到底如何才能用好呼入机器人？

很多企业刚开始使用呼入机器人都满怀期待，想借助AI实现自动接待、降本增效。但上线一段时间后却发现，效果不如预期：

接通量明明不少，但多数对话无法闭环；客户反复对话却无法理解需求，最后还是得转人工；但很多企业却不知道如何调整，甚至机器人“在哪儿卡壳了”“为啥解决不了”都无从得知——服务体验不好，运营也束手无策。

这些问题背后，不是机器人不能用，而是企业缺乏一些工具来发现问题、分析原因、优化体验，让呼入机器人能听得懂、答得上，完得成。

为此，天润融通基于大模型将传统呼入机器人升级为呼入Agent，并新增三大关键能力，帮助企业从服务数据中提取洞察、追踪行为细节、拆解转人工成因，帮助企业系统化识别问题、迭代策略，让呼入Agent真正成为“能成长的AI客服”。

下面，让我们一起看看这三项新能力，如何在真实业务场景中落地、提效、闭环。

01智能通话记录，洞察服务细节，发现优化空间

呼入Agent每一次服务，背后都蕴藏着大量可挖掘的数据。新版呼入Agent图识别提取、对话轮次以及转人工原因等关键指标进行了深度优化和呈现，旨在为企业提供更全面、更精准的数据洞察。

首先是意图识别提取功能，可以帮助企业精准识别客户意图，准确匹配服务，挖掘潜在需求。同时，通过对意图识别的数据分析，企业还可以优化业务流程，提升问题处理的效率。

比如在保险行业中，客户拨打客服热线时并没有明确说出“我要续保”，而是说“我上次的车险快到期了吧？”呼入机器人能够准确识别“续保”意图，自动进入对应流程，提升服务效率并促进转化。

其次新增「对话轮次」标签，可以帮助企业优化机器人的回答策略，合理分配服务资源。此外，对话轮次还能帮助企业深入洞察客户的行为，进而调整沟通策略，更好满足客户的个性化需求。

例如某零售品牌发现，大量关于“退换货政策”的咨询存在6轮以上的对话，最终仍需转人工。通过数据分析优化话术为“一句话说清楚+一键链接跳转”，平均对话轮次下降40%，提升了整体接待效率。

此外新增「转人工原因」标签，帮助企业详细记录并分析转人工的原因。此基础上，新版本呼入Agent支持对转人工原因的深入下钻分析。

客户为什么要转人工？是机器人理解不到位？还是知识库回答不准确？

通过转人工原因溯源，企业可以清晰定位机器人在知识逻辑、意图识别或话术应答等方面的短板。在此基础上，企业就可以快速调整知识内容和交互策略，从而减少“无效转接”，提升机器人闭环解决能力。

例如某医疗行业客户发现，“机器人无法理解”是主要转人工原因之一，集中在“医保报销”类问题。通过更新机器人知识库并强化医保相关话术后，转人工率降低了近30%。

整体服务完成，电话挂断之后，客服的工作还没有结束。因为全新升级的「通话详情页」将每一次客户通话升级为一次“业务扫描”。

新升级的「通话详情页」不仅能够还原通话记录，便于座席回溯判断，还能基于大模型能力，对客户需求、沟通行为、服务成效等核心要素进行智能识别与标注。为座席自动生成可落地的优化建议，助力服务流程、产品设计等环节不断进化。

例如某电商平台通过分析通话详情发现，大促期间大量用户关注“发货进度”，但机器人回复统一为“3-5天发货”。调整为根据具体订单状态返回“已打包/已出库”等动态信息后，用户满意度明显提升。

从“话术执行”到“业务理解”，AI不仅记录“对话”，更理解“目的”、提出“优化”，真正实现从话术执行走向服务进化。

客户服务不该只是被动接起电话，而应成为企业洞察客户需求、持续优化业务的重要场景。

天润融通呼入Agent正以更智能的通话记录、更深入的行为分析和更全面的业务洞察，帮助企业打造具备“理解能力、解决能力、优化能力”的AI员工，让每一通电话都值得被记录、被分析、被改善。