“如果我们在网站或应用中部署聊天机器人，客户真的会用吗？我们如何避免糟糕的体验？”随着生成式 AI 进入客户服务领域，许多企业都在思考这个问题。Gartner 于 2026 年 9 月发布的客户调查表明，答案更多在于设计而非机器人技术：在经历负面体验后，只有 27% 的客户愿意再次尝试聊天机器人。
本文将结合解读 Gartner 两份新闻稿的发现，简要介绍监管框架，并提供一份将机器人与人工转接一并设计的实用检查清单。
意愿与实际使用之间的差距
在 Gartner 于 2026 年 2 月和 3 月对 3,566 名 B2B 和 B2C 客户开展的调查中，49% 的受访者表示，如果企业提供聊天机器人，他们愿意使用。然而，在最近一次服务互动中使用聊天机器人或数字助手的比例仅为 7%。
Gartner 将这一差距归因于过去的体验。如果机器人此前误解了问题、给出泛泛的信息或让人难以联系到真人，客户就会选择其他渠道。根据同一调查，在最近一次服务互动中，客户使用第三方生成式 AI 工具的频率约为企业自有聊天机器人的三倍。
从管理角度看，第一个启示是：“客户想要机器人”的说法并不是实际使用的指标。Gartner 还指出，服务负责人在采用率和投资回报预测中应考虑这一差距。商业计划不应建立在表达出的兴趣上，而应建立在机器人实际解决的工作上。
一次糟糕体验的代价
Gartner 将仅 27% 的再次尝试率比作“漏水的桶”问题：一次失败的互动就可能打消未来的使用意愿，即使机器人的能力后来有所提升。这清楚地表明了以“先上线、后改进”方式推出机器人的风险。在第一个版本中流失的客户可能永远不会看到第二个版本。
Gartner 的建议是将可靠性置于范围之前。一个能够稳定解决一组明确问题的机器人，比一个什么话题都接却经常失败的机器人更能建立客户信任。
客户希望能够联系到真人
2026 年 8 月的新闻稿基于同一调查，补全了这一图景。50% 的客户表示，企业使用生成式 AI 后互动变得更容易；而 87% 的客户表示，在这种情况下，能够联系到人工客服的选项是必不可少的。当被问及什么可能改变他们的想法时，不愿使用 AI 的客户最常给出的回答是在需要时能够转接人工客服。
因此，Gartner 不建议将生成式 AI 作为处理每个问题的强制性第一步。当客户被迫经历多次失败的 AI 互动才能联系到真人时，再次使用该工具的可能性就会下降。
新闻稿还表明，期望并不限于获取信息。在使用生成式 AI 的客户中，58% 曾用它代为完成某项任务；在 B2B 场景中，这一比例上升至 74%。预约、下单或发送文件等事务要求机器人在后台连接企业系统。
监管框架：透明度与告知义务
对于与欧盟（EU）开展业务的企业，这一话题还涉及合规层面。欧盟《人工智能法》第 50 条要求，将与自然人直接互动的 AI 系统必须设计成让人们知道自己正在与 AI 系统互动；从合理人士的角度看情况已经显而易见的，则不适用该义务。相关信息必须最迟在首次互动时以清晰且可区分的方式提供。根据欧盟委员会的实施时间表，透明度规则自 2026 年 8 月 2 日起已开始适用。时间表详情请参阅关于欧盟《人工智能法》新时间表的文章。
另一方面，在土耳其，如果机器人在聊天过程中收集姓名、电话号码或订单详情等个人数据，第 6698 号法律（KVKK，土耳其个人数据保护法）第 10 条规定的告知义务即开始适用：在获取数据时，数据控制者有义务就处理目的、传输和法律依据等事项提供信息。在转接人工时将聊天记录传递给客服人员，也应在这一框架内加以评估。
实用路径：与人工转接一并设计的机器人
以下步骤是根据 Gartner 的建议和上述监管框架归纳出的通用方法；每个组织都需要根据自身的渠道结构和客户画像加以调整。
- 从狭窄且经过验证的范围入手。 Gartner 建议从已被证明解决率高的问题类型以及经过充分测试的针对性部署开始。一个好的出发点是弄清当前请求集中在哪些话题上，以及其中哪些可以通过固定规则回答。
- 清楚说明机器人能做什么。 预先告诉客户机器人可以处理哪些任务，并在第一条消息中说明他们正在与 AI 对话。
- 让人工转接清晰可见。 如果机器人无法以高置信度解决问题，通往人工客服的路径必须清晰可见。不要把转接隐藏在几次失败的尝试之后。
- 传递上下文。 根据 Gartner 的说法，在转接时，机器人应向客服人员传递其截至当时收集到的信息和上下文。不得不再次解释同样的信息，是糟糕体验最常见的形式。
- 从回答转向办理事务。 客户期望正在转向能够办理事务的助手。Gartner 建议采用这样的结构：由生成式 AI 理解意图，由后台的传统自动化完成事务。
- 衡量正确的指标。 机器人“拦截”的会话数量本身并不是成功的衡量标准。应同时跟踪解决率、转接率以及同一客户是否再次使用机器人。
- 根据表现扩大范围。 只有在当前范围内的表现已经可靠之后，才增加新的话题。
- 从一开始就让法务和合规团队参与。 在上线前审查 AI 披露、隐私声明和聊天记录保存等事项。
结论
聊天机器人可以为客户服务带来速度和便利；然而数据表明，客户给予机器人的信任是有限的。用 Gartner 的话说，目标不是将每一次互动都留在机器人内，而是将每位客户引向最快、最有效的解决路径；这条路径可能是 AI、真人，或两者的结合。因此，人工转接不应被视为在机器人力有不逮时启用的备用方案，而应从第一天起就作为设计的核心组成部分。
为什么物流经验在机器人设计中很重要。 在运送货物或派遣技术人员的企业中，许多客户请求（“我的订单在哪里？”“货什么时候到？”“技术人员什么时候来？”）本质上都是运营问题。只有当机器人连接到其背后的订单、发货、仓库和服务记录时（第 5 步），它才能可靠地回答这些问题；只有当客服人员收到订单或工单编号以及已尝试过的处理（第 4 步），并且运营方有人能够据此采取行动时，转接才会奏效。这两点既是技术问题，同样也是运营设计问题；鉴于第一次糟糕体验留下的余地如此之小，最好在上线前就将其确定下来。我们的一位顾问在运营、物流和供应链领域拥有30 多年经验：他曾在一家大型科技分销企业全面负责物流、仓储、技术服务和行政运营，组建并领导 100 多人的团队，并通过以 KPI 为导向的项目实现了运营绩效的持续提升。他还曾在领先的零售、物流和分销组织中管理全国性的仓储和运输业务。作为一名工业工程师，他如今通过 AI 和自动化将这种供应链管理规范带给中小企业。了解我们的顾问。
本文仅供一般参考，不能替代法律意见。
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