ISAAC / 产品服务 / 04

AI 客服

从官网、海外和社交渠道的咨询，到企微销售、智能报价与工单处理。八项内容在这一页依次呈现。

官网客服

精准解决每一个问题，是更懂您官网的数字助手

传统官网客服的痛点

客户问题在高峰期响应易延迟，影响服务体验

培训不足、经验差异，导致服务质量不稳定

传统客服的人力招聘、培训、管理和基础设施成本高

数据分析不全面，洞察能力弱，形成信息孤岛

Isaac AI驱动的智能客服优势

24/7不间断服务，同时处理海量咨询

智能对话提供定制化服务，提高用户体验和转化率

统一对接官网、移动应用，提供一致的服务体验

自动记录和分析客户交互，记录用户数据，支持精准决策

构建智能化官网客服场景

通过代码嵌入部署网页自定义咨询入口，实现智能会话与人工客服无缝衔接

Step.01

便捷部署方式

将提供的JS代码嵌入网站

官网客服场景

网站咨询入口AI 会话人工接手

从客户提问到问题解决

海外客服

海外客服全球通，智能对话秒响应，多语言无障碍沟通

传统海外客服的痛点‌

人工响应慢，客服能力参差不齐

依赖多语言团队或翻译工具

大量简单问题重复处理，费时费力

难以覆盖多时段、人员培训与管理成本高。

Isaac AI海外客服的亮点

Isaac AI实时理解与生成，显著缩短用户等待时间

多语言理解与本地化表达，自动适应不同地区用语习惯

上下文+实时推理解决80%+常见问题，复杂问题精准转接人工

7×24小时服务，客户接待量无限扩展，节省60%+人力成本

我们将如何实现海外客服场景

Isaac AI驱动的出海跨境业务智能客服实现了从“被动响应”到“主动智能”的跨越，在效率、体验、成本上均实现质的突破

Step.01

接入你的WhatsApp和Facebook账户

注册WhatsApp Business 及Facebook Messenger账户

通过API接口将用户消息接入 Isaac Studio

ISAAC / WORKFLOW 01接入渠道

WhatsApp BusinessIsaac Studio

连接海外消息渠道

Step.02

识别客户市场区域、用户画像及意图进行智能交互

识别客户市场区域，结合业务知识库进行本地化语言沟通表达

引导式多轮对话获取客户需求及意图：产品需求、预算范围、采购时间线等

需求结构化整理存储为用户长期记忆

ISAAC / WORKFLOW 02理解需求

多语言咨询需求识别

结合业务知识回应

Step.03

客户画像构建及客户数据同步至SCRM系统

用户画像信息构建及标签生成

用户画像信息及标签同步至SCRM 系统

ISAAC / WORKFLOW 03形成画像

客户对话SCRM 记录

沉淀标签与跟进信息

Step.04

客户需求数据推送至企微业务群

实时分析客户需求并推送至企微业务群

业务人员在群里完成客户领取并持续经营

ISAAC / WORKFLOW 04推送线索

需求分析企微业务群

交由业务人员持续跟进

抖音客服

抖音运营神器，实时回复抖音私信及视频留言

典型的应用场景

大型美妆品牌

智能美妆顾问，24小时解答各类美妆问题

连锁运动品牌

智能客服24小时专业解答产品疑问，一键解决退换货难题

大型母婴品牌

为母婴品牌提供24小时精准育婴咨询与个性化购物指导服务。

如何实现抖音客服？

Step.01

理解用户私信的问题

运用自然语言处理技术解析用户通过抖音私信发送的咨询内容，包括文字、表情、短句等，精准识别问题核心（如商品咨询、订单查询、售后投诉、功能使用等），同时过滤无效信息，明确用户的真实诉求。

Step.02

用户信息同步至上下文

系统自动调取该用户的历史交互记录（如过往咨询内容、订单信息、偏好标签等），将关键信息（如曾购买的商品型号、历史投诉问题、沟通风格等）同步至当前对话上下文，确保回复时能结合用户过往情况，避免重复询问，提升沟通连贯性。

