AI客服日接1.5万通电话，企业敢把真活交给AI了

今年7月，一家头部物流企业上线了一批AI客服。上线初期，每日呼入电话不足1000通，至8月底已超过1.5万通。除了数量上的激增，这些AI客服已真正进入业务流程，处理查件、催件、派件异常、地址修改、投诉反馈等开放式任务，最长单次连续通话超过20分钟。

同期，一家大型综合类头部券商在严格验证后，将这套AI客服的部署规模从30席扩大至约210席，覆盖客户获取、激活、查询、互动与运营等环节。两组数据背后，是企业级AI正从“模型能否实现”跨入“企业是否敢将真实工作交给AI”的阶段——AI员工已开始直接交付业务结果。

从“对话”到“干活”：AI客服的进化

这些“硅基劳动力”的供给方为百融智能。该公司过去聚焦金融领域，提供智能决策、营销及客户运营服务。2014年，其决策式AI模型在高风险金融场景落地；2017年，自研语音交互栈规模部署；2023年，推出多模态基础模型BR-LLM/BR-VLM及企业级AgentOS。如今，百融智能正推动战略升级，将企业级Agent落地能力外溢至物流、券商、航空、电信运营商等高频交互领域，核心技术载体为“新一代AICC智能联络技术”。

百融智能创始人张韶峰表示，普通企业不会仅采购大模型，因为大模型不直接解决业务问题，企业需要的是能完成具体工作的Agent。客服场景因目标明确、流程清晰、价值可量化且有人工兜底，成为Agent率先落地的领域。然而，传统AICC技术本质是流程自动化，以NLP、关键词匹配和预设话术为主，适合固定流程的呼出任务，一旦进入呼入场景便难以应对开放式问题、长多轮对话及复杂业务流程执行。

新一代AICC：交付业务结果

新一代AICC以语音多模态大模型和主动对话大模型为底座，能在实时通话中理解用户开放式提问、识别意图与情绪，并调用企业知识库、对接内部业务系统，闭环完成服务任务。其交付的是“业务结果”而非仅“对话能力”。生产级落地还需满足低理解错误率、高回复准确率、低响应时延、稳定并发承载、可靠人工转接及完备质检体系等要求。

百融智能围绕新一代AICC构建了完整能力体系，包括：自研0.4B至30B的垂类基模矩阵，如BR-Voice语音多模态大模型、BR-LLM-Proactive主动引导式对话模型及BR-Vision-Doc文档理解模型；真实通话业务积累的数据飞轮；长期电话网络工程体系；高标准交付能力及深入客户一线的FDE团队。采用小参数模型旨在平衡服务效果与商业成本，张韶峰指出，万亿参数通用模型过于庞大昂贵，企业难以承受。

从物流企业的日均万通电话，到券商的数百席规模部署，AI客服已不再是演示台上的玩具，而是真实业务中的“员工”。当企业敢于把查件、催件、投诉这类直接面对客户的工作交给AI，背后是对技术稳定性和业务理解力的双重信任。百融智能的实践表明，AI落地的关键不在于模型参数大小，而在于能否在真实场景中闭环交付结果。未来，随着新一代AICC向更多行业渗透，AI员工或将承担起更多高频、重复但价值明确的工作，而企业需要思考的，是如何与这些“硅基劳动力”协同共进。