在「客服与支持」类工具里，ServiceNow Now Assist 的定位是：ServiceNow 平台中的生成式 AI 功能。

单独用一个工具往往只解决一段问题，这篇讲怎么把它和上下游工具串起来。

推荐组合：ServiceNow Now Assist + Firecrawl

Firecrawl 的定位是：把网站抓取并转为 Markdown 的开源爬取服务。两者分工可以是：ServiceNow Now Assist 负责「质检抽查」这一步，Firecrawl 负责检索资料、核对来源或管理知识库。

工作流步骤

  1. 明确交付物和验收标准，例如：打分有具体依据。
  2. 准备输入：一批客服对话，先去掉敏感信息。
  3. 在 ServiceNow Now Assist 中执行核心步骤（提示词见下文）
  4. 把结果交给 Firecrawl 做下一步处理，或从 Firecrawl 取得所需材料。
  5. 人工检查关键事实与格式，记录发现的问题。
  6. 把这次用到的提示词和设置保存为模板，下次复用。

质检抽查

输入：一批客服对话。

按「问题是否解决 / 态度 / 信息准确 / 流程合规」四项对这些对话打分，列出典型问题和改进话术。

验收标准：打分有具体依据。

交接时最容易出问题的地方

  • 格式不兼容：两边导入导出的格式提前测试一次。
  • 信息丢失：每次交接附上来源和版本号。
  • 责任不清：约定哪一步由谁做最终确认。
  • 成本叠加：两个工具都可能计费，先估算用量。

如果暂时不想引入第二个工具，也可以先用 Jira Service Management 等同类产品替代其中一环，跑通流程后再决定。

更多可以试的用法

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。

检查点：覆盖了真实高频问题。

满意度分析

输入：一批满意度评价和留言。

把评价留言归类为主要原因，统计各类数量，摘录有代表性的原话，并给出 3 条改进建议。

验收标准：原话被准确摘录。

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。

检查点：识别出集中反馈。

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：机器人承诺了无法兑现的事

限制回答范围，涉及退款赔偿的问题强制转人工。

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：工单

记录客户问题与处理过程的单据。

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：小店老板

小店老板可以用 Now Assist 处理门店宣传物料、顾客评价回复等工作。需要注意：价格和活动信息以实际为准，顾客电话等信息不要随意上传。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Now Assist 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。

写在最后

本文基于 ServiceNow Now Assist 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 ServiceNow Now Assist 的数据处理条款，再决定能否使用。

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