Step.03

精准召回知识至上下文

根据用户当前问题类型及核心诉求，AI 检索预设的抖音客服知识库（涵盖商品详情、平台规则、售后政策、常见问题解答等），精准召回与问题高度匹配的知识条目，包括具体条款、操作指引、解决方案等，作为回复的依据补充至上下文。

Step.04

结合账号人设给出合适的回复

综合用户当前问题、历史信息、知识库匹配内容，以及抖音平台的沟通场景（如非正式化交流、即时性需求等），生成贴合语境的回复。回复需兼顾准确性（严格依据知识库）、友好性（使用口语化表达、适当添加表情符号）和高效性（直击问题核心，避免冗余），同时对可能的后续疑问预留引导空间。

抖音客服的优势

语义理解增强

通过NLP深度解析用户意图，准确识别私聊/群聊/评论的差异化场景需求

连续多轮对话

自动同步用户历史交互数据，实现连续对话不脱节，提升黏性

精准解决问题

基于向量检索技术，从亿级知识库毫秒级匹配最相关解答内容

人格化应答

结合账号人设与用户画像，动态调整回复风格（严肃/幽默/简洁）

微信分身

将掌握了企业知识与流程的AI接入微信号

典型的应用场景

房地产物业公司咨询

AI物业管家秒回报修/缴费/投诉等全流程咨询

大型教育机构课程咨询

AI课程顾问即时解答选课/费用/师资咨询

大型电商企业客户服务

大模型驱动，电商咨询一键智能解答

如何实现微信分身？

Step.01

AI视觉识别微信消息内容

借助图像识别与 OCR（光学字符识别）技术，对微信界面中的消息进行视觉解析，精准提取文字信息（包括文本消息、图片中的文字、表情包隐含的情绪倾向等），同时识别消息发送者、时间、会话场景（如私聊、群聊）等上下文信息，确保对消息内容的全面捕捉。

Step.02

理解客户问题召回语料知识

运用自然语言理解技术解析识别出的消息内容，明确用户的提问意图、核心需求（如咨询、求助、闲聊等），并结合历史对话上下文判断语境；随后从预设的知识库（如个人常用回复模板、业务话术库、个性化偏好设置等）中，召回与当前问题匹配的语料片段、回复逻辑或参考案例。

Step.03

基于上下文及语料知识生成答案

根据用户问题的语境、历史对话逻辑以及召回的语料，AI 生成贴合场景的回复内容。回复需兼顾用户的沟通风格（如口语化、正式化）、消息类型（如工作沟通需简洁专业，亲友闲聊可更轻松），同时确保内容连贯、准确，避免重复或偏离主题。

Step.04

通过 RPA 执行消息回复

系统调用 RPA（机器人流程自动化）工具，模拟人工操作微信界面的动作（如点击输入框、粘贴回复内容、发送消息等），将生成的回复自动发送至对应会话窗口，完成消息回复的全流程自动化。

微信分身的优势

精准理解问题

基于AI视觉模型，重复理解客户意图

准确召回知识

自动匹配知识库内容，准确率超99.99%

7×24小时服务

突破人工客服时间限制，全年无休

多线程并发处理

单个微信分身可同时服务500+客户，无需排队

企微客服助手

读懂客户需求，智能推荐不同风格的回复话术

典型的应用场景

汽车4S 店售后客服

汽车智能服务管家，养修问题一键解答

租赁管家智能服务

AI房屋管家，租得省心、住得安心

知名手机品牌客服部

智慧售后，一键解决手机各种难题

如何实现企微客服助手？

Step.01

分析客户聊天记录的上下文

通过自然语言处理技术，系统实时解析销售人员与客户的企微聊天记录，梳理对话逻辑、捕捉客户表达的需求、顾虑、情绪倾向（如犹豫、质疑、感兴趣等），同时关联客户历史交互信息（如过往咨询内容、购买记录），构建完整的上下文语境，精准把握沟通节点和客户状态。

