几个月前，淘天客户运营部悄悄做了个对照实验。

当买家进入AI店小蜜时，他们随机把1%的流量还给人工客服去接待，此为“纯人工”的对照组。剩下99%让AI来承接，如果AI搞不定，再转人工，为“AI+人”的实验组。

结果让所有人沉默——从今年3月开始，"AI+人"的整体转化率，在白天全时段、甚至每一个小时里，都超越了纯人工客服。

这意味着，AI客服，第一次在"做生意"这件事上，跑赢了人。

5月11日，阿里正式把这个开发了一年多的AI店小蜜交给商家。这是电商行业首个同时具备售前、售后办事能力的客服Agent。

十年前，为了应对大促的流量洪峰，阿里巴巴就推出过AI客服。但在漫长的一段时间里，受限于底层的技术架构，它给人的感觉都是“机械的”“笨笨的”，只能执行简单的、基于规则的问答。

面对一些“超纲”的问题，传统AI客服就会陷入逻辑的死胡同。逼得买家不耐烦地打出“转人工客服”。

很多消费者排斥甚至反感遇到AI客服，症结不在于它是机器，而在于它“不懂消费者”，无法实际解决问题。

随着大语言模型浪潮的席卷，如今，AI客服也迎来了迭代的机会。人们关注的早已不是“要不要用AI”，而是“怎么用”的问题。

去年9月，AI版店小蜜在淘宝天猫商家中灰度上线。到今年3月，其与消费者的日均对话量已经超过了千万次，超100万个商家，开始让AI店小蜜和人工客服协同工作。

这些品牌与商家，也开始重新定义“客服”这个角色的价值。

过去，客服被视作纯粹的成本中心，承担着解答疑问、平息客诉的职能，也是决定成交的关键阀门。

而在算力与模型的加持下，AI客服开始扛起转化的重担，向“客户运营”的职能演进。

推倒重来

一年半前，淘天集团客户运营部负责人占利军和团队做出了一个决定，将淘天平台官方客服中心，率先进行全面的AI化。

300多名顶尖的算法和研发工程师被集结起来，将原有的AI客服系统直接推倒重来。

摆在他们面前的，是一根难啃的骨头。

新的AI客服系统要解决的不再是“退款进度”“物流走到哪了”这种单线问题，而是复杂的投诉、纠纷、退换、维修、丢件等。

淘宝天猫的商品丰富度极高，这也意味着规则的庞杂。服饰行业面临的是色差争议、质量问题，生鲜行业要处理的是腐烂赔付，不同品类的处理规则和售后标准截然不同。光是消费者和商家交织的矩阵类型，就超过了1万多种。这些，统统需要AI去消化和处理。

而平台的售后是一个近乎零容忍出错的严肃场景。大模型一旦产生一次“幻觉”，或者做错一次判决，带来的直接后果就是商家的资金损失，或是引发平台的舆情危机。

占利军是个写了十多年代码的算法工程师，他很清楚，犹豫的成本将远远超过试错的成本。

于是这300多名技术人员，整整干了一年饱和式的投入。技术攻坚没有任何捷径可走，他们把过去数亿次客服案例的数据和技术拿来做锤炼，从模拟层到防护层做了一道道拦截。

结果是显著的。AI客服的出错率，硬生生被拉平到了和资深人工客服相同的水平。

5月11日，在走过灰度测试与漫长的数据验证后，阿里巴巴将这个开发了一年多的AI店小蜜正式交到商家手里。这是电商行业首个具备售前、售后办事能力的客服Agent。

AI店小蜜的全链路采用千问最新大模型，并结合淘宝超大规模的交易数据，针对各类行业和电商场景进行了垂域微调与多模态升级。这让它不仅精通行业与规则，对用户的理解也更加透彻。

实测数据显示，在接入AI店小蜜后，小米旗舰店的客服转人工率下降了45%，客服满意度涨了22%；特步转人工率直接降了55%，询单转化率飙升了46%。

“会来事儿”

AI店小蜜到底有多全面？

在占利军展示的AI店小蜜后台截图中，机器展现出了缜密且具有同理心的思考轨迹。

4月28日，一位买家发来冲锋衣图，并询价。如果是传统的人工客服，光是去商品库里定位这件衣服的SKU，就要耗费1分钟。AI瞬间完成商品识别并探问：“您是想爬山还是日常穿？”

消费者回复：“五一去黄山徒步。” 此刻，在店小蜜的后台思考链路里，一系列的工具被迅速调用。它先调用天气数据回复：“我有很多同事去过呢，黄山温差大，五一有阵雨，这件能防水，挺合适。”

随着对话的深入，AI时时刻刻在捕捉消费者的语气。感知到买家情绪急切，AI又主动发出真实的买家秀，稳住对方的心态。

买家下单后，AI自动比对发现，讨论与下单的尺码有偏差，及时纠正买家，然后自动打通ERP系统，备注加急发货。

它不再是一个“问一句答一句”的机器，而是一个“会来事儿”的贴心导购。在引导客户消费后，结合对话语境，它还会送上暖心祝福：“五一去黄山玩得开心！”短短几分钟，AI调用21个工具库，行云流水般将咨询推向成交。

