探猫智服想做的，就是让AI做擅长的事，让人做最有价值的事，让客服从成本中心回到它应有的位置——客户经营的入口，品牌增长的现场。
PERSONAL PROFILE
/个人简介 /
梁京，广州探猫智服科技有限公司创始人兼CEO，电商客服体系研究与实践者。深耕电商客服领域多年，累计服务与培训电商企业过万家，覆盖3C数码、家电、大健康、日用、食品、美妆、服饰、家具等多个行业。
在行业以人工为主的阶段，她参与研发并推动国内最早面向电商场景的客服智能体产品——探域智能体落地应用，探索并验证“AI与人工协同”的客服新模式，并在真实商业场景中实现规模化应用，取得良好的商业化效果。她长期专注于一件事：推动电商客服从成本岗位走向价值岗位。
COMPANY INTRODUCTION
/企业介绍 /
广州探猫智服科技有限公司是一家AI驱动的人机协同客服托管服务商，总部位于广州，服务基地分布在全国各地。通过“AI智席”系统，为企业提供完整客服能力托管服务——AI负责高频咨询，人工负责复杂服务，实现真正意义上的人机协同客服体系。
秉承“用AI与人的协同，重构客服这一岗位的生产力与价值”的公司使命，致力于让AI智席成为电商行业的标准客服基础设施。至今，探猫智服服务的商家覆盖天猫、京东、拼多多、抖音等主流电商平台，涵盖服饰、美妆、母婴、家电、食品等多个垂直行业。
/引言 /
客服，这个离用户最近、离成交最近的岗位，长期被困在“成本中心”的尴尬定位里。企业衡量它的，往往不是创造了多少增长，而是消耗了多少预算。
这种错位，折射出电商服务行业一个深层的困境：明明每一句对话都在影响用户的判断与决策，但服务体系却常常沦为只会被动回答问题的窗口。
随着AI技术深度渗透客服行业， “AI取代人工”的焦虑和依靠技术降本增效的期待交织，行业正站在重新定义自身的路口。
破局的答案或许不是简单的“AI取代人工”，而是一场关于分工、价值与能力的系统重构。
正是在这样的背景下，探猫智服科技有限公司选择了一条不同于传统外包的道路：不是简单交付“人力”，而是交付一套“AI+人工”AI智能体+人工客服专家+专业运维体系的客服经营系统。
通过自研的“AI智席”系统，探猫智服让机器处理高频、标准、重复的咨询，让人工聚焦复杂、高价值、有情绪和转化机会的服务场景，实现人机协同的规模化落地。
探猫智服创始人兼CEO梁京，从一线实操者转型行业创业者，率先落地电商场景智能体项目，持续探索客服从成本岗位转向增长岗位的落地路径。
在本期专访中，梁京将分享她对行业“变与不变”的深刻洞察：传统客服外包模式的制度性缺陷、AI与人工最理想的分工边界、管理者最容易忽视的关键动作，以及在技术快速迭代的时代，年轻客服应该如何找到自己的不可替代性。
/ 访问过程 /
INTERVIEW PROCESS
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Q
欢迎并感谢梁京女士接受《客户观察》的采访，请与读者朋友们打个招呼，并简单介绍一下您自己和探猫智服。
《客户观察》的朋友们大家好，我是梁京，也可以叫我猫二。
我和客服行业的渊源不是从AI开始的。最早进入电商服务一线时，我面对的都是客户为何不满意？服务流程在哪个环节断裂？运营、客服、供应链之间的信息是否真正打通这类具体的问题。
那时我便认识到，客户的每一句反馈背后都不是孤立的情绪，而是产品、规则、流程和服务衔接的某个环节没能承接住的结果。
此后多年，我辗转于不同的服务现场，带团队、做复盘、看数据，也陪一线客服逐句拆解对话。
我越来越确定，客服并非简单的接待岗位，而是企业最贴近用户、最接近成交，也最能看见经营问题的地方。
今天，探猫智服致力于提供AI驱动的人机协同客服托管服务，通过AI智席，将AI、人工客服和运营体系整合，帮助电商企业重构客服生产方式。
让AI承接高频标准问题，人工处理复杂高价值对话，让客服从成本回归客户经营入口。
Q
