营出凝聚力
赢得团队心

人工智能商业应用落地这两年,我发现赚钱的公司都在偷偷修管道

去年冬天,我在南京一家家电企业的客服中心待了半天。大屏上跳着一串数字:在线坐席三百多,当天进线两万七千通。陪同的技术负责人指了指角落里一排空工位,说这半年少了快一半人。

我以为他要开始讲模型多厉害了。

结果他讲的是退款。

用户要退货,模型答得再漂亮,系统里没那个按钮,坐席还是得转人工。他们花了两个月干的事,是把退款额度按场景分了档,八百块以下,模型可以先斩后奏,事后抽检。上线三个月,平均处理时长从十一分钟压到三分四十秒。

模型换了三代。真正省下时间的那件事,跟模型关系不大。

家电企业客服中心实时工单监控大屏实拍
家电企业客服中心实时工单监控大屏实拍

先把一通售后电话拆开看

先把一通售后电话拆开看
先把一通售后电话拆开看

语音转文字、意图识别、知识库检索、话术生成、人工兜底。这条链路上几乎每一环都能塞进模型。可你挨个问一圈会发现,卡住的永远是最后一环——权限。

所以现在甲方招标,问的话变了。以前问“你们模型参数多大”,现在问“你们能接管几个流程节点”。这个问题一换,投标名单直接砍掉一半。那些只会包一层聊天框的供应商,答不上来。

坦白讲,我见过太多这样的场面:老板拍板买了大模型的API,IT部门花三周做了个对话框,挂在内网首页。然后呢?然后就没有然后了。半年后访问量一天不到二十次,其中一半还是测试账号。

不是技术不行。是没人想过,用户为什么会打开它。

卖工具的,开始卖结果了

有个变化挺微妙。海外几家客服平台把计费方式改了,从“按坐席数”换成“按成功解决的工单数”。国内做营销素材的厂商也跟着学,不再按账号收费,按“客户审核通过的条数”结算。

这背后是甲方一句大白话:我不关心你用什么模型,我关心这个月少招了几个人。

听着挺合理。但麻烦也来了。工单是AI关掉的,用户后来投诉了,这笔账算谁的?我最近看到几份合同里冒出一些奇怪的条款,比如“人工复核比例不得低于百分之十五”,比如“模型误判导致的赔付上限”。法务部门现在得懂点机器学习,不然连风险在哪都看不出来。

企业服务合同条款人工复核比例条款特写
企业服务合同条款人工复核比例条款特写

那张没人认领的电费单

那张没人认领的电费单
那张没人认领的电费单

说个更真实的场景。

市场部几个年轻人,自己注册了账号,用部门信用卡付钱,一个月几百块,做图、写文案、剪短视频,效率高得吓人。IT部门不知道,合规部门不知道,信息安全那边更不知道。

等公司想把企业知识库接进去,才发现凭证散在六个人的邮箱里,有的还是用私人手机号注册的。

这不是技术问题,是采购和权限的问题。一家做跨境生意的朋友跟我吐槽,他们梳理了一遍,零零散散七十九个AI工具订阅,其中有二十多个连付款记录都找不到。钱不多,但数据从哪儿出的、进了哪儿,没人说得清。

后来他们的做法挺土:拉了张表,把所有工具登记一遍,然后砍掉一大半,只留三个走统一入口。剩下的需求,走内部审批。

效率是低了点。但睡得着觉。

评测集才是真护城河

模型半年迭代一次。去年琢磨出来的那些提示词技巧,今年基本废了。这种事我见得多了,谁写提示词写得花哨,谁就贬值得快。

真正留下来的是两样东西。干净的业务数据,还有一套能自动跑的评测集。

接触过一家做家居的公司,攒了一万两千多条历史工单,每条都有人工标注的标准答案。每次换模型,先拿这套题跑一遍。分数掉了,就不上线。听着笨。但稳。

他们负责人有句话我记了很久:模型是会漂的,你得有个秤。

反过来看,很多团队连“好答案长什么样”都说不清,就开始讨论接入哪个模型。这就好比量体温之前先争论温度计买什么牌子。

排班表上的那个小数点

零售那边更有意思。

连锁咖啡门店用销量预测做备货和排班,把误差从百分之十八压到百分之九。听上去漂亮。但刚上线那阵,门店经理根本不信。有个店长连着三天手动改系统给的排班,结果周五备货多了三成,晚上八点开始打折清仓。

产品团队后来做了一件事,我觉得很聪明:把预测的区间范围也显示出来,还顺手告诉店长,“这个数我为什么这么算”。比如周边写字楼周六不上班,比如上个月那款新品复购在掉。

改了之后,手动干预率掉了一大截。

信任是设计出来的,不是培训出来的。你天天开会讲AI多准,不如把它的不确定老老实实摊在桌面上。

连锁咖啡门店后厨智能排班与备货预测屏幕实拍
连锁咖啡门店后厨智能排班与备货预测屏幕实拍

顺带说两句消费者这头

我们都在被AI服务,感受挺分裂的。

有的体验是真顺,晚上十一点问个物流,三秒给出结果。有的就让人想砸手机——绕了五轮对话,转人工的按钮藏在二级菜单里,字号还特别小。这种设计说难听点,叫把成本转嫁给了用户。

做产品的人都懂一个道理:用户不讨厌机器人,用户讨厌的是出不来。

所以现在有些公司开始反向优化,把“转人工”做成一等公民按钮,甚至预测到用户情绪不对就自动升级。短期看,人力成本上去了。长期看,投诉率、退单率、口碑,都回来一些。

这笔账,模型算不出来。得人来算。

最后讲个小画面

上个月跟一位CIO吃饭,他在南京待了十几年,管过两轮信息化。我问他,这两年最大的体会是什么。

他夹了口菜,说:以前上系统,是让流程自动化。现在上AI,是让判断自动化。判断比流程难得多。

停了停,他又补一句:所以我们内部现在有个岗位,不写代码,也不调模型,专门干一件事——把业务里那些说不清的经验,一条条写下来,变成能验证的题。

这个岗位招了半年,还没招满。

我听完笑了笑。AI不会替你开会,它最多让会开得短一点。真正难的活儿,还是得有人蹲下去,把那根管道一段一段接上。

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