24 小時客服，不只是 AI 自動回覆：企業如何打造真正不中斷的顧客服務營運？

當企業談到「24 小時客服」，第一個想到的通常是 聊天機器人。

在網站上放一個對話框，匯入常見問題，讓 AI 在客服下班後繼續回答，似乎就完成了全天候服務。

但顧客真正遇到的問題，往往不是一句話可以回答的。

他可能想查詢訂單進度、變更配送資訊、申請退款、確認帳務、預約維修、補交文件，或處理一個已經跨越多個部門的客訴案件。這些需求不只需要「回答」，還需要辨識身分、查詢企業資料、建立案件、執行流程、追蹤處理進度，並在必要時交由適合的真人客服接手。

因此，真正的 24 小時客服，不是讓 AI 一直說話。

而是讓整個 顧客服務營運 在任何時間都能持續理解需求、推動流程、解決問題，並為顧客創造下一步進展。

顧客期待的不是「有人在線」，而是問題能繼續往前走

過去，客服時間通常跟著企業的營業時間運作。

顧客在晚上寄出 電子郵件、假日留下訊息，或在電話語音系統中完成留言，等到下一個工作日再由客服人員回覆。這種模式建立在一個前提上：顧客願意等待。

但這個前提正在快速消失。

HubSpot 的服務趨勢研究發現，超過半數負責顧客關係管理的主管表示，顧客現在期待問題能在三小時內獲得解決。

這代表「服務時間」已經不只是客服中心如何排班的問題，而是企業是否具備全天候營運能力的問題。

對顧客而言，他們未必要求每個時間點都有真人立即接聽，但至少會期待自己的問題在送出之後能夠持續往前推進。

例如：

• 系統可以立即辨識問題類型並提供正確資訊。

• 顧客可以查詢訂單、會員或案件狀態。

• AI 能完成簡單的資料修改或流程申請。

• 夜間提出的需求可以自動建立案件並進入處理流程。

• 若需要真人，系統能保留完整上下文，在下一個服務時段直接接續處理。

• 緊急或高風險案件可以即時升級，不必等到隔天才被看見。

真正的 24 小時服務，不代表每件事都必須在深夜完成，而是無論顧客何時進線，企業都不會讓需求停在原地。

等待時間，已經不只是客服績效指標

客服回應速度過去常被視為營運效率指標，例如平均等待時間、平均處理時間或服務時效協議（SLA）達成率。

但近年的研究顯示，等待時間與問題解決能力，已經會直接影響顧客是否繼續消費。

Qualtrics 的聯絡中心研究指出，當顧客認為等待時間令人滿意時：

• 加購的可能性提高至 2.6 倍。

• 推薦品牌的可能性提高至 3 倍。

• 若問題能在第一次聯繫中解決，推薦意願也會提高至 2.1 倍。

Qualtrics 另一份全球消費者研究也發現，滿意顧客購買更多產品或服務的可能性為 2.3 倍，信任品牌的可能性為 3.8 倍，推薦品牌的可能性則高達 4.1 倍。

反過來看，一次不良體驗就可能直接影響營收。Accenture 的研究顯示，87% 的受訪者表示，一次糟糕的服務體驗就可能讓他們避開該品牌。

因此，24 小時 顧客服務營運 的商業價值，不能只用「節省多少客服人力」衡量。

它同時會影響：

• 回應時間

• 解決時間

• 首次接觸解決率

• 顧客滿意度（CSAT）

• 顧客信任與推薦意願

• 顧客留存

• 顧客流失

• 潛在客戶承接

• 轉換率

• 加購營收

企業回覆得愈快，並不必然代表顧客體驗愈好；但當企業能夠更快地理解問題、採取行動並完成解決，客服就不再只是成本中心，而會成為影響留存與收入的營運能力。

企業真正需要的，是 24 小時營運能力

並非所有企業都需要在凌晨三點安排真人客服，也不是所有問題都必須在幾分鐘內完成。

B2C 零售、金融服務、旅遊、電商、物流、電信與數位平台，通常有較高比例的非辦公時間需求。B2B 企業的即時進線量可能較少，但單一案件的商業價值、複雜度與風險通常更高。