从2018年的一线客服主管，到今天的创始人兼CEO，您如何看待这8年的职业转型？有没有一个“临界时刻”让您下定决心创业？
回顾这8年，我其实一直在回答一个问题：客服这件事，能否被做得更有价值？
初入行时我就意识到，客户服务远非“客户不满意了，我们安抚一下”这么简单。
客户的每一次反馈，都可能关联着产品、物流、承诺、页面表达、客服话术和内部协同。客服如果只负责回复消息，很难真正改善客户体验。
后来带团队发现，客服工作表面是聊天，实则每句话都在影响用户决策。
顾客沉默时，能否将他拉回；犹豫时，是催促付款还是帮助消除顾虑；生气时，是机械道歉还是真正把问题接住。
长期观察下，我发现许多客服团队的底层困境始终未变：新人培养慢，经验靠个人，问题靠主管救火，大促靠人硬扛，复盘靠人工整理。大家都很努力，但努力都被消耗在旧的生产方式里。
我下定决心创业的“临界时刻”是一次大促后的复盘。团队很辛苦，响应速度不差，但很多用户在咨询与下单之间流失，原因是回答稍慢、话术未击中顾虑。
那一刻我很不甘心，不是为某个客服，而是为整个岗位。明明客服离用户最近、离成交最近，却长期被视为“越便宜越好”的成本岗位。
因此，创业于我而言不是换赛道，而是继续推进原来在做的事。
从前在一线解决问题，后来带团队解决问题，现在希望用AI、人和运营体系，帮助更多企业重新理解客服的价值。
Q
您选择做“AI驱动的客服托管”，这个赛道并不缺玩家。您认为传统客服外包模式最大的“制度性缺陷”是什么？探猫智服试图解决的核心痛点是什么？
传统客服外包最大的制度性缺陷在于它交付的是“人力”，而非“结果”。
企业需要的是咨询有人接、问题能解决、体验稳定、转化提升、投诉下降。
但传统外包的管理与计价方式通常围绕人头、班次、在线时长展开，导致错位：客户想购买经营结果，但服务商交付的却是人力资源。
这一错位导致服务质量难以稳定。优秀客服的经验停留在个人头脑中，人走经验丢。客服每天看到经营问题，却无法系统沉淀到运营和产品。
探猫智服要解决的不是“找一批人接消息”，而是将客服从人力承接升级为系统经营。
AI智席的核心逻辑是让AI、人工与运营重新分工：AI负责高频咨询、标准知识、基础跟进与数据沉淀；人工负责复杂售后、负面情绪处理、强异议成交及高价值客户承接；运营团队持续迭代知识库、话术、转人工边界、数据复盘及大促策略。
我们的目标不是简单自动化低水平客服工作，而是先重构知识、流程与协同机制，再让AI放大这套能力。
AI智席交付的是一套“AI+人+运营”的客服经营系统，既提升效率，也提升转化，更帮助企业将服务经验沉淀为可复用、可训练、可持续优化的能力。
Q
在AI尚未成为共识时，您就参与研发并推动探域智能体落地。当时行业对AI客服持什么态度？您如何说服第一批客户尝试“AI+人工协同”？
早期行业对AI客服的态度既有好奇，也有不信任。
许多商家听到AI客服的第一反应不是兴奋，而是担心：会不会答非所问？会不会乱承诺？会不会把客户聊跑？
尤其电商客服经常涉及平台规则、活动价格、售后承诺、情绪安抚和成交推进，一旦边界设定不当，效率的提升可能演变为体验的风险。
因此，前期我们不是靠宣讲“AI有多聪明”来说服客户，而是通过小场景试出来。
例如，先选择一个品类、一条渠道、一个高频问题：女装先从尺码、面料、搭配开始；母婴先从成分、安全、适用年龄开始；高客单价产品先从产品对比、售后保障、购买顾虑开始。
先把知识、规则、优秀话术及人工边界梳理清楚。然后让客户看到：AI并非自由发挥，而是在明确的业务框架内工作。
第一批客户真正被打动，往往是因为看到了具体的变化：响应速度稳定了，夜间、高峰、大促不再因人手不足而大面积排队；标准问题被接住了，客服不必一天回答数百遍“什么时候发货”；人的精力释放了，原本被重复问题淹没的客服可以去处理更复杂的成交推进和投诉安抚；经验开始进入系统，过去靠师傅带徒弟，现在可以通过聊天记录、优秀话术和规则转化为团队共同资产。
