如果你現在還認為“投訴必須轉人工”，那你大概率已經落后了。一家月活6億的網約車平臺，通過天潤融通ZENAVA已經實現了AI對投訴場景的獨立接管。而且Agent僅上線兩個月，獨立接待率已經超過65%，獨立建立工單準確率更是達到95%以上。在這個被普遍認為“最容易失控、最不敢試錯”的場景里，AI不但沒有制造風險，反而成了穩定器。他們是如何在客訴場景把Agent應用得這么好的呢？下面我們一起來拆解一下。

為什么必須用AI來處理客訴？

首先，為什么要用AI來處理客訴？作為國內頭部網約車平臺，其月活躍用戶規模達到6億，如此高頻的使用場景下，每天僅圍繞司機服務、物品遺失等問題，就會產生大量投訴與反饋咨詢。這些問題完全依賴人工客服來承接，意味著平臺必須長期維持一支規模龐大的客服團隊，不僅人力成本高，調度與管理壓力也非常大。與此同時，平臺客服的工作時間為早9點至晚6點，而用戶打車卻是24小時不間斷的。大量投訴發生在非工作時間，只能以留言方式留存，等客服上班后再處理，直接影響用戶的服務體驗與情緒感受。

除此之外，這一平臺的客服場景還存在一個現實問題。由于采用的是聚合型打車模式，該平臺本身并不提供運力，而是由多家網約車公司共同承接訂單。這意味著，在處理一次客訴時，客服需要同時在平臺系統和對應的運力方系統中分別創建工單，兩個平臺來回切換，反復創建工單，這導致人工客服的工作效率極低。正是在高咨詢量、時段錯配、流程復雜的多重壓力下，該平臺才決定引入AI承接大量客訴場景，從而減輕人工客服負擔，提升整體服務效率，并改善用戶體驗。

投訴業務為什么

反而適合Agent規模化落地？

當然，該平臺能夠使用AI來處理客訴場景，也有一些前提條件。我們在接觸這個客戶時，首先對場景進行了分析，我們發現該平臺的投訴場景本身具備三個天然適合Agent落地的特征。

問題類型高度集中。

在打車平臺，投訴長期集中在物品遺失、司機投訴、費用異常等少數幾類高頻問題上，場景邊界清晰、結構穩定，非常適合被標準化拆解與持續優化。

用戶的第一訴求不是裁決，而是回應。

多數用戶在投訴初期，并不期待立刻給出處理結果，而是希望被及時回應、被認真對待、情緒得到承接。相比復雜判斷，這一階段更考驗的是響應速度與表達穩定性。

處理結果高度依賴工單，而非當場解決。

絕大多數投訴最終都需要進入后續流程。一線客服的核心價值，并非即時裁決，而是信息記錄是否完整、分類是否準確、工單是否規范。正因如此，投訴流程中前70%的工作，本質上都是信息處理問題，而不是判斷問題。這也為Agent在投訴場景中的規模化接管，提供了清晰、可落地的基礎。

我們做對了哪四件關鍵的事？

明確目標之后，問題就變得具體了：Agent應該從哪里介入，又該如何介入，才能既穩住用戶情緒，又不增加風險？圍繞這一目標，我們在實踐中做了這樣四件關鍵的事：

第一，先承接情緒，而不是先解決問題

在客訴場景中，情緒失控往往比問題本身更容易導致升級。因此，在用戶發起投訴后，Agent的第一動作并不是追問細節，而是先完成情緒承接。Agent會先復述并確認用戶的問題，讓用戶明確感知到“問題已被聽見”；隨后，立即給出同理心安撫話術，并根據不同投訴類型配置差異化安撫策略，在必要時使用兜底安撫話術。同時，通過口語化表達、設置工號、擬人化話術等方式，盡可能降低用戶對“機器人”的感知，避免因情緒持續發酵而直接轉人工。這一點，直接決定了投訴是否會在開局階段“失控”。

第二，用“訂單澄清”替代人工反復追問。

在投訴過程中，最容易觸發轉人工的時刻，往往是用戶的一句：“你知道我說的是哪一單嗎？”為此，平臺并沒有讓AI被動追問，而是通過接口自動查詢用戶最近一筆訂單，將訂單時間、訂單類型等關鍵信息直接傳遞給智能體，由AI主動與用戶進行訂單澄清與確認。這一設計一方面減少了反復追問，避免“找不到訂單→轉人工”的情況；另一方面，也讓投訴信息的記錄更加準確、完整。這是降低轉人工率的關鍵技術點之一。

第三、讓AI把“話后工作”一次性做完。

真正拉開差距的，并不在于客戶接待本身，而在于客戶接待完成之后的問題處理工作。在通話結束后，AI會自動完成一整套標準化流程：包括對話內容總結、問題類型與訂單類型分類、工單創建條件判斷，并同步向平臺自身及合作運力方的兩個工單系統創建工單，并按業務類型自動分配至一線或二線處理隊列。最終結果是，機器人話后建單準確率穩定在95%以上，人工客服得以從大量重復、機械的建單工作中釋放出來。這一步，決定了AI能否真正“接管投訴”，而不是只承擔前臺接待。

結尾

這家月活6億打車平臺的實踐證明，投訴并非AI的“禁區”，關鍵在于是否找準介入位置、跑通完整閉環。

當Agent能夠穩定承接情緒、準確記錄信息、自動完成流轉，投訴場景反而成為AI最容易規模化落地的場景之一。

如果你所在的行業同樣面臨高頻投訴、人力成本高、流程復雜等問題，或正在探索Agent在客戶服務中的應用路徑，歡迎與天潤融通一起交流討論，或許下一步的突破，就在你的業務場景中。