Step.02

给出两种不同风格的话术选择

结合当前沟通场景（如初次介绍、异议处理、促成成交等），系统生成两种差异化的话术供选择。例如：一种偏向 “专业严谨型”：聚焦产品核心优势、数据支撑和逻辑论证，适合对细节和专业性要求高的客户；另一种偏向 “亲和引导型”：采用更口语化的表达，侧重共情客户需求、降低沟通距离。

Step.03

销售人员选择适合的话术发送

销售人员结合对客户的判断（如沟通风格偏好、性格特点），从两种话术中选择更贴合的内容，可直接发送或进行微调（如补充客户昵称、个性化细节），通过企微快捷功能完成消息发送，提升沟通效率。

Step.04

根据采纳率进行推荐话术的优化

定期分析话术的采纳率（销售人员选择某类话术的比例）和效果数据（如对应客户的转化率、回应质量），对于高采纳率且效果好的话术，提升其推荐优先级；对低采纳率或效果不佳的话术，结合销售人员的修改痕迹和客户反馈进行迭代（如调整表达语气、补充关键信息），让推荐更贴合实际业务需求。

企微客服助手的优势

抓取聊天内容

实时获取与客户微信对话的上下文内容

分析客户需求

通过语义理解精准判断用户需求，提供针对性话术方案

不同风格话术

支持专业、亲切等话术模板，适配不同场景需求

嵌入企微侧边栏

与企业微信深度集成，无需切换界面即可完成服务跟进

企微销售助手

辅助洞察商机，实时捕捉客户心动信号

典型的应用场景

房屋管家场景

智能管家服务，从签约到退租，一键商机直达

母婴品牌场景

智能母婴管家，24小时贴心陪伴，智能推荐母婴产品

美妆顾问场景

AI美妆顾问，定制你的专属美丽方案

如何实现企微销售助手？

Step.01

获取微信聊天记录并实时分析

通过企业微信的接口权限，合规获取销售人员与客户的实时聊天记录（包括文字、语音转文字、图片中的文本信息等），运用自然语言处理和语义理解技术，实时解析对话内容，识别客户提及的产品需求、疑问、顾虑、合作意向等关键信息。

Step.02

洞察用户意图捕捉商机并给出提醒

基于对聊天记录的分析，系统深度挖掘客户的潜在意图（如询问价格可能隐含购买倾向、提及竞品可能需要差异化对比等），结合预设的商机标签体系（如高意向、需求明确、待跟进等），自动标记商机等级，并通过企微侧边栏弹窗、消息通知等方式，及时向销售人员发出商机提醒，避免遗漏潜在合作机会。

Step.03

基于对话上下文与商机类型给出话术

根据客户的具体需求、对话中的上下文逻辑（如客户刚提出某类产品的功能疑问）以及标记的商机类型，系统从预设的话术库中匹配最合适的回应内容。话术会结合产品卖点、解决方案、优惠政策等信息，同时兼顾沟通语气的自然性（如亲切问候、专业解答、引导互动等），提供多种可选话术供销售人员参考。

Step.04

销售人员选择合适的话术一键发送

销售人员查看系统推荐的话术列表后，可根据实际沟通情况选择话术进行微调（如补充客户昵称、个性化细节等），确认后通过企微的快捷发送功能一键发送给客户，减少手动输入时间，提升沟通效率。

企微销售助手的优势

商机洞察分析

自动判断客户信息中的潜在商机需求信息

匹配推荐话术

结合场景与客户状态，生成搞转化率的推荐话术

‌产品匹配推荐 ‌

根据客户需求，智能推荐匹配的产品与服务

快速响应客户

高效处理客户咨询与需求，缩短服务响应时间

客户跟进

基于客户沟通整理客户标签、商机阶段和跟进记录，生成后续事项与话术建议。与商机识别一起，覆盖销售沟通前后的完整流程。

智能报价

AI秒级报价，精准匹配您的预算

典型的应用场景

大型电力设备供应商

AI学习电力设备公司价格规则进行智能报价

跨国电子元器件企业

智能报价提炼需求结合接口数据生成报价单

头部化工原料企业

理解化工原料需求后，提炼清单并查询系统生成报价单

如何实现智能报价?

