智能客服项目的成败关键不在技术，而在于对商业本质的洞察。本文从房地产中介行业实战出发，拆解智能客服如何通过自动问答、线索留资、员工助手和业务办理四类核心功能真正降本增效，并提供SaaS与自建选型的决策框架，帮助产品经理避开‘上线即烂尾’的陷阱。
做任何产品之前，第一件事应该问：这个产品靠什么赚钱？
利益 = 营收 – 成本
想扩大利益，只有两条路：增加营收（获取更多客户、提升成交转化等）和降低成本（减少重复劳动、提升响应速度等）。
智能客服项目同样如此。它要么帮你省钱，要么帮你赚钱，要么两者兼有。想清楚这一点，再往下看。
同时，做AI项目有一个大前提——提前定好目标和量化标准。我见过太多企业上AI失败，不是因为技术不行，而是因为“上线即完成”，没有数据验收、没有迭代机制，最后不了了之。
笔者在房地产中介行业干过一段时间，就以此作为业务背景开始这篇实战落地指南，也希望大家能够举一反三，供大家参考理解。
一、市场调研——大家都在用智能客服做什么？
1. 先看看行业现状
笔者身边有各行各业的产品同行，我从去年就发现，大家都在大谈AI，但真正落地的不多，问起来都说“在研究”。特别是近期的OpenClaw火热，这种风头更甚了，我始终觉得，技术只是手段，业务才是目标，如果场景没经过推敲，不能真正的为业务赋能，为了做而做是没意义的。
不过转头看看已经跑起来的企业，数据还是挺可观的。贝壳找房2024年在成都试点了一款叫“来客”的AI助手，接入DeepSeek大模型，主要给经纪人用。到2025年3月，全国超过20万经纪人在用，累计服务了250万客户。
成都的试点数据：经纪人人均新增客户22个，总成交单量超2.2万单，单均成交周期从38天缩短到11天。这个数字让在我们中介行业还是很可观了。
行业现状是：头部已经跑起来了，腰部和尾部正在观望或者刚起步。 现在入场，其实不算晚。
1.2 大家都在用智能客服解决什么问题？
我把市面上主流产品的核心功能捋了捋，基本离不开这几类：
第一类：自动问答
解决“重复问题消耗人工”的问题。比如客户问“不满二年的房子税费怎么算”，AI直接给出答案。主流产品的意图识别准确率现在能做到90%以上，对于标准化的FAQ场景，这个数字更高。
第二类：线索留资
很多企业上智能客服的真实目的——不是为了省人工，是为了留线索。用户来问问题，AI回答完了之后，顺带给一个留资入口，根据对话内容自动提取需求标签（预算、区域、户型），把线索推到CRM里。
这个逻辑在中介行业完全适用——客户半夜12点问了一句“XXX区域有什么新房源”，这时候如果有人能立刻回应，哪怕只是留个联系方式，成交的可能性都比第二天再回访高得多。
第三类：员工助手
具体场景：客户在线咨询，人工经纪人的屏幕上实时显示AI的推荐答案——“这个问题可以这样回答”“用户可能还想知道这些”。对老员工可能觉得是干扰，但对新人帮助很大，不用每次都去翻话术手册，也不用记不住流程时手足无措。
贝壳的“来客”其实就是这类功能，把AI定位成经纪人的Copilot（副驾驶），不是替代人，而是给人提效。
第四类：业务办理
这个最复杂，也最难落地。不是简单的一问一答，而是要能真正“做事”。
举个例子：客户说“帮我查下我的贷款审批到哪一步了”，AI要调取贷款系统的接口，返回具体进度；客户说“帮我预约明天下午3点看XX小区的房子”，AI要调取预约系统，在经纪人的日历里占一个时间段。
这类功能需要跟企业的CRM、ERP、销控系统做深度对接，涉及到到底是选SaaS服务还是自建的问题，下面专门展开讲。
1.3 SaaS还是自建——选型的核心逻辑
这是很多产品经理在做规划时卡住的第一步。我的建议是：先想清楚你的目标，再决定技术路径。
选SaaS的逻辑：
适合：目标明确、预算有限、技术团队薄弱的团队。
SaaS智能客服产品（比如美洽、腾讯企点这类）本质上是一个“配置平台”——你不用自己训练模型、不用维护服务器，只需要把知识库填进去，把对话流程配置好，就能跑起来。接入一个微信公众号的智能客服，基本35个工作日就能跑起来，成本一年几万块。但SaaS的边界在于：标准能力可以快速用，定制化能力看供应商支持程度。