三大能力升级

这次升级，AI店小蜜有三大核心功能提升。

第一，“会导购”。

在“AI+人”协作下，AI能回答超过80%的问题，它打破了传统客服的被动模式。当消费者进店后，它就开始隐形地跟踪消费者的每一次点击和停留时长。

它能主动预判用户所需，并精准推荐，甚至自主调用“连带推荐”“缺货推荐”“精准催付”“多模态识图”等工具，直接追求转化。

在人工客服面对商家最在意的高价值客户时，AI还会向人提供决策信息、促单建议，助力订单转化。

第二，“全场景托管”。

电商的经营是全链路的。全场景托管意味着AI店小蜜能够跨越售前、售中、售后的区隔，接管整个链路的复杂对话。

它不仅能24小时无缝衔接夜间流量，还能在高峰期自动处理退换货、改地址、物流拦截等繁杂事务。更能处理商品与尺码推荐、国补解答、参数对比等30余个核心场景的咨询。

在这些情况下，平台客服系统的回复时效提升了50%，准确度稳定在90%以上，通过秒级自动回复切实提升了沟通体验。

第三，“会挽单”。

这是让很多商家感到惊喜的一点，AI店小蜜展现出了强悍的“挽单”能力。

当消费者因为犹豫发起退款，或是将商品长时间停留在购物车时，AI会根据上下文语境，精准识别出消费者的抗拒点（比如嫌发货慢、觉得价格贵），然后主动出击，通过赠送优惠券、承诺加急发货等策略安抚情绪。

数据显示，这套逻辑下的挽单成功率超过了20%。

同时，它也会提升风控和资产保护的能力，比如赔付金额会严格控制在商家授权的额度内，避免“乱赔”和“被薅羊毛”。它还接入了新上线的AI假图识别模型，精准拦截“羊毛党”。

在成本上，占利军算过一笔账，目前平台的人工客服处理一通对话的成本在2元到十几元不等。

而现在的标准版店小蜜，一通复杂多轮交互仅需0.2元。能主动推单、做售后挽单的高阶版，定价也仅为0.5元。

客服部走向台前

工具的进化，最终会倒逼组织形态的重构。当AI店小蜜从一个辅助回复的插件，变成一个具备思考能力的增长引擎时，品牌商家内部也必然得重视它带来的改革。

创立于2006年的快时尚品牌“UR”，是最早感受到这股冲击波的商家之一。

快时尚的生命线在于“快”。“UR”的款式更新频繁，单店SKU维持在1.2万到1.5万左右。这也带来了巨大的客服压力。

消费者最常见的行为就是发一张模棱两可的图片，让客服“找同款”。在过去，这绝对是客服的噩梦。

人工需要去庞杂的页面上比对细节，耗时漫长，消费者往往在等待中流失。增加人力意味着成本失控，控制成本意味着体验下降。增长与降本，在很长一段时间里是一个无解的单选题。

“UR”消费者体验部负责人Ada发现，AI店小蜜打破了这个僵局。现在的AI不仅能通过图片精准找到款式，还能将类似产品的参数、细节做成对比图表直接发给消费者。

而且AI拥有比人脑更庞大、更精确的记忆中枢。当一个消费者进店寻找一款商品时，AI能瞬间调取该用户历史的购买偏好、行为轨迹，然后结合店铺当前的入会权益、购物金，给出一套量身定制的购买方案，告诉买家怎么买更划算。

对于那些加购却迟迟不下单的隐性流失客户，店小蜜会借助智能的催拍、催付功能迅速锁定需求。

在这一套组合拳下，“UR”在整体GMV增长超35%的背景下，大幅压减了企业成本，而店小蜜带来的销售额占比，也实打实地提升了30%。

如果说UR验证了AI在快节奏零售中的爆发力，那么销售呼吸机、制氧机等医疗器械的鱼跃医疗，则展示了AI在长周期服务中的纵深。

医疗器械是一个特殊的行业。面对的用户群从婴儿跨越到老年，有的买家具备专业的健康认知，有的则是连产品型号都分不清的“小白”。用户带着健康痛点而来，情绪敏感度很高，他们最不希望看到的，就是标准化、冷冰冰的统一回复。

鱼跃医疗用户运营中心高级总监刘莉算了一笔账。在过去，要提供专业的健康服务，必须依赖有医疗背景的客服人员，成本高昂且难以规模化。

“AI时代的Agent，带来了能力的平权。”刘莉说。

AI店小蜜接入“鱼跃”的知识库后，不再仅仅是解答参数，而是化身为了私域的“健康管家”。如果用户是从搜索渠道进店，大概率对产品有认知，AI会侧重商品对比；如果是从兴趣渠道进店，AI会耐心讲解家用医疗的价值。

它能做到更多人工无法企及的细节追踪。比如结合智能设备，AI能察觉用户激活时是否遇到了蓝牙连接问题，也能根据血糖仪的数据给予控糖和运动建议，甚至能根据耗材的使用周期，主动发出补货提醒。

在明确的商业效益上，今年一季度，这套AI系统为“鱼跃”在阿里体系内的店铺净减了400万元成本（已扣除AI本身的流量和Token费用），同时贡献了1000万元的销售额。

“鱼跃”甚至将原来的“用户服务中心”，正式更名为“用户运营中心”。

名称的更迭，代表着经营思维的底层转换。客服，这个曾经在电商中负责“被动咨询”和“灭火”的后端岗位，终于在技术的托举下，走到了前端。