量。



您认为服务管理平台在哪些方面做AI能力提升，能够更好的支撑您的管理规划落地？

金海燕：除了在各类业务应用场景中提升 AI的能力，使其更好地服务于业务之外，我认为服务管理平台还可以充分发挥 AI 在智能分析与预测方面的优势。具体而言，平台可以借助 AI 技术，对企业内部多元的数据进行全面整合，通过对这些数据的深度挖掘与分析，构建出精准的用户需求预测模型，帮助服务管理者提前洞察用户需求的变化趋势，帮助企业管理者及时、准确地调配服务战略。











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