在「客服与支持」类工具里，PolyAI 的定位是：面向企业呼叫中心的语音客服智能体。

用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」，这篇给出一张可复用的打分表。

评分表（每项 1 到 5 分）

维度看什么1 分5 分
解决率问题是否被真正解决明显不合格无需修改即可使用
准确性政策、流程信息是否正确明显不合格无需修改即可使用
语气是否礼貌、共情明显不合格无需修改即可使用
合规是否遵守隐私与承诺边界明显不合格无需修改即可使用
效率是否减少了客户等待和重复沟通明显不合格无需修改即可使用

建议：任一维度低于 3 分就不要直接使用；总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。

用一个任务试打分

质检抽查

准备材料：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。

怎么让评分更可靠

  • 同一批材料至少测 5 次，不只看最好的一次。
  • 两人分别打分，分歧大的维度再讨论标准。
  • 把 PolyAI 的结果与人工完成或 Google CCAI 的结果放在一起盲评。
  • 每次改提示词后用同一批材料复测。

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。

交付前确认：覆盖了真实高频问题。

满意度分析

适用情况：手头有一批满意度评价和留言时。

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。

回复草稿

适用情况：手头有一张客户投诉工单时。

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。

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。

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。

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：销售

销售可以用 PolyAI 处理客户背景调研、跟进邮件与话术等工作。需要注意：客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 PolyAI 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

适合人群：行政与助理

行政与助理可以用 PolyAI 处理会议安排与纪要、通知公告等工作。需要注意：员工个人信息与内部文件按权限管理。

写在最后

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

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

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