想要 AI 更聰明還是不健忘？解析企業打造人性化 AI 客服的 5 大關鍵
AI 客服工具近年不斷進化，越來越多工具強調擁有「情境感知」（context-aware）能力，能更自然地回應使用者需求，然而在實務部署中，這些 AI 工具仍時常出現語氣斷裂、重複提問、無法延續對話等問題，令人質疑其「人性化」的程度。
導致這些問題的原因不是 AI 不夠聰明，而是因為 AI「健忘」。當模型無法記住使用者的上下文時，便容易出現幻覺式回答、語意跳針、或陷入資訊重複的迴圈，這些問題不只降低客服效率，更直接破壞使用者的信任與體驗。
如果 AI 「健忘」，信任感就會瓦解
《Robotics & Automation News》報導指出，真正的上下文理解不只是記住上一句話，而是必須涵蓋使用者整體歷程。例如使用者透過哪一種方案、有無付款紀錄、過去與客服的互動內容、實際使用過的產品功能甚至對話的語氣情緒，都是重要的上下文。如果 AI 缺乏這些多維記憶，只能做出被動回應而無法主動協助或預測問題根源，自然無法真正解決問題。
所謂的「信任」不是因為 AI 提供完美答案，而是建立在 AI 對於對話的連續理解。當使用者必須重複問題，或 AI 忽略剛剛說過的話，使用者的信任感就會快速瓦解。另一方面，記憶錯誤或語氣不一致，也會讓 AI 看起來更像機器，缺乏溫度與人味。
打造人性化 AI 客服的 5 大關鍵
如何建立人性化的 AI 客服？首先可以從建立一套標準化的上下文分類開始。包含使用者所屬的方案等級、目前使用的產品模組、當前正在處理的錯誤事件、系統偵測的情緒分數以及使用者偏好的語言等，企業可以將資訊整理為 4 到 6 種類型，這樣的標準化有助於提升資料檢索準確性，並降低模型出現幻覺的風險。
其次，為了模仿人類的記憶邏輯，可以建立客服對話流程，並在對話過程中設立重要的檢查點，如此一來，AI 回應時不必每次從頭開始，而能根據過往關鍵對話自動回溯並引用。
此外，也可以讓舊有的上下文逐漸淡出 AI 記憶核心，但仍保留被重新喚起的可能，這可以讓 AI 在回應時兼顧資訊新鮮度與完整性。
第四，當 AI 回應出現錯誤或語意偏差時，應該由人類客服標記問題，這些標記資料將回饋給系統，用來優化提示詞設計與上下文選擇邏輯，讓模型不斷學習並提升準確性。
最後，真正人性化的 AI 不該是「裝作知道」，而是應該學會在資訊不足時主動提出問題。例如，當使用者提到帳單問題時，AI 應該詢問「是針對前一張帳單，還是新的續約問題？」透過這樣的澄清式提問，AI 不僅能降低誤判率，也能展現理解力，進一步提升使用者滿意度與信任感。
「上下文理解」是核心結構
打造具備「理解力」的 AI 客服，關鍵不在模型本身多麼強大，而在於是否具備有意義且持續性的記憶；上下文理解不該被視為一個可以開關的選項，而是每一次對話設計時都必須考慮的核心結構。
透過資訊流程的有序整理，以及人類回饋循環的完善設計，企業才能真正打造出讓使用者感受到「被理解」的 AI 客服，並在競爭激烈的自動化服務市場中脫穎而出。
＊本文開放夥伴轉載，參考資料：《Robotics & Automation News》、deepsense.ai、freeCodeCamp，首圖來源：AI 工具生成。
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