兩者需要的 24 小時客服模式並不完全相同。

B2C 場景通常更重視：

• 高頻問題即時處理

• 訂單、物流與帳務查詢

• 大量流量承接

• 夜間與假日服務

• 多語言與跨市場覆蓋

B2B 場景則可能更重視：

• 服務中斷與重大事件通報

• 高價值客戶的服務時效承諾

• 跨部門案件協作

• 技術問題的完整上下文

• 客戶成功與續約風險

但無論是 B2B 或 B2C，共同要求都是：顧客需求不能因為客服人員下班，就完全離開企業的營運視野。

換句話說，企業未必需要「24 小時都有真人在線」，但需要具備以下能力：

1. 任何時間都能接收顧客需求。

2. 任何時間都能理解需求與判斷優先順序。

3. 可以自動處理適合標準化的問題。

4. 無法自動完成時，仍能建立案件並安排後續流程。

5. 緊急、高風險或高價值需求可以即時升級。

6. 真人接手時，不需要顧客重新說明一次。

這才是 24 小時 顧客服務營運 的核心。

為什麼傳統的夜間客服模式仍然很難擴充？

企業過去通常透過幾種方式延長服務時間：

• 增加夜班與假日班。

• 建立跨區域或跨時區團隊。

• 外包給 客服中心 或 客服委外服務。

• 使用 電子郵件、留言表單或語音信箱。

• 導入常見問題聊天機器人承接基本問題。

這些方法並非完全無效，但往往只能補足其中一個環節。

加班與夜間排班

夜間班表可以讓真人持續接聽，但企業必須承擔更高的人力成本，也容易遇到招募、訓練、管理與流動率問題。

Deloitte 曾指出，客服工作具有高度壓力，年流動率可能達到 38%。當企業需要同時處理夜間、假日、多語言與全球市場時，人力複雜度還會進一步增加。

電子郵件 與留言

電子郵件、表單與語音留言可以避免需求遺失，但本質上仍是等待佇列。若後續沒有自動分類、優先排序、案件建立與服務時效管理，隔天的客服團隊只會面對更多未整理的待處理案件。

傳統 聊天機器人

聊天機器人可以處理常見問題、流程導引與簡單分流，但若它無法連接顧客關係管理系統、客服案件、工作流程與企業系統，就很難處理真正需要行動的問題。

這些做法的共同限制是：它們延長了「可以接觸企業」的時間，卻不一定延長了「企業可以解決問題」的時間。

聊天機器人 不等於 24 小時客服

聊天機器人 是全天候服務的重要能力，但它只是整個 顧客服務營運 的入口之一。

傳統 聊天機器人 通常擅長：

• 回答常見問題

• 提供產品或服務資訊

• 引導顧客找到正確頁面

• 蒐集基本資料

• 進行初步分類

• 將對話轉交真人

但實際客服需求往往需要更多能力。

例如顧客詢問：「我的退款為什麼還沒收到？」

真正的處理流程可能包括：

1. 驗證顧客身分。

2. 查詢訂單與付款資料。

3. 確認退款是否已核准。

4. 判斷延遲發生在哪一個環節。

5. 必要時重新觸發付款或財務流程。

6. 建立 客服案件 並通知相關部門。

7. 告知顧客預計完成時間。

8. 持續追蹤直到案件關閉。

若系統只能回答「退款通常需要 7 至 14 個工作日」，它雖然完成了一次自動回覆，卻沒有真正解決顧客的問題。

這也是聊天機器人與 AI 智慧代理的重要差異。

聊天機器人主要以「對話與回答」為中心；成熟的 AI 智慧代理則必須能夠：

• 理解顧客意圖。

• 取得顧客與案件上下文。

• 檢索可靠的企業知識。

• 根據規則判斷下一步。

• 串接企業系統或執行工作流程。

• 建立或更新 客服案件。

• 在多個系統之間完成動作。

• 判斷何時應該交由真人。

• 保留完整紀錄供監督與稽核。

因此，企業的問題不應只是「我們有沒有 聊天機器人」，而應該是：

當顧客在非營業時間提出需求時，系統能否把問題一路推進到解決？

AI 愈普及，真人客服反而愈重要

AI 可以提供速度與規模，但客戶並不會因此無條件接受自動化。

Gartner 在 2024 年的調查中發現，64% 的顧客偏好企業不要在客服中使用 AI，53% 甚至表示，如果知道企業將使用 AI 提供客服，可能考慮轉向競爭品牌。

