服务型制造转型背景下，传统产品被一体化解决方案取代，客户关系转向全生命周期价值共创，服务成为制造企业构筑核心竞争力的战略性命脉。为破解企业向服务型制造转型面临的共性痛点，客户观察主办的“2026年制造行业服务创新论坛”于3月26日在杭州举办。论坛以“数智领航下的服务型制造发展新生态"为主题，汇聚行业政策研究者、领先企业服务创新负责人与前沿技术专家等带来高能分享，搭建高价值对话平台。售后宝创始人兼CEO李明受邀出席论坛，并发表了《让客户服务实现智能的自动化》的主题分享，与行业先锋共同探讨AI时代下，如何通过智能自动化重塑客户服务价值。
OpenClaw带来的养虾热
是人们对AI行动力的渴望
说到今年春季全网顶流话题，小龙虾绝对当之无愧，喜爱与争议并存，全网话题度居高不下。当下，技术成熟度到了临界点，Agent终于从“实验室玩具”变成了“生产工具”，再加上行业领导者推动验证、市场需求的爆发，使得小龙虾Openclaw爆火。这股热潮的背后，实则折射出人们对于AI落地行动力的极致期待，同时用户的包容度也都提高了，这对于科技创新是非常有利的。
AI时代行业发展大趋势，是从“帮你想”到“帮你做”，再到“帮你管”，最后“帮你改世界”，可以分为四个阶段：
▶知识问答时代：AI为人类提供信息检索与知识问答服务，作为辅助工具存在。知识问答在社会的引爆时刻，就是DeepSeek去年春节的爆红；
▶赋能个人生产力：当前为爆发期，智能体成为个人级助手，大幅提升个体效率与创造力，龙虾热本质上还是人们对于个人先进生产的渴望；
▶赋能企业生产力：垂直行业更高效地使用AI，提升整个企业的经营效率；
▶融合数字+物理AI：改变物理世界，从屏幕内的数字智能延伸至物理实体，实现全域价值创造，例如用Agent来驱动生产线上的智能机器人。
如果未来每件事情都是Agent来做，那未来是不是就不需要客户服务了？回答这个问题，我们需要先看看客户服务领域发生的新变化。
从客户服务的主体来看，第一阶段是“人服务人”，所有的服务都是靠人去做的；第二阶段也就是现在，已经过渡到“AI服务人”，用AI来回复客户的问题；第三阶段是终极形态“AI服务AI”，未来可能都是Agent去调用Agent，如果你的服务入口不支持Agent的调用，那你可能就无法满足对方Agent发来的请求。
从AI时代客户服务的供给方式的变化来看，有两件事情是必须要做的：服务组织的再造和技术升级带来的换代升级。传统上认为服务部门是成本中心，客户服务70-80%的成本都是人力成本。如果未来Agent能帮我们去做客户服务，这个成本可能就要趋于零了。原来培训人有培训人的方式，未来培训Agent可能用一个声明式的文档，让Agent几秒就学会工作要怎么做，所以在知识的传播普及方面，未来成本可能也会趋于零的。需要注意的是，企业AI服务落地成功，组织再造至关重要，否则很容易失败。
从客户服务的供需关系重构来看，需要从“满意度”转变到“准确度”，满意度是旧时代的妥协，准确度才是AI时代的信仰。服务本质要回归：准确解决问题是唯一核心价值。传统模式下，人力做不到100%解决问题，只能用“好态度”弥补。AI时代，要做到100%问题解决率，甚至在用户感知到故障前就完成修复，全程无交互，这才是完美服务。
AI时代是不是不需要客户服务了？
不是不需要
是需要新的、AI的客户服务
回到上述问题，AI时代不是不需要客户服务，而是需要新的、AI的客户服务。我们今天聊的Agent、服务主体变革、供给升级、供需重构，本质都在说一件事：AI驱动的客户服务，不是简单的工具升级，是从需求本质、供给范式、组织架构到供需关系的全链路底层重构。
AI时代的新服务模式，需要实现AI服务新四化：
▶客户体验AI化——变革的价值出口。实现从“人找服务”到“服务找人”、从“界面交互”到“自然语言交互”的本质转变；
▶业务流程AI化——变革的执行骨架。实现从“人驱动流程”到“AI驱动流程”的本质转变；
▶经营管理AI化——变革的决策大脑。实现从“事后经验决策”到“事前预判、事中管控、事后优化的数智化决策”；
▶系统平台AI化——变革的底层数字基座。解决多AI工具碎片化、数据孤岛、能力无法复用的核心痛点。
这四个模块层层递进、闭环联动，让智能自动化从概念落地为可执行、可量化、可优化的企业能力。
对于客户体验AI化来说，随着客户服务入口的演变，用户能够通过公域的AI助手来解决问题，例如某品牌洗衣机的维修知识，在豆包等AI大模型里可以搜到，这也需要服务部门改变知识建设方式，将内容通过GEO传播到AI中，让AI能够理解并且给予客户相应的回复。企业还可以在公域AI大模型的入口中建立企业专属的智能体，充分利用AI大模型的理解能力、音频能力、视频能力来去给客户提供新的交互的方式。有人可能会说“我已经有小程序了，难道要推倒重来？”这一点我们可以把现有的小程序AI化，保留用户习惯，但增强AI能力，结合具体需求，几天甚至几秒即可实现。
业务流程AI化，不是换一个服务系统，而是在每个流程中都插入 Agent，这也是去年售后宝在重点做的事情。因为AI解决工作的问题，是从单点开始解决的，趋势包括多智能体协作架构、系统数据库化、业务逻辑Agent化、界面用户化等。例如在“服务工单场景”，客户创建Case后，调用“派单Agent”分配人员，调用“SLA Agent”做通知管理，调用“审核Agent”审核，调用“回访Agent”回访，除了现场服务人员以原来的界面去工作，其他环节全是Agent自动化协作。
再如在服务插单的场景，AI时代只需打开AI助手，问“哪个工程师在××时间有空？把××事情派给他”；在服务统计报告场景，同样可以通过自然语言查询周期内的数据，并形成统计报告。这也就是经营管理的AI化：日常经营管理，从找人找数据找方案，到找 AI。
上述事情的实现，都需要系统平台AI化，为AI客户服务提供AI能力底座，支撑Agent创造业务价值。目前我们正在做第一个Claw版的售后服务系统，打造专属客户服务领域的“AI龙虾”，是AI Native 的服务操作系统。
综上所述，AI不是来替代人的，而是来替代那些重复、低效、让人崩溃的工作的，从而让客户服务回归服务的本质——解决问题、创造价值。售后宝也将以此为目标，跟客户、行业伙伴一起拥抱这场客户服务的革命，用AI创造更高效、更有价值的服务体验。
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