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对于一座年接待约500万人次游客的景区来说，客服从来不只是一支“接电话的队伍”。


游客还没出发，可能在咨询门票、交通和天气；到了山上，可能突然问“最近的酒店怎么走”“缆车什么时候停运”；遇到特殊情况，又可能需要客服协调景区酒店、票务、交通甚至多个业务部门。


更重要的是，文旅客服面对的，是一群“正在路上的人”。他们的问题往往发生在一个非常具体的时间、地点和情境里，体力消耗、信号不稳定、情绪放大，都让一通普通的咨询电话变得格外重要。


因此，文旅客服最大的难题，可能并不是“问题太多”，而是不确定性太强。


在AI客服案例拆解文旅专场直播课上，黄山智慧旅游客服主管钱菁分享了黄山在客服体系上的实践，以及与网易智企共同探索AI客服落地的思路：


先用一套扎实的服务体系接住游客，再通过AI重新划分人与机器的工作边界，让标准化的问题交给AI，让有限的人力投入到更需要判断、协调和更有温度的地方。本文精选直播核心内容，与行业同行者共同回顾。


1

8万次月咨询，客服为何成为关键入口？


黄山智慧旅游目前正在建设覆盖酒店、票务、餐饮、本地生活、土特产等业态的数字化运营平台。对于游客而言，从出发前到游览中，再到离开景区后的每一次互动，都不仅是一项服务，也可能成为下一次消费和长期关系的起点。


这也决定了客服在文旅行业中的特殊价值。


一个游客在半山腰打来电话：“我爬不动了，最近的酒店怎么走？”表面上，这只是一次路线咨询；但对游客来说，这通电话背后可能是一个非常即时的决策：要不要继续往上走、在哪里住宿、是否多留一天。


所以，客服连接的并不是一个简单的“问答环节”，而是游客体验、运营效率与业务转化三个维度。而这种压力，在数据上更加直观。


黄山智慧旅游一个月全渠道进线约8万次，其中呼入电话近7万通，占比约九成，是当前服务体系中的主要入口。与此同时，客服来电存在明显的季节波动：淡季可能只有1-2通并发，平时约8通，繁忙时达到12通，节假日常值甚至达到21通。


面对这样的流量洪峰，黄山目前采用的是常驻坐席+高峰期云客服补位的弹性方式。现阶段，呼叫队列接通率达到92%，平均排队时间约7秒，团队平均约7人。


但问题也很明显：旺季靠临时增加人力，始终存在招募、培训和成本压力；而淡季人力闲置、高峰人力不足，又很难完全避免。


如果每一次旺季洪峰都靠“堆人”解决，客服体系终究会遇到自己的天花板。


AI，正是在这个时候进入黄山的探索视野。


2

不是先选模型，而是先看清AI应该接什么？

AI客服落地，第一步究竟是什么？


在钱菁看来，并不是先讨论模型，而是先回到企业自己的真实业务数据。


黄山智慧旅游对约6.5万条电话录音进行转写和聚类后发现，其中约30.8%的咨询属于规则清晰、数据明确的标准问题，可以直接回答；另有约33.4%的问题虽然不能一句话解决，但流程清晰，可以沉淀为标准办理流程。


也就是说，约64%的咨询已经呈现出比较明显的规律性，具备进一步探索“AI+系统”协同的基础。


而在进一步梳理业务场景后，黄山判断，随着知识标准化、流程梳理以及AI能力逐步成熟，未来约78%的场景有望逐步实现标准化承接，其中既包括高频直答、标准办理，也包括复杂问题的前置信息收集。


这让AI客服的角色变得清晰起来：不是用AI替代人，而是重新分配人与AI的工作。


高频、重复、规则明确的问题，可以交给AI快速承接；需要跨部门协调、复杂判断和情绪安抚的问题，则继续交给人工。


这其实也是黄山探索AI客服的核心逻辑：让AI分担重复的“洪流”，把宝贵的人力集中到真正需要人的地方。


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3

从“回答问题”，走向“把事情办完”

真正有价值的AI客服，并不是把“人工客服的话术”复制一遍，而是要进一步进入业务流程。


比如，一位游客咨询：“学生票怎么买？需要带什么证件？”过去，坐席可能需要反复确认游客属于哪类学生、需要什么材料，整个沟通过程可能需要2分钟以上。


未来，这类标准化咨询可以交给AI：一次性解释清楚适用规则、判断条件，并直接提供购票入口，让游客完成后续操作。


再比如，游客在抖音购买门票后，需要开具发票。过去，坐席需要收集订单号、发票抬头、邮箱等信息，再手动创建工单并通知相关部门，整个过程可能需要7-8分钟。


未来，AI可以完成信息收集、订单核验，并直接创建发票工单，把完整信息交给后续流程，目标是将处理时间压缩到1-2分钟。


而对于“我把包落在缆车上了”“天气不好明天还开吗”这样的复杂问题，AI也并不意味着直接替代人工。它可以先完成意图识别、情绪判断和关键信息收集，再将问题交给人工处理，让人工接手时已经掌握足够的背景信息。