Qualtrics 的研究也顯示：

• 61% 的消費者偏好透過真人渠道完成任務。

• 74% 更傾向由真人處理問題或技術支援。

• 53% 擔心 AI 客服帶來隱私風險。

這些數據並不代表企業應該停止導入 AI，而是說明企業不能把「降低真人接觸率」當作唯一目標。

顧客真正排斥的通常不是 AI 本身，而是以下體驗：

• AI 不理解問題，卻不斷重複相同回答。

• 顧客無法找到真人。

• 轉接後必須重新說明所有內容。

• AI 提供錯誤、過時或不符合政策的資訊。

• 高風險問題在沒有人工監督下被自動處理。

• 企業沒有清楚說明顧客正在與 AI 互動。

因此，成熟的顧客服務營運不應設計成「AI 或真人」二選一，而應採用「AI 優先處理、真人適時把關」的協作模式。

AI 智慧代理與真人客服應該如何分工？

一套成熟的分工原則，可以從四個維度判斷：

一、任務是否標準化？

高頻、流程固定、規則清楚的任務，適合優先交給 AI。

例如：

• 訂單與物流狀態查詢

• 常見問題與政策說明

• 會員資料查詢

• 密碼與登入問題

• 預約、取消與改期

• 案件建立與初步分類

• 文件補件提醒

• 基本資格判定

二、答案是否能被驗證？

AI 執行後，若結果可以透過系統狀態、規則或資料立即驗證，風險通常較低。

例如查詢庫存、確認案件狀態或提供帳單副本，通常比判斷複雜客訴責任更適合自動化。

三、是否涉及高風險或政策例外？

以下情況通常應交由真人：

• 高金額交易

• 詐欺或身份爭議

• 法規與合規問題

• 退款、賠償或政策例外

• 高流失風險客戶

• 跨部門責任判斷

• 敏感個資或醫療、金融資訊

• 顧客明確要求真人

四、是否需要同理與關係判斷？

當顧客情緒升高、問題反覆發生，或案件涉及長期關係與信任時，真人客服仍有不可取代的價值。

AI 可以先完成資料蒐集、問題摘要、歷史紀錄整理與建議回覆，讓真人直接從最需要判斷的部分開始處理。

這種模式下，AI 負責規模、速度與一致性；真人負責例外、情緒、信任與商業判斷。

顧客服務與顧客服務營運有什麼不同？

傳統的顧客服務通常聚焦在顧客提出問題之後，企業如何回應與處理。

顧客服務營運 的範圍則更廣。

它關注的是：企業如何讓顧客需求從進入、理解、分流、執行到關閉，形成一套持續運轉、可監控、可改善的營運系統。

可以將 顧客服務營運 定義為：

一套讓企業能在任何時間、任何渠道持續理解顧客意圖，調度知識、資料與企業系統，執行標準化動作，必要時無縫交棒給真人，並透過分析與治理持續優化的營運架構。

這套架構處理的，不只是對話。

它同時涵蓋：

• 顧客身份與歷史資料

• 多通路互動紀錄

• 知識管理

• 客服案件 與案件生命週期

• 顧客關係管理系統 與訂單資料

• 跨部門 工作流程

• AI 智慧代理與真人協作

• 服務時效與優先順序

• 品質監督與品質檢核

• 資料安全與合規

• 營運分析與持續改善

這也是為什麼國際市場的產品語言正逐漸從單一聊天機器人，走向顧客服務平台、顧客互動平台、問題解決平台、自主式顧客平台與 AI 驅動的體驗協作。

雖然各家使用的名稱不同，但發展方向相當一致：客服正在從單點工具，演進為跨渠道、跨系統、跨人機角色的營運平台。

24 小時 顧客服務營運 的完整架構

成熟的全天候客服，不是把網站文字客服、LINE、WhatsApp、電子郵件、語音電話、顧客關係管理系統、客服案件與 AI 分別買齊，而是讓所有能力在同一條營運鏈上共同運作。

第一層：顧客入口

企業需要承接顧客實際使用的渠道，包括：

• 網站

• 手機應用程式

• LINE

• Messenger

• Instagram

• WhatsApp

• 電子郵件

• 語音電話

• 社群媒體

全通路 的重點不是渠道數量，而是顧客在不同渠道之間移動時，身份、案件與對話上下文不會消失。

第二層：理解與知識

顧客進線後，系統需要判斷：

• 顧客是誰？

• 他想做什麼？

• 使用什麼語言？

• 過去發生過什麼？

• 是否已經有進行中的案件？

• 問題的風險、情緒與優先程度為何？

• 哪一份知識或政策適用？

這一層通常包含：

• 顧客身分辨識

• 意圖辨識

• 情緒辨識

• 語言辨識

• 上下文記憶

• 知識管理

• 檢索增強生成（RAG），讓 AI 依據企業資料回答

• 政策防護規則

沒有良好的知識管理，再強的生成式 AI 也可能快速產生錯誤答案。

Gartner 的研究指出，61% 的客服主管仍有知識文章等待修訂，超過三分之一甚至沒有正式流程處理過時內容。這說明 AI 客服的品質問題，很多時候並不是模型不夠聰明，而是企業知識本身沒有被妥善治理。