通常来说，大部分SaaS产品也支持一定程度上与企业内部系统对接继承，但如果你想做的功能超出了SaaS的标准能力范围，比如要接入一个非标准的老旧ERP系统，或者要做复杂的业务逻辑自动化，这时候就会遇到瓶颈。
选自建的逻辑：
适合：业务复杂、有技术团队、对数据安全要求高的团队。
自建的核心是你自己通过API接入大模型，自己构建知识库和处理逻辑，自己做系统对接。
好处是：想做什么做什么，不受平台限制。比如经纪人对着AI说“帮我把客户张三录入系统，预算200万，想买三室”，AI自动完成线索录入和需求标注，这就是自建才能做到的深度集成。
坏处是：开发周期长、成本高、需要持续维护。你需要NLP工程师、后端开发、数据标注人员，而且模型效果需要持续优化。
怎么判断自己该选哪个？
第一步：你的核心目标是什么？
快速上线、控制成本→SaaS
深度集成、复杂业务→自建
第二步：你的业务系统标准化程度如何？
CRM、ERP、销控都有标准API→SaaS可以对接
有大量老旧系统、没有标准接口→SaaS很难做，自建也要先做接口改造
第三步：你的技术团队能力如何？
没有技术团队or技术团队忙于其他项目→SaaS
有NLP工程师和后端开发，且能投入3个月以上→自建
第四步：你对数据安全的要求？
数据可以存在第三方平台→SaaS
数据必须本地化、不能上云→自建（私有化部署）
我见过最多的坑是：本来想用SaaS快速跑起来，结果做到一半发现业务系统没有标准接口，供应商说“需要定制开发”，报价比自建还贵，但已经上了船下不来了。
所以建议在选型之前，和技术团队一起把“要对接哪些系统、这些系统有没有接口”先摸清楚，再做决定。
二、为什么要做智能客服——先想清楚再做
2.1 先聊聊AI焦虑这个事儿
现在不管是大厂还是小公司，老板还是打工人，不聊两句AI都觉得自己要被时代淘汰了。招聘JD里很多岗位都开始加一句话——“有AIAgent产品经验优先”。但你细问这些公司的负责人：“你们上AI打算解决什么问题？”多数人回答不上来。这种焦虑是真实的，但方向有时候是错的。比如盲目上一套智能客服系统，大概率结果是：知识库没整理好，AI答得乱七八糟，客户骂骂咧咧转人工，人工客服工作量反而增加了。AI没省人，还多了一套系统要维护。
所以我特别想劝一句：做AI项目之前，先定清楚目标和量化标准。你说你要“减少人工客服工作量”，那现在是100个咨询人工处理多少？上了AI之后人工处理多少？这些数字说清楚了，你才知道项目算成功还是失败。
2.2 以我们的实际业务为例，说说为什么要做
用我前东家的实际业务来说。先说现状，我们客户自主资讯通常是是通过C端系统（APP、小程序）进来，经纪人在系统里接收消息并回复客户。
这里有两个核心痛点：
痛点一：经纪人响应速度直接影响成交。
客户通过C端系统发起咨询，如果经纪人不能及时回复，客户的咨询窗口可能就过去了——他可能同时在问好几家中介，哪家先回复就先去哪家聊。响应速度就是成单的关键变量之一。
痛点二：经纪人流动性高，“新手”占比大。
中介这行人员变动很频繁，门店里永远有一批新入职的经纪人。他们不熟悉企业内部流程（签约怎么办、过桥怎么做、贷款怎么配合），也不熟悉标准话术，接待客户的时候要么回复慢、要么答错了给客户留下不专业的印象，严重影响成交和口碑。
所以智能客服在这里能解决什么问题？
场景一：AI辅助接待，帮经纪人快速响应。
客户发来消息，AI先接待，判断意图后给出推荐回复，经纪人可以直接用或者稍作修改后发出。新人不用每次都翻手册，老手也能减少打字时间，把更多精力放在跟进高意向客户上。
场景二：AI当新人培训助手。
新人不知道“税费怎么算”“贷款流程是什么”，不用再去问老员工，直接问AI，AI给出标准答案和标准话术。这是降低新员工上手周期最直接的方式——有人教、随时问、不会烦。
场景三：Agent帮经纪人执行操作。
