在数字化浪潮席卷全球的 2025 年，客户服务已从传统的 “成本中心” 升级为企业构建竞争壁垒的核心触点，而效率、成本与体验的 “不可能三角” 始终是行业亟待破解的难题 ——80% 以上的重复咨询吞噬着人工资源，高峰期服务断层与跨部门协同低效更直接影响客户满意度。


此时，AI 客服的发展已完成从 “规则式应答工具” 到 “主动协同 AI 员工” 的代际跃迁，国内外厂商纷纷以大模型为底座，推出融合多模态交互、全链路集成的解决方案。从国内聚焦行业深耕的合力亿捷云客服、华为云，到国际主打生态兼容的 Zendesk、Intercom，市场格局正呈现多元竞合态势。本文将系统梳理国内外主流 AI 客服软件的核心优势与适配场景，并深度拆解 2025 年人机协作的核心逻辑，为企业客服数智化转型提供参考。


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一、国内外AI客服软件有哪些？


1、合力亿捷云客服


合力亿捷云客服专业SaaS型智能客服系统，集智能呼叫中心+AI智能客服+AI智能客服机器人+CRM+智慧工单于一体，系统低成本灵活搭建，支持全渠道接入，提供营销版，在线版，经典版3大版本，满足企业不同业务需求。


技术架构：合力亿捷自研了ASR/TTS引擎，并构建了MPaaS平台，支持多Agent协同工作，以应对复杂业务场景。平台具备强大的多模型接入能力，可无缝集成包括DeepSeek、GPT等在内的国内外主流大模型，为企业提供前沿的AI能力。


行业落地：合力亿捷已服务超过3000家企业，覆盖文旅、金融、制造、零售等30多个行业，系统运行稳定性高达99.99%。在实际应用中，某连锁零售企业通过其智能客服系统，实现了83%的自动处理率，人工成本降低了约40%。


权威认可与部署优势：合力亿捷不仅入选了信通院“铸基计划”智能体企业名单，也获得了沙丘智库等权威机构的推荐。系统支持SaaS、私有化、本地一体机等多种部署模式，标准场景最快可实现3天上线，满足企业对灵活性和安全性的不同需求。


2、华为云智能客服


华为云智能客服是基于华为云的 AI 和云计算能力构建的全渠道智能化客户服务平台，为企业提供一站式客户互动解决方案。系统融合了语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、大语言模型等前沿技术，提供包括智能语音导航、文本/语音对话机器人、智能外呼、数字人、智能质检和坐席助手在内的多种功能。并基于华为在电信、政府、银行、保险、互联网、医疗、教育、交通等行业客户服务领域的沉淀。


3、Zendesk


Zendesk 是人工智能驱动型客户服务解决方案，通过全渠道整合与智能自动化技术，帮助企业提升客户体验与运营效率。其核心功能包括工单管理、实时聊天、语音支持、自助服务知识库及 AI 驱动的智能路由，可无缝连接邮件、电话、社交媒体等沟通渠道，形成统一的客户交互视图。


4、Intercom


Intercom是基于 AI 驱动的全渠道客户服务平台，支持实时聊天、邮件、短信、社交媒体等多渠道沟通，并通过智能聊天机器人 Fin 实现自动化问题解决，可即时处理 50% 以上的常见问题，显著提升响应效率和客户满意度。


5、腾讯企点客服


腾讯企点客服是腾讯推出的企业级智能客服 SaaS 解决方案，依托微信、QQ 社交通路及 AI、大数据等技术，为企业提供全渠道客户沟通与服务营销一体化能力。其覆盖微信公众号、小程序、QQ、网页、电话等主流触点，支持智能路由分配、7×24 小时机器人接待（可解决 85% 标准化问题）及人机无缝协作。


6、阿里通义晓蜜


阿里通义晓蜜是基于通义千问大模型构建的全链路智能服务体系，融合自然语言处理、多模态交互与 Agent 原生驱动技术，为企业提供覆盖售前咨询、售中支持、售后维护的一站式解决方案。可快速集成企业 CRM、工单系统，实现服务流程自动化与业务数据闭环，已在电商、金融、政务等领域落地。


7、Freshdesk


Freshdesk 是云端客户服务平台，其核心功能包括全渠道支持（整合邮件、电话、社交媒体、WhatsApp 等）、AI 驱动的自动化解决方案（如 Freddy AI 自动分类工单、生成回复建议、解决日常问题）、自定义工作流（支持无代码拖拽配置工单路由、SLA 管理）以及深度数据分析（实时仪表盘和智能报告）。


8、LiveChat


LiveChat 是一款客户服务平台，专为企业提供实时聊天、AI 自动化和多渠道沟通解决方案，帮助提升销售转化率与客户满意度。通过实时聊天窗口与网站访客即时互动，支持自定义界面以匹配品牌风格；搭载 AI 聊天机器人自动处理常见问题、收集潜在客户信息，并可无缝转接至人工客服，实现「人机协作」的高效服务流程。


二、人机协作：2025客服解决方案的核心范式


单纯的AI全自动化或纯人工服务均难以满足当下多元化的客户需求。高效的人机协作，发挥各自优势，成为主流方向。其核心模式包括：


智能路由与分流：AI系统作为“智能调度员”，通过分析用户问题（基于关键词分析用户问题（基于关键词、意图、情绪甚至历史行为）、当前坐席状态与技能专长，将请求精准分配给最合适的处理单元（自助服务、特定技能组人工坐席、跨部门专家）。这显著提升了首次响应效率和问题解决准确率。


无缝人机交接与上下文继承：当自助服务无法解决复杂或高敏感度问题时，AI能实现“丝滑”转人工，并将完整的对话历史、用户信息、已尝试的解决步骤清晰传递给人工坐席。部分系统支持人工在处理过程中实时调用AI生成建议草稿或信息检索结果。人工坐席标记的难点与解决方案也可反馈至AI知识库，形成闭环学习。


AI实时辅助增强人工坐席：AI在人工服务过程中扮演“超级助手”角色：


话术建议与知识推送：根据对话内容，实时推荐最佳回答话术、相关产品知识条目、政策条款或解决方案。


情绪分析与预警：实时监测客户情绪波动，在可能升级前预警坐席，并提供安抚策略建议。


自动化流程执行：坐席可指令AI执行如信息查询、工单创建、简单操作等后台任务，减少人工操作负担，聚焦于沟通与决策。


人机协同质检与优化：AI对全量对话进行自动化质量检查，识别服务规范、知识准确性、合规性等问题，辅助人工质检员聚焦于复杂案例和深度分析，共同推动服务流程与知识库的持续优化。

总结：


当 “AI 员工” 成为客服领域的主流形态，2025 年的人机协作早已超越 “AI 分流、人工兜底” 的初级模式，进化为 “技术提效与人文服务” 的深度融合。国内外软件虽各有侧重 —— 国内厂商强于行业适配与合规保障，国际品牌长于全球化生态与扩展性，但均指向 “全链路赋能” 的共同目标。未来，随着 AI 自主决策能力的提升与业务系统的深度打通，人机协作将真正实现 “服务即增长” 的价值转化，成为企业数字化转型的核心引擎。