Step.01

大模型理解文档中的需求

借助自然语言处理技术解析客户提交的需求文档（如询价函、需求说明等），精准捕捉其中的产品类型、规格参数、数量、交付时间、服务要求等核心信息，明确客户的真实报价诉求。

Step.02

大模型提炼出需求清单

对理解后的需求进行结构化梳理，将分散的信息整合为清晰的需求清单，包括具体产品或服务条目、各项要求的细节描述以及可能影响报价的特殊条件（如批量采购、定制化需求等）。

Step.03

大模型查询系存货及价格

大模型调用企业 ERP 系统的接口，根据需求清单中的产品或服务类型，查询对应的库存数量、当前基准价格、折扣规则（如批量折扣、老客户优惠等）以及相关成本信息（如原材料成本、加工费用等）。

Step.04

大模型根据存货生成报价单

结合需求清单中的数量、交付要求等，以及 ERP 系统返回的价格和库存数据，AI 按照预设的报价公式（如基准价 × 数量 × 折扣系数 + 附加服务费等）计算出总报价，同时考虑库存情况标注交付周期，最终生成包含产品明细、单价、总价、交付说明等内容的标准化报价单。

智能报价的优势

智能解析需求

智能解析客户需求，自动识别和提取关键信息

方案智能配置

自动化方案配置，从功能表中选择合适的功能形成解决方案

精准核算报价

结合企业定价策略，精准成本核算和报价

多维度分析与调价

多维度数据分析与动态调价，确保报价的竞争力和盈利能力

智能工单

开启AI驱动的工单自动化跟进模式

典型的应用场景

电商行业

系统分析客户与客服的聊天记录，判断是退货、换货、商品质量投诉等工单类型

软件行业

系统分析聊天记录判断立单类型为功能 bug 报告、软件使用指导或系统升级需求

制造行业

系统分析记录判断工单类型为设备维修、备件更换或工艺调整

如何实现智能工单？

Step.01

分析聊天记录判断立单类型

通过自然语言处理技术解析客户与客服的聊天记录（包括文字、语音转文字内容等），识别其中的业务场景（如设备故障报修、服务投诉、功能咨询转化的需求等），结合企业预设的工单分类体系（如技术支持单、售后维修单、服务投诉单等），精准判定应建立的工单类型。

Step.02

分析客户情绪和客户问题原因

运用情感分析算法识别客户在沟通中的情绪倾向（如愤怒、焦虑、平和等），同时从聊天记录中深度提取问题细节，通过逻辑推理追溯问题根源（如设备本身质量问题、操作不当、服务流程漏洞等），为后续工单处理提供方向。

Step.03

判断报修紧急程度并分配工单

依据问题的严重程度（如是否影响客户正常运营、是否存在安全风险等）、客户情绪紧急度以及企业内部的优先级规则（如 VIP 客户优先、故障类型紧急等级划分等），判定工单的紧急级别；再结合处理人员的技能匹配度、当前 workload 等信息，自动将工单分配给最合适的处理人员或团队，并同步发送提醒。

Step.04

对关闭的工单给出总结与评价

工单完成后，AI 汇总处理过程中的关键信息（如问题描述、处理方案、耗时、客户反馈等），生成工单总结报告；同时结合预设评价维度（如处理效率、客户满意度、问题解决率等），对工单处理质量进行自动化评分，为后续服务优化和人员考核提供数据支持。

智能工单的优势

工单分拣分配

自动解析聊天记录，识别工单问题等类型，准确率超95%，减少人工分类误差

情绪识别分级

客户情绪分析，对愤怒/焦虑等情绪标记红色预警，触发优先处理机制

动态资源调配

自动划分紧急等级，并匹配适合的专员，工单平均处理时长缩短40%

数据驱动迭代

自动生成处理报告，统计响应速度、解决率等指标，为服务流程优化提供可视化数据看板