这意味着，AI客服真正要做的，不只是“答得准”，而是进一步做到“办得成”。


而这也是文旅AI客服与普通问答机器人的一个重要区别：它需要理解游客意图，连接业务系统，推动流程流转，并最终形成服务闭环。


4

从效率到体验，AI客服这笔账怎么算？


AI落地最终还是要回答一个问题：投入之后，究竟能创造什么价值？


从黄山智慧旅游目前的探索来看，这笔账可以从效率、成本和体验三个维度来计算。


按照当前业务规模以及未来AI承接比例进行未来测算，如果约78%的标准化场景能够逐步由AI承接，一年有望释放约1500小时人工话务时长。


与此同时，随着旺季对临时人工和外包坐席依赖度逐步降低，人力及高峰外包成本也有进一步优化空间。


但对于黄山而言，“省下多少钱”并不是探索AI的唯一答案。


AI更重要的价值，是重新分配有限的人力。当AI负责高频标准问题，人工就可以把更多精力投入到复杂客诉、突发事件、跨部门协同以及高价值服务中。


所以，AI带来的并不只是简单的“减人”，而是让人力结构发生变化：标准问题，AI接得住；非标难题，人扛得住。


5

客服不只是成本中心，也是新的经营入口


如果只把AI客服理解成“降本工具”，其实还是低估了它在文旅行业中的价值。


游客咨询“山顶还有地方吃饭吗”，如果客服只回答“有”或者“没有”，这次服务就结束了。


但如果客服能够结合游客当前位置、实时营业情况和可预订资源，进一步推荐合适的餐厅并提供预订入口，那么一次咨询就可能转化成一次消费。


这也是文旅客服与其他行业客服最大的不同之一：服务本身就可能是业务转化的入口。


因此，黄山智慧旅游对客服的期待，也正在从“把咨询接好”，逐渐走向“让每一次互动都产生更大的价值”。


在更长期的规划中，服务还可以进一步延伸到游客行前、行中、行后的完整旅程：行前通过AI提供个性化路线建议，行中提供7×24小时的智能陪伴，行后进行满意度回访、UGC沉淀以及会员运营。


最终形成的，不再只是一个客服系统，而是一套连接服务、数据、运营与增长的游客经营体系。


点击观看黄山智慧旅游客服主管钱菁精彩分享片段


6

从“接得住”到“持续改善”


从黄山的实践可以看到，文旅AI客服的落地，并不是简单上线一个机器人。


第一步，是“接得住”游客。

面对季节性洪峰，通过弹性的人机协同，让更多咨询能够进入服务体系。


第二步，是让问题“答得准、办得成”。

基于真实服务数据，将高频、标准化的问题沉淀为知识和流程，让AI不仅能够回答问题，还能够调用系统、推动办理。


第三步，则是让整个服务体系“持续改善”。

每一次咨询、每一个工单、每一次人工接管，都是新的业务数据。


通过持续分析这些数据，可以反向优化知识库、服务流程和业务规则，让AI越来越贴近真实业务。


最终，客服不再只是一个被动响应的部门，而成为企业感知游客需求、发现业务问题、优化服务体验的重要入口。这或许就是黄山正在寻找的“一座山的AI解法”。


季节有潮，平台有散，场景有怪。面对文旅行业天然存在的不确定性，AI真正要解决的，不是让机器回答更多问题，而是让整个服务体系拥有更强的确定性：


高峰时接得住，复杂问题答得准，业务流程办得成，服务体系还能持续变好。


从这个意义上看，黄山探索的并不只是一个AI客服工具，而是一种新的服务方式：让AI承担重复，让人专注复杂；让每一次游客咨询，都有回应、有承接，也有结果。


从扛住服务压力开始，再走向服务体验、运营效率与业务增长，文旅客服的AI化，也正在从一个效率工具，逐渐成为企业新的经营能力。


正如钱菁在直播最后所说，希望未来无论“天怎么变、人怎么变、问题怎么怪”，都能够让服务体系“扛得更省力、更从容”。


而这，或许正是AI进入文旅客服之后，真正值得期待的变化。


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