人机协作：重塑工作模式的生产力革新 | #服务话题圈

本期话题：别再卷人工vs AI了！客服圈流行“人机搭子”

从本期《服务话题圈》，特邀台州市12345政务咨询投诉举报中心、重庆联通商业呼叫运营中心大数据分析师杨劼、才博数智服务机构咨询部的资深咨询顾问任意华，他们将从工作模式重塑、人工智能在工作场景的应用等多个不同维度，共同探讨人机协作浪潮下的行业痛点与前瞻洞察。

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在数字化转型的浩荡浪潮中，人机协作（Human-Machine Collaboration）已从技术概念蜕变成为重塑生产力的新动力，其强大力量正引领着客户服务行业开启产业革新的崭新篇章——从“AI替代”转向“人机共生”的增量创新。

国家相继出台政策，明确将“人机协同”列为数字经济发展关键路径，强调效率革命必须以人类价值主导权为底线。

中国联通重庆分公司商业呼叫运营中心作为服务交互的枢纽端，积极探索勇于破局。在智能语音导航、座席助手等单点应用成熟后，以数据决策为突破口，试点“数据穿透业务、算法反哺决策”的协同范式，即让AI成为管理者的“第二大脑”实时洞察运营盲区，让人类专家以经验校准算法偏差，最终实现复杂场景下服务效率的提升。

从试点成效来看，运营效能显著提升的同时，还成功将更多的人力从重复劳动中解放出来，达成了人力利用的最大化，有效节约了人工成本。

以下，将以一名客户服务行业从业者的身份，向各位行业同仁分享人机协同的试点经验，为行业数字化转型的实践样本贡献一份力量。

01.

人机协同的角色定位与流程设计：精准分工，协同增效

在传统呼叫中心的运营模式中，排班管理、知识库优化与业务流程改进等工作往往高度依赖经验判断，存在响应滞后、调整不精准等诸多问题。为解决这些痛点，我们通过明确人机角色分工，构建了“AI分析+人工优化”的协同框架。

人类角色在其中承担着核心的决策与把控职责。数据管理人员负责将业务规则进行数字化处理，为后续的AI分析提供精准的数据基础；生产主值班则根据实时情况动态输入策略，并对生成的方案进行审批，确保决策的合理性与可行性；一线员工则提供执行反馈，让决策能够贴合实际运营需求。

而AI系统则专注于承担标准化、高频化的技术实现工作，涵盖需求引擎、大模型代码生成器、自动化排班引擎等多个模块。

这一设计严格遵循国家发展改革委“高敏感场景设置人工审核节点”的要求，在AI生成方案后保留人工审批环节，既充分发挥了机器强大的数据处理优势，又确保了人类对关键决策的控制权，实现了人机优势的互补。

02.

核心协同流程的创新实践：多场景落地，成效显著

（一）动态排班的人机协同闭环：精准排班，降本增效

排班管理一直是呼叫中心运营的核心痛点，传统模式难以在话务波动与人力成本之间找到平衡。

我们设计的协同流程实现了全链路优化：数据管理人员将业务规则数字化输入需求引擎，生产主值班根据实时话务情况注入动态策略；需求引擎将结构化需求传递给大模型代码生成器，自动转换为可执行的Python脚本；自动化排班引擎基于脚本生成多套排班方案，推送至生产主值班进行审批调整；终版班表发布后，一线员工通过班务平台反馈执行偏好，数据看板实时追踪效能指标。

这一流程使数据人员从繁琐的代码编写中解放出来，专注于需求抽象与结果调优，效率提升近3倍。

实际运营数据显示，通过AI预测来电高峰并结合人工调整，话务接通率提升约15%，人力闲置率下降约20%，有效降低了运营成本，提高了服务质量。

（二）知识库优化的实时协同机制：动态更新，提升服务

知识库是呼叫中心的“业务字典”，其时效性直接影响服务质量。我们构建的协同机制实现了知识库的动态迭代：数据看板持续分析异常交互模式，由知识库优化AI生成更新建议；建议推送至知识库后，实时注入需求引擎形成规则闭环；生产主值班根据业务优先级审核调整，确保知识更新既及时又准确。

这种机制响应了国家教育部发布的《数字化赋能教师发展行动的通知》中“AI辅助但人类主导”的原则。实际运营数据统计显示，知识库更新及时率提升18%，首次解决率同步提升12个百分点，大大提高了客户问题的解决效率，提升了客户满意度。

（三）业务流程改进的协同迭代：精准优化，提升体验

基于数据看板的效能瓶颈报告，业务流程改进平台自动生成优化建议，通过三重路径实现协同改进：一是向生产主值班推送管理优化建议；二是提示数据管理人员调整业务规则；三是为自动化排班引擎注入新约束条件。

某项目通过该机制发现某级别客服在咨询—投诉转入人工的关键节点存在冗余，经人工评估后优化流程，使平均等待时长缩短28%，客户满意度提升3%。这种模式完美契合了《优化消费环境三年行动方案》中“人机协同提升服务体验”的要求，为客户提供了更加优质、高效的服务。

03.

人机协同的效能跃迁：多维度提升，实现突破

（一）能力边界的重构：角色转型，效率提升

数据管理人员从“代码编写者”转型为“需求架构师”，现在80%的精力用于思考业务痛点与算法适配，代码质量反而比以前自己写更高。

AI承担了数据清洗、算法调参等重复性工作，使人力资源配置效率提升3倍，实现了人力资源的优化配置。

（二）决策质量的飞跃：互补优势，精准决策

在呼叫中心实践中，人机协同系统发现了传统排班忽略的“小因子话务激增”规律，通过注入历史数据约束条件，使极端影响因素下的接通率从75%提升至89%。人类专家与AI的互补性在复杂场景中尤为突出，能够做出更加精准、科学的决策。

（三）组织效能的革新：机制优化，降本增效

建立“AI执行—人类监督—反馈优化”的螺旋上升机制，通过该系统使排班相关员工投诉量下降67%，同时知识库更新及时率提升，流程优化效能提升，而维护成本降低40%。这种模式被Gartner称为“增强型知识工作”，为组织的可持续发展提供了有力支撑。

04.

未来演进方向：范式革新，引领发展

实践表明，人机协作不是简单的工具应用，而是工作模式的根本性变革。当人类专注于“为什么做”（目标定义）和“值得做吗”（价值判断），机器负责“怎么做”（技术实现）和“做得好吗”（效果优化），就能释放出巨大的生产力潜能。这种模式不仅适用于呼叫中心，更可复制到金融、医疗等高敏感场景，在满足监管要求的前提下释放AI价值。

人机协作是生产力范式的革新。当人类升级为“AI指挥官”，机器成为“超级执行者”，双方通过持续反馈形成双向增强的智能工作流，必将推动更多行业实现效率与体验的双重突破。这正是国家政策所倡导的方向，也是我们在数字化转型中必须把握的机遇。

让我们携手共进，积极探索人机协作的新模式、新路径，共同开创更加美好的未来。