在线客服系统 Crisp 的 AI 回复与知识库——这是 Crisp AI 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

看文档和设置项时遇到的术语，这里用一两句话解释清楚。

术语表

  • 意图识别：判断用户想办什么事，决定后续回复流程。
  • 转人工：机器人无法处理或用户要求时切换给真人客服。
  • 知识库：客服与机器人回答问题的依据，需要持续维护。
  • 首次解决率：第一次接触就解决问题的比例。
  • 工单：记录客户问题与处理过程的单据。
  • 护栏：限制机器人不回答超范围问题或不做越权承诺的规则。

和 Crisp AI 相关的补充

  • 在线服务：Crisp AI 的产品形态，决定了安装、权限和数据存放方式。
  • 同类产品：Tidio、Intercom、Chatwoot。
  • 所属方向：客服与支持。

把概念用起来

知识库补全

适用情况：手头有最近一个月的工单记录时。

分析这些工单，找出知识库中没有覆盖的 10 个高频问题，为每个问题起草一篇帮助文章草稿：问题描述、原因、解决步骤。

验收标准：覆盖了真实高频问题。

更多可以试的用法

回复草稿

输入：一张客户投诉工单。

为这张工单起草回复：先确认客户遇到的问题，说明我们会怎么处理和时间预期，不承诺政策以外的补偿，语气诚恳。

交付前确认：没有超出政策的承诺。

工单分类

准备材料：一批未分类的工单。

按「账号 / 支付 / 物流 / 产品故障 / 建议」分类这些工单，标出情绪激烈需要优先处理的，以及可能是同一故障的集中反馈。

验收标准：识别出集中反馈。

机器人转人工规则

适用情况：手头有现有机器人对话记录时。

分析这些对话，总结机器人应该转人工的 6 种情况，并写成可配置的规则和触发话术。

验收标准：规则可直接配置。

常见问题：回复语气生硬

提供优秀人工回复样例作为风格参考。

常见问题：机器人答非所问

检查知识库是否覆盖该问题，补充同义问法。

常见问题：客户反感机器人

开场说明是 AI 助手，并提供随时转人工的入口。

概念补充：首次解决率

第一次接触就解决问题的比例。

概念补充：知识库

客服与机器人回答问题的依据，需要持续维护。

适合人群：医疗机构行政人员

医疗机构行政人员可以用 Crisp 处理文书整理、患者沟通材料等工作。需要注意：AI 不得替代医生诊断，患者信息必须按法规保护。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Crisp 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。

适合人群：新媒体运营

新媒体运营可以用 Crisp 处理内容排期、数据复盘等工作。需要注意：活动规则与奖品说明要准确，避免诱导分享等违规玩法。

注意事项

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Crisp 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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