这个是更高级的形态。比如客户说“我想约明天下午看XX小区的房子”，AI可以自动把这条线索录入CRM，标注好客户需求（预算、区域、户型），并自动在经纪人的日程里占一个时间段，经纪人只需要确认一下就行。
再比如客户说“帮我查下我的贷款审批到哪一步了”，AI调取贷款系统接口，直接返回结果，经纪人不用自己去后台查。
这些操作类的事情，用Agent来做，把经纪人从繁琐的事务性操作里解放出来，让他们把时间花在真正有价值的事情上——谈单、成交。
2.3 算一笔账
假设每天200个客户咨询，其中160个是简单重复问题，40个需要人工深度处理
原来：
经纪人人均处理咨询量大，高峰时段响应慢
新人上手周期长，老员工被频繁打扰
线索录入靠手工，容易遗漏和出错
上了智能客服后：
AI处理160个简单问题，经纪人处理40个复杂问题
AI辅助接待，响应速度提升，留资率提升（保守估计从25%到40%）
新人培训周期缩短，老员工被打扰减少
Agent自动录入线索，减少手工操作
一年下来：
直接成本节省：线索录入自动化节省的人力成本
间接营收提升：响应速度提升带来更多成交机会
元股证券:ygzq.hk
人员价值重新分配：经纪人精力从“回答重复问题”转向“跟进客户、谈单成交”
这账算下来，ROI是正的，项目就能做。
2.4 不是所有公司都适合马上做
第一种：业务还没跑通。如果你连客户从哪儿来、怎么转化都没搞清楚，上智能客服是没用的。AI能放大效率，但不能弥补商业模式的问题。
第二种：没有整理知识库的人。智能客服的核心是知识库。如果业务知识散落在各个老员工的脑子里，没有人能整理出来，那上系统也没用。
第三种：团队太小（小于10人）。小团队直接用系统沟通可能就够了，花几万块上智能客服，ROI可能不划算。
第四种：老板预期不对。如果老板觉得上了AI就能把人都撤掉，这种预期一定要在项目开始前掰正，否则后面会很难看。
三、实战环节——从0到1怎么做智能客服产品
3.1 先了解几个核心原理（知道就行）
你不需要会写代码，但需要知道系统是怎么工作的，否则和技术团队沟通的时候会吃亏。
知识库问答的原理（了解即可）：
简单说就是三步：第一步，把知识文档切成小块，转换成“向量”存进数据库；第二步，用户提问时，把问题也转换成向量，在数据库里找和它最相似的知识块；第三步，把找到的知识块和问题一起喂给大模型，大模型组织语言生成回答。
你不需要懂技术细节，但你需要知道：AI答非所问有时候是“找知识”那个环节出了问题（找到了不相关的知识块），不是“生成回答”那个环节的问题。这个判断对于你分析BadCase很有用。
Agent的原理（了解即可）：
Agent比知识库问答更进一步——不仅能回答问题，还能调用工具做事。比如用户说“帮我预约明天下午看房”，Agent会：理解意图→提取参数（时间、房源）→调用预约系统API→返回预约结果。
你不需要了解技术实现细节，你需要做的是告诉技术人员：用户有哪些操作场景（录线索、查进度、改预约……），技术人员会配置对应的工具和接口。
产品经理需要知道的技术边界：
AI会“编瞎话”：大模型有时会一本正经地胡说八道，所以转人工的兜底机制一定要有
上下文长度有限：AI记住的对话长度是有限的，不要让它处理超长历史对话
实时性问题：调用外部接口时，响应超过3秒用户体验会很差
3.2 项目规划——先做什么后做什么
确定项目目标和范围
问自己三个问题：
问题1：这次的核心目标是什么？
降本？提效？获客？体验？说清楚一个就行，贪多嚼不烂
问题2：目标怎么量化？
“减少人工客服工作量”→原来每天处理100个，现在处理多少？减少50%还是30%？提前定好数字，项目结束时才能验收
问题3：这次的范围是什么？
第一期做什么？第二期做什么？建议第一期做最小闭环：先解决最高频的一类问题，先在一个渠道上跑起来
建议参考的目标值：
AI独立解决率：行业优秀水平80%+，保守估计60%+
留资转化率提升：行业优秀水平30—50%，保守估计10—20%
响应时间：行业优秀水平<5秒，保守估计<10秒