我从一线走来，很清楚客户不会因为你用了AI就降低期待。用户真正关心的始终是自己能否被及时回应，问题是否被理解，权益是否被认真对待。
所以我们一直强调，AI客服不是替代人，而是重新设计人和AI的协同关系。
Q
很多客服担心AI会取代自己，而您提出“客服人员应向服务专家转型”。您认为AI和人工客服之间最理想的分工边界是怎样的？有没有经历过AI“搞砸”的教训？您如何帮助一线客服实现转型？
我不太认同“AI取代客服”的说法。更准确地说，AI会接管客服工作中低价值、重复、标准化的部分，但无法取代真正具有判断力、同理心及转化能力的服务工作。
理想的人机分工，我会从四个维度考量：标准化程度、业务风险、情绪强度和客户价值。
物流进度、发货时间等标准化程度高的事务，可优先交给AI；商品对比、尺码推荐等可由AI先生成参考话术，再由人工协同推进；而退款争议、负面情绪、特殊承诺、高价值客户谈判等，必须由人工优先接管。
我们也曾有过AI“搞砸”的教训。早期有些场景看似标准，实则风险很高。
例如售后争议，AI按规则回答可能没错，但客户当下需要的不仅是规则，而是被理解、被安抚，此时若AI继续机械解释，情绪反而会升级。又如活动期间优惠规则变化频繁，知识库若未同步，AI可能给出过期信息。
这些教训让我们认识到：AI不是接上去就能自动把业务做好，它需要知识库、规则边界、异常兜底和持续复盘的支撑。
因此我们后来非常重视三种模式：AI能稳定处理的，让它自动；需要判断的，让AI辅助人工；高风险、高情绪、高价值的，必须及时转人工。
帮助一线客服转型，不能只喊一句“你要成为服务专家”。我倾向于先帮助客服转换身份认知：不要总觉得自己只是“小客服”，你面对的是一个有真实需求、真实顾虑、真实预算的人。卖美妆，就当美妆顾问；卖家电，就当家电顾问。身份感变了，表达方式才会改变。
接下来才是能力训练：客服不能只背标准答案，而要学会判断顾客痛点，讲解产品使用场景，在用户沉默时继续推进，在有情绪时先接住情绪再解决问题。
一个真正有价值的客服，不是打字最快的人，而是最能听懂用户未说出口的顾虑的人。
管理者也要随之改变：过去主管容易盯着人，响应慢了催一下，转化率低了说一下；但在AI时代，主管更应懂得拆解动作、提供方法、组织演练、进行纠偏，将优秀客服的判断与话术沉淀进系统。
这样，一线客服不是被AI推着走，而是能借助AI放大自身能力。
Q
对于电商客服团队而言，大促是一年中最繁忙的“大考”。您认为在大促期间，AI客服和人工客服各自应承担怎样的角色？有没有哪些平时可以交由AI处理的任务，在大促时反而需要拉回人工？今年你们为618做了哪些特别的准备或培训？
今年我们专门制作了一份关于大促下人机协同的“全景图”，并分享给客户和电商同行。
一个小建议：现在的大促流量高峰已不像过去那样明显，可能从五月底延续到六月底，对客服人员的体力和精力是极大考验。
AI在大促中主要处理标准和活动相关问题。建议安排主管或训练师提前完善AI的知识库、商品卡片及自定义话术，让AI在整个大促周期内持续发挥作用，将客服从高频重复咨询中解放出来。
大促期间客户购买信号更明显，分为两类：产品是否适合自己，以及活动促销力度多大。这正是设计自定义话术的两个关键场景。
建议重点关注活动相关自定义话术是否编排到位，是否提前将购买信号“告诉”AI，让AI一旦识别到这些信号就能主动承担转化工作，进一步释放人力。
Q
您曾多次提出“客服不应是成本中心”。您认为客服岗位长期被低估的最深层原因是什么？如果只用一句话说服老板重视客服价值，您会说什么？
客服长期被低估，本质上是因为很多企业只看到了客服的成本，而未能看到客服对经营结果的影响。
老板看客服，最容易看到工资、排班、外包费用、投诉和差评，所以客服很容易被放进成本表里。
但如果把整个电商链路拆开：流量、点击、咨询、下单、复购，客服恰恰卡在“咨询到下单”的关键位置。用户问“有没有优惠”，背后可能是价格顾虑；问“能不能退”，背后是风险担心；问“这个适不适合我”，背后是决策困难。