第三層：編排與執行

真正的 AI 智慧代理不只回答問題，還需要採取行動。

例如：

• 查詢 顧客關係管理系統

• 建立或更新 客服案件

• 修改訂單資訊

• 觸發退款或補件流程

• 建立維修預約

• 串接企業資源規劃、帳務或付款系統

• 通知內部團隊

• 根據服務時效承諾設定優先順序

• 追蹤案件直到完成

這一層需要：

• AI 智慧代理

• 工作流程引擎

• API 串接

• 顧客關係管理系統

• 客服案件管理

• 訂單管理系統

• 帳務系統

• 企業資源規劃系統

• 自動化規則

第四層：人機協作

不是每個問題都適合由 AI 完成。

系統需要能根據風險、信心、情緒、顧客價值與任務複雜度進行智能分流。

核心能力包括：

• 客服人員工作台

• AI 助理

• 對話摘要

• 建議行動

• 智慧分流

• 轉接真人

• 智慧升級

• 主管監控

• 品質檢核

• 人力管理

理想的交接不是把顧客丟進另一個等待佇列，而是把身份、對話內容、問題摘要、已完成動作與建議下一步一起交給真人。

第五層：營運治理

顧客服務營運 必須可以被監督、衡量與持續改善。

因此還需要：

• 服務時效監控

• 數據分析

• 稽核紀錄

• AI 運作監控

• 知識治理

• 資訊安全

• 法規遵循

• 品質評分

• 顧客回饋

• 流程成效

• 自動化成功率

企業不能只知道 AI 回答了多少次，而要知道它是否真的完成了解決。

一個完整的 24 小時服務流程，應該如何運作？

假設顧客在晚上十一點透過 LINE 表示：「我今天收到的商品有損壞，希望明天有人來取件。」

成熟的 顧客服務營運 流程可能如下：

1. 系統辨識顧客身份與訂單。

2. AI 智慧代理確認商品、到貨時間與退換貨資格。

3. 引導顧客上傳照片。

4. 根據政策與影像資料完成初步判斷。

5. 建立退換貨 客服案件。

6. 呼叫物流系統安排可用時段。

7. 將預約結果與案件編號回覆顧客。

8. 若商品金額過高或政策不明確，自動升級真人。

9. 真人上班後可直接看到完整案件，不需顧客再次說明。

10. 案件完成後，系統更新知識、流程成效與品質檢核資料。

在這個情境中，AI 自動回覆只是其中一小部分。

真正的價值來自身份、知識、工作流、物流系統、客服案件、人工升級與後續追蹤共同運作。

24 小時 顧客服務營運 成熟度模型

企業可以透過以下五個階段，判斷目前的全天候服務能力。

第一階段：反應式服務

企業主要在上班時間提供服務，夜間依靠 電子郵件、留言或語音信箱。

特徵：

• 服務受限於班表

• 顧客需等待下一個工作日

• 大量人工分類與重複輸入

• 上下文容易遺失

這個階段的重點仍是「收到問題」。

第二階段：補足服務渠道

企業開始使用 聊天機器人、夜班或外包客服，延長可接觸時間。

特徵：

• 有基本的常見問題自助服務

• 某些渠道可以 24 小時接收需求

• 各系統與團隊仍彼此分散

• AI 無法完成跨系統動作

• 人工接手時常需重新詢問

這個階段解決的是「有人或有系統回應」。

第三階段：整合式服務營運

全通路、顧客關係管理系統、客服案件 與 知識庫 開始整合。

特徵：

• 顧客身份與歷史可以跨渠道延續

• 夜間需求可自動建立案件

• 基本流程與服務時效開始標準化

• 真人客服使用共同工作台

• 企業可以追蹤案件生命週期

這個階段解決的是「問題不會遺失」。

第四階段：AI 協作式顧客服務營運

企業導入 AI 初步判斷、客服人員輔助、智慧分流、品質檢核與工作流程自動化。

特徵：

• AI 處理高頻、低風險任務

• AI 協助真人摘要、搜尋與建議

• 根據風險、情緒與信心智能升級

• 真人專注於例外與高價值問題

• AI 與真人共用相同知識與顧客資料

這個階段解決的是「問題可以更快完成」。

第五階段：自主任務式全天候營運

AI 智慧代理能跨系統執行多步驟任務，讓語音、數位通路、工作流程與人工監督形成完整閉環。

特徵：

• AI 可完成端到端任務

• 語音 AI 與數位渠道共享上下文

• 系統能主動偵測與處理問題

• 真人集中處理例外、關係與監督

• 全流程具備 運作監控、稽核與治理

這個階段的目標不是讓 AI 回覆更多，而是讓顧客服務營運能夠持續自我運作與優化。

全天候 顧客服務營運 能創造什麼商業價值？

提升客服生產力

Brynjolfsson、Li 與 Raymond 對 5,000 名客服人員進行的研究顯示，生成式 AI 輔助可以讓每小時解決量平均提高 14%、處理時間下降 9%，要求主管介入與人員流動率則都下降約 25%。