人工工作量减少：行业优秀水平50%+，保守估计30%
业务调研——搞清楚用户会问什么
这是实战中最重要的一步，但也是最容易被跳过的。没有知识库，AI就是无本之木。怎么调研？
方法一：翻历史对话记录。
导出过去3个月C端系统的客户咨询记录，按问题类型分类统计。重点看：哪些问题出现频率最高？哪些问题经纪人回答起来最费劲？哪些问题转化价值最大？
分类维度参考：
政策类——AI最擅长
税费计算、首付比例、限购政策、贷款利率
流程类——AI可以回答
过户流程、贷款流程、签约流程
房源类——部分可以AI答
某小区价格（需要实时数据接入）
某房源有没有在卖（需要接入销控系统）
个性化类——AI很难答好
这个房子值不值得买？
我应该选哪个片区？
投诉类——不适合AI答
房子漏水了怎么办？
中介吃差价了我要投诉
方法二：业务访谈。
找几个老员工和业绩好的经纪人聊，问这几个问题：“客户最常问的10个问题是什么？”“哪些问题回答起来很费劲？”“你希望AI帮你做什么？”不要只问管理层，一线给的才是真实痛点。
方法三：亲自体验。
花一天时间当一回C端系统的“接待者”，接几个咨询，你会发现自己发现不了的问题。
团队配置
产品经理：1人，职责是需求分析、功能设计、验收标准
业务人员：12人，职责是整理知识库、参与对话设计、验收回答质量
设计师：0.5人，职责是对话界面设计，SaaS产品可能不需要
后端开发：1—2人，职责是系统对接、数据处理、业务逻辑
测试：1人，职责是功能测试、对话效果验收
排期参考
调研规划：工作内容是业务调研、需求分析、目标对齐，参考周期1—2周
知识库建设：工作内容是知识整理、清洗、入库，参考周期1—2周
功能设计：又分为对话设计：工作内容是问题分类、答案撰写、兜底话术；以及管理功能：对话前端交互设计、知识库管理、对话逻辑管理、用户线索管理、数据统计、权限安全等，参考周期2—3周；后期根据实际需要进行迭代
系统开发/配置：工作内容是SaaS配置or定制开发，参考周期4—6周
测试验收：工作内容是功能测试、对话测试、知识验收，参考周期1—2周
上线准备：工作内容是培训、灰度、应急预案，参考周期1周
保守估计：第一期2—3个月
用SaaS产品自己配置，周期可以压缩到4—6周
但知识库建设和对话设计这两块没法省时间
PRD怎么写
智能客服的PRD和普通产品不一样的核心内容是“对话设计”。常规功能的PRD我想大家都很熟悉了，比如要做一个知识库管理，那无非就是基于增删改查常规功能，再加上审核、日志、以及近期引用次数等等一些业务功能，我们在原型上批注好数据的来源、上下游，梳理好功能流程即可。
但是针对“对话设计”我建议用以下流程写法：
【场景】用户咨询税费计算
【主流程】
用户问税费相关问题→AI识别意图→计算税费→返回结果→引导留资
【分支流程】
分支1：用户输入不完整（缺少总价或年限）→反问补充信息
分支2：用户问政策边缘问题（超出知识库范围）→建议咨询经纪人+引导留资
分支3：用户多次追问同一问题→3次后主动提示“是否需要转人工？”
【兜底流程】
当AI无法识别意图或置信度低于70%时→转人工
【对话示例】
用户：不满二年的房子要交多少税？
AI：请问房屋总价是多少？
用户：200万
配资炒股AI：请问房子产权年限是多少年？是否唯一住房？
用户：不满两年，唯一住房
AI：根据现行政策，这套200万的房子需要缴纳：
增值税及附加：约11.2万（5.6%）
契税：约2万（首套90平以下1%）
个人所得税：免征（唯一住房满五年）
合计税费约：13.2万
具体金额以实际操作为准，如有疑问可联系专属经纪人。
请问您还有其他问题吗？如果想了解更多房源信息，可以留下联系方式，我为您安排专属经纪人服务。
用户：[弹出留资入口]
对话设计越详细，执行的时候越少扯皮。
3.3 产品设计——核心功能要点
功能架构
用户触达层：
C端系统（APP/小程序/官网）
微信公众号
……
建议第一期只选一个渠道，跑通后再扩
AI能力层：
意图识别：理解用户想问什么
