曾经每逢大促前夕，李宁的智能客服运营团队有一项固定工作：拆解活动规则。

定金什么时候退，满减如何叠加，会员券能否与积分同时使用……每项规则都要被改写成问答，再预判消费者可能使用的几十种表达，配置关键词，反复测试。如果规则有调整，相关话术也要跟着改。

这套准备通常要提前一至两周。进入大促前，团队几乎全员扑在知识库上。

现在，他们只需要用完整的活动规则、玩法说明和权益文档训练AI店小蜜，再抽检少数核心场景。准备时间缩短到两三天，整体工作量减少六成以上。

变化不只发生在准备阶段。

过去，在大促开门红期间，客服后台的排队提示不断跳红；如今，同一时段的排队时长已接近日常高峰时的水平。一线客服不必为了追赶进线速度而匆忙回复，可以把时间留给更“非标”的售前疑难杂症。

李宁内部将这种变化概括为：不是靠堆人把流量硬扛过去，而是让AI把压力真正消化掉。大促应对也从一场需要额外增派人力、扩充知识库和安排排班的“专项备战”，逐渐变成日常服务能力的一次常规运转。

2026年5月11日，AI店小蜜发布新版本，产品分为标准版和高阶版。其中，高阶版重点增强售前转化能力，将用户画像、商品理解、行业导购策略和商家自定义能力带入会话，能够主动推荐、比较商品、计算优惠并推动成交；售后侧则从回答规则进一步延伸到办理业务，开始处理退差价、退款协商、挽单和多轮排障等事宜。

大模型每一次理解、推理和生成，都伴随实际的Token消耗，规模扩大也无法像传统软件一样将边际成本充分摊薄。所以商家们愿意采用它，并不是因为“便宜”，而是传统知识库和简单的RAG难以同时调用用户特征、商品信息、上下文、优惠权益和导购策略，更难据此自主判断下一步应该作答、推荐还是执行操作。淘天集团客户运营部商家服务体验及AI店小蜜运营负责人袁雷（花名宗布）认为，“以前的客服系统，是把一个有个性、有温度的人训练成严格执行标准话术的机器；现在，是把人的经营思路教给AI，由AI完成精准回复，让真人客服提供情绪价值和高品质的个性化服务。”

行业对AI客服价值的拷问，也从“AI能不能回答客户问题”变为“AI能不能带来生意结果”。

“但犹豫的成本，可能大于试错的成本”，袁雷坦言，AI店小蜜高阶版的价格会高于传统知识库回复的机器人的报价，但他也观察到，拥抱AI已经是一个确定性的商业趋势。第一批签约的品牌中，不少是集团级签约，覆盖旗下多个品牌、多家店铺，他们看重的是经营增量的确定性。

从部分接入高阶版能力的品牌近两个月的数据来看——李宁售前转人工率由约40%降至20%以内，鱼跃夜间询单转化率接近翻倍……

AI店小蜜全链路迭代后，部分品牌使用两个月后的落地结果

这些数字共同指向一个变化：AI正在从接住咨询，走向接住成交。所以对大部分商家来说，真正的问题是：当越来越多同行正在把客服变成增长引擎时，犹豫的成本究竟有多高？

一次客服会话被拉长成一条经营链路

传统智能客服的任务通常结束于“给出答案”：

用户问尺码，系统返回尺码表；询问活动，系统调取活动规则；说商品没货，系统回复暂时无库存。它回答了问题，却很少继续追问：这个人真正想买什么，顾虑是什么，还有没有其他成交机会。

AI店小蜜高阶版将一次会话的任务链向后拉长了。

在李宁，消费者可能会说自己平时穿42码皮鞋、脚型偏宽，再询问某款跑鞋应该选什么尺码。AI会记住前文信息，结合鞋楦、商品尺码和使用场景给出建议。面对满减、红包、会员权益叠加等问题，它也不再原样转发规则，而要把到手价和操作路径说清楚。

但消费者并不总会准确表达需求——在维密，一名消费者可能正在浏览有钢圈内衣，却只说自己想要“舒服一点”“不要勒”。店小蜜需要先识别当前商品与真实需求的错位，再推荐更合适的无钢圈产品；商品无货时，它也不再停在“暂无库存”，而是继续询问版型、杯型和穿着偏好，寻找替代款。这种结合上下文、当前商品和消费者实际偏好的动态回复，也让AI客服从标准问答进一步走向千人千面的个性化服务。

这种能力并非意味着让AI自由发挥。维密的搭配关系仍由运营团队配置，鱼跃的医疗器械推荐逻辑则由客服团队与产品团队共同梳理。品牌先明确什么人适合什么商品、应当追问哪些信息、哪些表达必须避免，再由AI将策略带入每一通对话。换言之，AI规模化的不是某一句话术，而是品牌已经验证过的经营方法。据悉，目前AI店小蜜高阶版已经支持品牌根据不同品类和客群的需求，封装不同的客服 Skill，用于与消费者沟通，提升AI客服整体的精细化接待能力。

在鱼跃，当消费者说“家里老人需要一台制氧机”，AI会依次询问使用目的、身体状况和使用环境，再根据医疗需求给出两三款产品及推荐理由。过去的客服话术往往先推热销款，现在则是先问需求，再给方案——从推销式导购转向顾问式服务。

这条链路甚至还延伸到了退款之后。

过去，用户发起退款，自动客服通常只负责解释规则或提供入口。现在，AI开始根据退款原因和品牌策略判断：这笔订单是否存在挽回的可能，应当直接退款，还是可以通过补偿、换货或其他方案解决问题。