值得注意的是，AI 對新進與經驗較少的客服提升最明顯，代表 AI 不只是自動化工具，也可以成為知識與最佳實務的即時傳遞機制。

縮短解決時間

Klarna 在 2024 年公布，AI 助理上線一個月後已處理 230 萬次對話，約占客服聊天量的三分之二。

其平均解決時間從 11 分鐘縮短至不到 2 分鐘，並能在 23 個市場、35 種以上語言提供 24 小時服務。

提高客服與顧客滿意度

HubSpot 的調查顯示，在使用 AI 的顧客關係管理主管中：

• 92% 認為回應時間獲得改善。

• 86% 認為顧客滿意度提升。

• 83% 認為處理服務請求變得更容易。

AI 的價值不只來自顧客自助，也來自它能協助客服人員更快取得正確資訊，減少在多個工具之間切換。

降低流失並創造收入

Verizon 每年處理約 1.7 億通來電。透過生成式 AI，系統已能在約 80% 的情況下預測顧客來電原因，並將電話匹配到更合適的客服人員，目標是留住 10 萬名客戶。

Salesforce 的服務研究也指出，服務團隊預期自主式 AI 可帶來約 15% 的加購營收提升。

這代表 顧客服務營運 不只是處理售後問題，也可以透過更好的理解、分流與個人化服務，成為留存、續約與成長的一部分。

從被動客服，走向主動 顧客服務營運

未來三年，顧客服務營運的下一個階段，不會只是讓 AI 回答更多問題，而是讓企業更早預測與處理問題。

AI 智慧代理將成為服務旅程的第一站

Gartner 預測，到 2028 年，至少 70% 的顧客會以對話式 AI 作為客服旅程的起點。

但這不代表所有旅程都會由 AI 完成，而是 AI 會負責辨識、整理、查詢、執行與分流，再把需要判斷的部分交給真人。

語音 AI 將取代傳統按鍵式語音選單

傳統按鍵式語音選單要求顧客按照固定選單操作；新一代語音 AI 則能理解自然語言、保留上下文、查詢企業資料並執行流程。

語音與數位通路也會逐漸共享相同的知識、顧客關係管理系統、客服案件與分流機制，而不再是兩套獨立系統。

服務將從被動回應轉向主動預防

當 顧客服務營運 能連接產品、交易、物流與顧客資料，企業就有機會在顧客主動聯繫前採取行動。

例如：

• 偵測物流延遲後主動通知。

• 發現付款失敗時提供處理方式。

• 預測設備異常並安排維修。

• 發現顧客重複查詢時主動升級。

• 根據使用情況提供教學與續約協助。

AI 數位人力需要更完整的治理

Deloitte 預測，使用生成式 AI 的企業中，25% 將在 2025 年部署 AI 智慧代理，到 2027 年可能上升至 50%。

但 Gartner 同時警告，超過 40% 的自主式 AI 專案可能在 2027 年前被取消，原因包括成本上升、商業價值不明確與風險控管不足。

這表示未來的競爭關鍵，不是誰最快推出一個 AI 智慧代理，而是誰能真正把 AI 與知識、流程、權限、監督、稽核及真人協作整合起來。

企業不需要更多自動回覆，而需要一套不中斷的營運架構

24 小時客服的核心問題，從來都不是「晚上有沒有人回答」。

真正的問題是：

• 顧客的需求是否被理解？

• 系統是否知道顧客是誰？

• AI 是否取得正確且最新的知識？

• 能否連接 顧客關係管理系統、客服案件 與企業流程？

• 可以採取哪些實際行動？

• 什麼時候應該交由真人？

• 交接時是否保留完整上下文？

• 企業是否能持續監督品質、風險與成效？

企業需要的，不是一個永遠在線、卻只能重複常見問題答案的聊天機器人。

而是一套能讓網站、LINE、電子郵件、語音、AI 智慧代理、真人客服、顧客關係管理系統、客服案件、工作流程、知識庫與數據分析共同運作的顧客服務營運平台。

AI 自動回覆，只是其中一項能力。

真正的 24 小時客服，是讓整個 顧客服務營運 在任何時間都能持續運作、持續解決問題，也持續創造顧客價值。

參考資料

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