一、客服助手能力简介
客服助手是面向在线客服、邮件与呼叫中心等服务场景打造的智能辅助能力，帮助企业在多渠道客户服务过程中提升响应效率、服务质量与业务处理能力。
围绕客服人员的实际工作流程，客服助提供以下能力：
- IM会话助手：提供前序会话总结、话术推荐、一键知识查询，以及服务请求的创建与查询等辅助能力，帮助坐席更快理解客户问题并完成后续处理
- 邮件助手：提供邮件摘要能力，可对邮件内容进行AI洞察与总结
- 呼叫中心助手：提供会话摘要能力，帮助客服快速回顾沟通重点，沉淀关键信息
- 智能会话质检：智能会话质检用于对客服会话内容进行自动分析与结构化判断，帮助企业建立基础质量管控能力。
通过将 AI 能力深度融入多渠道服务流程，客服助手能够有效增强客服工作台的辅助决策与执行支持能力，进一步提升企业客户服务的专业性与智能化水平。
二、详细能力说明
2.1 IM会话助手
- 机器人会话总结
当客户会话由机器人处理后转入人工服务，系统可自动对机器人阶段的历史沟通内容进行总结，提炼对话概览、客户核心诉求、转人工原因以及人工接待建议等关键信息，并在客服工作台侧边栏展示，帮助人工客服快速了解前序沟通情况。
- 话术推荐
基于当前会话内容及上下文信息，系统可自动生成适合当前场景的回复建议，辅助客服快速组织沟通内容。推荐内容可用于问题确认、安抚解释、业务引导、信息补充等多类服务场景，帮助客服提升回复效率与表达一致性。
- 知识查询
针对当前客户咨询内容，系统支持在客服工作台侧边栏快速触发知识查询，帮助客服直接检索与当前问题相关的知识内容。客服无需离开当前会话界面，即可快速获取可参考的标准信息，用于辅助判断和回复客户。
- 创建CRM对象
当客户在会话中明确提出售后处理、上门服务、报修、问题跟进等业务诉求时，客服可直接在侧边栏发起服务请求、订单、工单等创建操作。系统可结合当前会话上下文，辅助客服识别和整理必要信息，减少重复录入，提高业务处理效率。
- 查询CRM对象
针对用户相关的业务对象，系统支持客服在当前会话场景下快速查询相关服务单据或处理进展，帮助客服及时了解服务请求状态，并将结果反馈给客户。
IM 会话助手具备较强的可拓展性与可配置性
2.2 邮件摘要总结
2.2.1 配置路径
线上客服→系统设置→基础配置→通用规则与提醒→生成销售记录→邮件→AI摘要
可通过调整【AI摘要】开关中关联的提示词模板，实现摘要总结效果的优化
2.2.2 实现效果
如下图所示
2.3 呼叫中心总结摘要
呼叫中心助手面向电话服务场景，为客服人员提供基于通话记录的智能辅助能力，帮助企业更高效地完成通话内容回顾、关键信息提炼与服务过程分析。
当前，呼叫中心助手主要围绕通话结束后的内容理解与质量分析，提供通话记录摘要和通话内容质检两项能力，辅助客服及管理人员提升服务处理效率与服务质量管理水平。未来还将持续扩展更多面向实时服务过程的智能辅助能力
2.3.1 配置路径
线上客服→系统设置→渠道接入→呼叫中心→呼叫中心配置页面→高级设置→AI摘要
可通过调整【AI摘要】开关中关联的提示词模板，实现摘要总结效果的优化
2.3.2 实现效果
2.4 智能会话质检
2.4.1 能力概述
当前版本支持：
- 会话级自动质检
- 场景独立规则配置
- 提示词驱动规则定义
- 自定义质检结果字段
适用于轻量化客服团队快速建立质检体系。
2.4.2 配置步骤说明
2.4.2.1 配置质检评分标准（提示词模板）
系统支持针对不同业务场景分别配置质检规则，包括：
- 智能客服会话
- 人工客服会话
- 通话记录内容
每个场景拥有独立规则模板，互不影响。
注意：
- 系统已经预设好了通用的评分模板，企业可根据个性化业务进行调整
- 在正式使用前，可在此页面进行预览调试
- 注意定义提示词模板的输出，必须是JSON格式，且Key值必须与质检单对象的字段ApiName一致
2.4.2.2 配置质检规则
配置路径如下：
配置内容包括：
- 数据来源：可选择客服会话列表&通话记录
- 数据范围：用于定义不同规则适用的数据范围，例如“智能客服”“人工客服”
- 提示词模板：选择已经配置好的提示词模板
- 自动质检：建议打开，每次会话结束时后台会自动生成质检结果
2.4.2.3 查看质检结果
会话结束后，可在质检单模块查看质检结果
客服管理员可针对质检结果进行复核
Tips：是否需要复核，可在提示词模板中进行定义，如平均分≤6分才需要人工进行复核。
质检效果如下图所示：
三、相关能力调试
客服助手相关能力在实际使用过程中，可结合企业业务特点、服务规范及场景目标持续进行调试与优化。其中，最核心的调优方式是对提示词进行调整。通过对提示词内容的优化，可使 AI 在内容理解、信息提炼、回复生成、业务判断及结果输出形式等方面，更贴合企业的实际需求，从而不断提升辅助效果与使用体验。
如下图，为话术推荐的提示词示例：