如果客服只是回答问题，它当然像成本；但如果客服能理解顾虑、推进决策、做好跟进、促进复购，它就是增长入口。
过去许多企业只考核响应时间、接待量、满意度，很少将咨询转化率、催付效果、复购触达、用户洞察等纳入管理。结果客服做了很多对经营有价值的事，却没有被看见、被量化。
如果只用一句话说服老板重视客服价值，我会说：你已经花钱把用户带到咨询口了，客服这一句话，决定这笔流量是成交，还是浪费。
Q
您在“客户观察”平台发表过近二十篇管理类文章。如果只选一个最容易被管理者忽视、却又至关重要的管理动作，会是什么？
如果只选一个，我会选复盘——但不是那种批评人的复盘，而是将真实对话拆开，分析下一次如何做得更好的复盘。
管理者常说“客服要主动一点，话术要好一点，转化要高一点”，但对一线来说太空了。
管理者真正需要做的，是把要求拆解为动作，再通过复盘将动作转化为能力。
例如：一条对话为什么成交了？是因为客服找到了用户痛点，还是讲清了使用场景，还是在最后一步解决了价格顾虑？一个投诉为什么升级了？是规则没讲清，还是情绪没有接住？AI为什么误答？是知识库缺失，还是转人工边界没有设好？这些问题不复盘，团队今天踩过的坑明天还会再踩。
我坚持复盘的一个原则是：不要停留在“谁做错了”，一定要落到“系统要改什么，动作要怎么教”。否则复盘就会变成批评会。
在AI时代，复盘变得更为重要，因为你复盘的不只是人，还包括AI表现、知识库缺口、规则边界和流程漏洞。
未来优秀的客服主管，是通过复盘持续调整系统、规则，同时训练一线客服的能力。
Q
您曾写过《客户服务的变与不变》这篇文章。基于行业现状，您认为未来两年电商客服领域“变”的核心趋势是什么？“不变”的服务本质又是什么？给年轻客服的“别焦虑”建议是什么？
未来两年，电商客服领域“变”的核心趋势有三点：
第一，服务方式变革——客服从人工在线、机器人问答，走向AI智能体与人机协同，AI进入售前接待、商品咨询、催拍催付、售后处理、复购提醒、数据复盘等全流程。
第二，服务渠道拓展——用户不会只在一个平台互动，企业需要面对多渠道、一致性、连贯性的服务管理。
第三，客服团队结构重塑——从靠人数堆效率，演变为“少量高判断力的人+AI+流程”，人工客服越来越集中于复杂问题、情绪处理、高价值客户和转化推进。
但“不变”的东西更重要：不变的是客户对尊重、理解和确定性的需求。
无论技术如何发展，客户真正想要的仍然是：我的问题有没有被听懂，我的需求有没有被尊重，我的权益有没有被认真对待。
AI可以让回复更快、知识更全、跟进更稳定，但服务的底层依然是以客户为中心。技术只是方式，信任才是结果。
快速响应、准确解答、耐心倾听、诚信经营，这些不会因为AI出现就失去重要性。恰恰相反，AI越强，企业越要清楚边界，越要守住服务品质。
给年轻客服的建议：别焦虑AI会不会取代你，先问自己是否只会“回答问题”。
如果你只会复制粘贴标准答案，确实危险；但如果你愿意学习业务、理解用户、会用AI、处理复杂情绪，你就不是被替代的人，而是被AI放大的人。
机会往往不写在岗位职责里，主动多学一点产品、平台规则、运营和供应链，你对服务的理解会越来越完整。
客服这条路不轻松，但它能让你看见最真实的用户和生意，训练出很强的判断力和同理心。
过去我接住一个个客户问题，后来通过写作和分享传递客服声音，现在做探猫智服，希望用AI和系统化能力让更多企业重新看见客服的价值。
AI进入客服领域，真正改变的是让我们有机会将一线经验、金牌话术、服务流程、用户洞察沉淀为系统能力。
探猫智服想做的，就是让AI做擅长的事，让人做最有价值的事，让客服从成本中心回到它应有的位置——客户经营的入口，品牌增长的现场。
客户服务一直在变，但我们对客户的理解、尊重与负责，不能变。
策划：Amanda、梦茹
编辑/采访：文娟
后期：雨辰
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