比如，一家运动户外品牌在业务A/B实验中，退款率下降4个百分点；在某服饰品牌的退款场景中，AI介入后退款率下降超过6%……当一个客服系统开始影响转化率和退款率，它便不再只是服务部门的效率工具，而开始直接影响品牌的经营结果。

降低转人工率，也要守住服务边界

降低转人工率，是AI店小蜜提升接待效率的重要结果；与此同时，商家也可以根据自身行业、商品和服务要求，自主定义AI与人工介入的边界。

关于何时转人工，鱼跃为店小蜜设置的原则是：“宁可多转，不可漏转。”

用户说“制氧机报警”，AI会先确认指示灯颜色和蜂鸣方式，再询问机器是否出氧、环境温度以及近期是否移动过设备，最后初步判断故障原因，并确定是过滤网堵塞、散热异常，还是需要进一步检修。

同类问题过去由人工处理，平均需要12至15分钟。AI通常经过三至四轮交互，基本可在2分钟内定位问题并给出初步方案，完整解决问题的平均时长约4分钟；即使最终仍需转人工，AI也已提前收集好设备和使用环境信息，人工不必从头再问。

但医疗器械不能猜。

若出现异响等可能涉及安全风险的情况，必须立即转人工；用户连续表示问题没有解决，必须转人工；模型判断的置信度不足，不允许勉强作答；涉及投诉、退换货权限和医疗专业判断，也要交给人工。对于用氧安全等高风险问题，AI回答的同时还会向人工坐席发出预警。

除了商家自行配置的转人工规则，AI店小蜜还通过多道内容校验、安全模式和辅助监控机制，保障输出符合监管要求和商家的服务要求。

真正成熟的AI，不只是能够解决更多问题，还要知道什么时候停止处理。“要给AI划一条清楚的能力边界。如果问题已经超出它的能力，或者我们判断由人工接待效果更好，那就直接转给人工。”袁雷补充道，这正是他理解的AI接待与人工介入之间的边界。

维密的边界，则在于隐私与冒犯风险。

当消费者完整提供上、下胸围、杯型和穿着偏好时，店小蜜可以给出准确的尺码建议。但内衣尺码还受到版型、舒适度和个人习惯影响，信息不足时仍可能误判。品牌因此把“不越界、不冒犯、不做不当引导”，放在导购效率之前。

李宁的边界藏在商品差异中。

鞋类的尺码、鞋楦、材质和科技参数相对客观，AI通常能快速达到较高准确度；服装中的“会不会显胖”“面料是否闷热”“穿起来软不软”，没有唯一答案，需要持续用优质的人工对话训练AI的表达能力。

AI能够越来越像人一样说话，却仍很难实现真正的情绪反转。复杂投诉、突发风险、深度专业判断和高价值用户关系维护，依然需要经验丰富的人工客服。

这不是AI能力不足后的被动兜底，而是一种新的分工。

客服不再只对一通会话负责

在维密，客服过去约70%的时间都用于处理查订单、问物流、解释活动规则等标准问题。AI接手后，人工转向处理复杂售后、高价值用户和敏感场景，同时把自己的优质对话、商品经验和服务判断用于训练模型。

客服的角色从“服务好自己接待的用户”，转向“帮助机器服务好更多人”。

这种人机协同还在向服务质检延伸。过去，品牌主要依靠满意度和小比例抽检判断服务质量；现在，AI开始对更大范围的会话进行诊断，不只识别错答和违规，也识别回避问题、没有提供实质解决方案、专业度不足等“没有出错但服务不好”的情况。优秀客服的经验可以被沉淀为AI训练素材，AI识别出的低效服务又能反向用于客服培训，推动服务评价从满意度进一步走向“好服务率”。

在鱼跃，释放出来的人力被投入到制氧机、呼吸机的售后回访，以及长期用户的耗材补货提醒和VIP服务中。过去，这些事一直被认为有价值，却因日常咨询过多而无法真正展开。

李宁的团队则从用户咨询中发现，消费者频繁询问某款跑鞋的鞋舌是否容易跑偏。商品团队随后在详情页增加结构说明和图解，这一问题的咨询量下降60%，相关退货也随之减少。

类似的经营反馈也开始从依赖客服主观感受，转向由AI主动识别。鱼跃一款血压计有关“包装体验”的咨询出现异常增长时，系统当天就能标记异常；过去从问题出现到团队真正关注，通常需要2至3周，现在缩短到了2至3天。AI对咨询、评价和退款原因进行自动聚类后，客服渠道也开始成为商品、运营和品控团队可及时利用的VOC洞察来源。

如今，越来越多品牌正在将“客户服务中心”改称“客户运营中心”。消费者为什么犹豫、最关心什么功能、哪些问题正在推高退款率——每一次咨询，都是一份未经修饰的经营反馈。过去，这些信息分散在海量对话中，难以被系统利用；如今，AI开始将其反馈给商品、运营、供应链和品控团队。

据AI店小蜜团队介绍，AI店小蜜以千问全系大模型为底座，针对客服场景进行专属训练和蒸馏；同时接入淘系平台内的用户画像、商品、订单、优惠和履约能力，再叠加商家的专属知识库与导购 Skill。AI店小蜜能够把模型能力、淘天的交易体系和品牌自己的经营策略，放进同一次会话中，这使它不只是回答问题，还能判断下一步应该推荐什么、提供什么权益，或直接办理什么业务。因此，率先接入的品牌也能更早积累商品知识、导购策略和真实会话数据。

下一场大促到来时，一些品牌使用的已经是一套经历过真实流量和售后周期的AI客服；另一些品牌可能才刚开始第一轮训练。对仍在观望的商家而言，产品能力可以后续购买，但将淘天的平台能力转化为品牌自身经营能力所需要的时间成本，却无法一次性弥补。