知识问答：回答政策、流程类问题
Agent操作：录线索、查进度
智能留资：引导用户留下联系方式
转人工：兜底，AI处理不了的交给人工
管理后台层：
知识库管理：上传、编辑、审核知识
对话日志：查看所有对话记录
数据统计：问答量、解决率、留资率
效果优化：标注BadCase，持续改进
核心功能设计（列举部分）
功能一：知识问答
要点1：知识库的边界要清晰
主推知识：AI主动回复，高频问题，答案标准
兜底知识：AI知道但不确定的，回复加“建议您咨询经纪人”
禁止回答：涉及法律纠纷、投诉处理
要点2：兜底话术要提前写好
检索不到相关内容→“您问的这个问题我暂时没有准确信息，建议您联系专属经纪人”
用户情绪激动→“理解您的心情，马上为您转接专业顾问”
涉及敏感信息→“建议您拨打客服热线进行人工咨询”
要点3：上线前自检清单
高频问题答对了吗？
政策边缘问题AI瞎编了吗？
知识库里没有的问题，AI说“不知道”了吗？
连续追问3轮，AI还记得上下文吗？
问完之后，留资入口出现了吗？
功能二：智能留资
留资时机（满足任一即触发）：
用户连续3轮对话后
用户明确表达了需求（想买、想看、想了解）
用户问了留资相关关键词（多少钱、怎么联系）
不触发：用户刚说第一句话；用户情绪不好用户；在投诉
留资字段：只问两个——姓名和手机号，其他后续跟进时再补；字段越多，留资率越低（经过AB测试验证）
线索流转闭环（必须跑起来）：
用户留资→线索进入CRM，标注需求标签（预算、区域、户型）→分配给对应经纪人→经纪人收到提醒→30分钟内跟进→跟进结果记录到系统
这条闭环不跑起来，留资就是白留。
功能三：转人工
必须转人工的情况：
用户明确说“转人工”/“我要投诉”
用户情绪检测为负面（愤怒、失望）
同一问题AI回答3次后用户仍不满意
用户问及AI知识库外的问题
涉及资金操作、合同签署等敏感操作
转接时传递上下文：
把对话历史和用户画像一键打包给人工坐席，用户不用重复陈述，这是体验的关键
等待体验：
“您的问题我已记录，马上为您转接人工客服，请稍候。”
“人工客服预计等待2分钟，您也可以留下联系方式，我们稍后给您回电。”
3.4 验证与迭代——怎么判断产品做得好不好
上线前的灰度方案
第一阶段（1—2周）：内部测试，公司内部全员参与，模拟真实用户场景，去发现明显Bug和话术问题
第二阶段（2—4周）：小范围试点，真实用户参与，收集反馈，迭代优化
第三阶段：全量上线，扩大覆盖范围，持续监控数据，发现问题及时回滚
上线前验收标准（示例）
高频问题正确率：目标值≥95%
BadCase占比：目标值<5%
平均响应时间：目标值<5秒
兜底机制可用性：目标值100%
上线后持续运营机制
BadCase反馈闭环：
客服/用户反馈“AI答错了”→产品经理每周整理清单→判断是知识库问题还是系统问题→知识库问题：业务方更新，重新上线→系统问题：技术修复，测试验证→修复后通知反馈者（闭环）
知识库更新节奏：
日常：客服反馈即处理
每周：汇总一周BadCase，更新知识库
每月：知识库全面审查，清理过期内容
每季度：政策更新后同步更新
每周数据复盘：
对话量：趋势涨还是跌？节假日有没有峰值？
AI解决率：现在是多少？和目标差多少？
转人工率：涨了还是跌了？什么原因？
留资转化率：不同场景的转化率差多少？
用户满意度：差评集中在哪类问题？
A/B测试——怎么用数据驱动迭代
很多产品经理做完智能客服后不知道怎么判断改版是好是坏，最常见的做法是“我觉得这样改更好”，然后上线，效果不好就换回来。这种方式没有对照组，结论不可靠。
A/B测试（随机对照实验）是解决这个问题的科学方法。
什么是A/B测试：
同时让两组用户看到不同的版本，通过数据对比判断哪个版本更好。
例子：测试新的留资引导话术
对照组（50%用户）：老话术“留下联系方式，我们有专人为您服务”
实验组（50%用户）：新话术“留下手机号，5分钟内经纪人联系您，优先带看精选房源”
运行一周后：
对照组：留资率28%；实验组：留资率35%；提升7个百分点，置信度96%（P值<0.05）；置信度达标，可以全量上线新话术。
智能客服里哪些地方适合做A/B测试：话术和文案：不同开场白（“您好”vs.直接问需求）；留资话术的不同说法和时机；问题澄清的方式（开放式vs.选择题）；结束语和引导话术
交互设计：留资弹窗的位置和时机；按钮文案和样式；选项展示方式（平铺vs.折叠）；
算法模型：新旧意图识别模型对比；不同检索策略对比；不同排序策略；
功能验证：
新功能上线前的小范围验证
A/B测试的几个关键原则：
原则1：一次只改一个变量
想同时改话术和界面设计，拆成两个实验做
原则2：核心指标和护栏指标都要看
比如测试新话术，核心指标是留资率，也要看护栏指标：转人工率有没有上升？满意度有没有下降？有时候会出现“留资率提升，但满意度下降”的情况，要权衡
原则3：跑够时间再下结论
至少跑满一周，覆盖工作日和周末；遇到大促或节假日，数据失真，等恢复正常后再判断
原则4：统计显著不等于业务显著
“28%到28.5%，统计显著”→提升只有0.5个百分点，实际价值可能不大；要看提升幅度有没有达到值得上线的标准
A/B测试设计示例（中介业务场景）：
【背景】
现状：用户问完问题后直接弹窗留资，留资率28%
目标：通过优化话术，将留资率提升至35%
【实验设计】
变量：留资引导话术+时机
对照组：原话术，用户问完最后一个问题后立即弹窗
实验组A：新话术，用户问完后先问“还有其他问题吗”，再弹窗
实验组B：新话术+强调时效性：“5分钟内经纪人联系您，优先安排带看”
【流量分配】
对照组：33%/实验组A：33%/实验组B：33%
【运行周期】
预计需要收集1000个有效留资样本，预计710天
【核心指标】
留资转化率
【护栏指标】
AI解决率（不能为了留资牺牲回答质量）
用户满意度（CSAT）
转人工率
【决策规则】
显著优于对照组+护栏指标无显著下降→全量上线胜出版本
无显著差异→继续优化方案
护栏指标显著下降→不上线，分析原因
3.5 风险预防——可能踩的坑
坑1：知识库建好就完事了
误区：以为知识库上线就是终点
真相：知识库上线只是起点，需要持续运营
预防：项目规划阶段就把运营机制定清楚
坑2：AI能替代所有人工
误区：上了AI就可以把人撤掉
真相：AI能替代重复性工作，但处理不了所有场景
预防：明确AI负责多少比例
坑3：数据隐私问题
房产涉及大量敏感信息，数据泄露风险大
预防：对话记录要脱敏，合同里明确数据归属，用SaaS要确认数据存储位置
坑4：老板预期不对
误区：AI客服要马上出效果
真相：智能客服需要磨合期，第一个月效果往往不是最好看的
预防：项目开始前打预防针，“第一个月重点看对话量和反馈，不要只看转化率”
坑5：技术选型被供应商牵着走
误区：把产品规划全交给供应商
真相：供应商希望你买贵的功能，不一定是你真正需要的
预防：选型之前先想清楚“我要解决什么问题”，带着问题去问供应商
写在最后
一、市场现状
头部已经跑起来，腰尾部正在观望，针对有实际场景，需求的公司，智能客服产品是能够为业务赋能的
二、为什么要做
降本+提效，ROI算得过来就值得做
例如我示例的核心场景：C端系统响应、员工助手、新人培训、Agent执行
三、实战环节
了解原理：知道边界就行，不需要会写代码
项目规划：目标要量化、调研要做、排期要合理
产品设计：知识问答、智能留资、转人工
A/B测试：用数据驱动迭代，别靠感觉拍脑袋
验证迭代：上线不是终点，运营才是
风险预防：提前打预防针，别等项目黄了才后悔
智能客服不是一个“上线即完成”的项目，而是一个需要持续运营、持续优化的系统。很多公司上AI失败，不是技术不行，是运营没跟上。知识库三个月不更新，BadCase没人处理，用户骂几次就再也不用了。
所以项目启动之前，先想清楚谁来管、怎么管股票配资平台是否支持多市场交易，再动手。
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