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第一批因?yàn)锳I裁員的公司，又把員工請回來了！

曾信誓旦旦宣布“一個 AI 頂 700 個客服”的 Klarna，如今不得不親自“打臉”。

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這家全球領(lǐng)先的“先買后付”平臺（類似于國內(nèi)的“螞蟻花唄”），在 2024 年接入 OpenAI 技術(shù)后，便風(fēng)風(fēng)火火地All in AI：暫停招聘、削減成本，甚至計(jì)劃用 AI 逐步取代多達(dá)數(shù)千名的外包客服。

一年多過去了，這場“AI 替代人類勞動力”的實(shí)驗(yàn)被叫停了！Klarna再也無法繼續(xù)無視用戶鋪天蓋地的吐槽——越來越多的抱怨集中在“答非所問”“情緒冷漠”“永遠(yuǎn)找不到真人”……問題多到用戶體驗(yàn)直線下降。

最終，Klarna 不得不低頭：承認(rèn)過去擁抱AI 的方式過于激進(jìn)，并開始重新招聘客服人員。

CEO Sebastian Siemiatkowski 也公開改口：“從品牌和公司角度來看，我認(rèn)為讓客戶明確知道，‘你想找真人，一定找得到’，這件事非常關(guān)鍵。”他的話，也像是對服務(wù)從業(yè)者的一句忠告。

1.AI 再猛，也還是需要人類員工

和許多公司一樣，Klarna 之所以最初大力引入 AI，無外乎“降本增效”四個字。

AI應(yīng)答迅速、不知疲倦、24小時在線等特點(diǎn)，確實(shí)乍看之下能充當(dāng)一個完美客服。2024 年 2 月，Klarna 在全球媒體上大張旗鼓地宣布：上線僅一個月，AI 助理已接管了三分之二的客戶對話，覆蓋 230 萬次互動，平均響應(yīng)時間控制在 2 分鐘內(nèi)。

官方數(shù)據(jù)看起來令人振奮：AI 在事務(wù)處理準(zhǔn)確率上“優(yōu)于人類”，客戶滿意度也“不相上下”。更重要的是，它還有望在一年內(nèi)為公司帶來 4000 萬美元利潤提升。

但Klarna沒有料到，這場自動化帶來的“饋贈”，其實(shí)早就暗中標(biāo)好了代價。

問題從來不只是“效率”本身。AI 客服的回應(yīng)模板化、語氣生硬，最致命的，是用戶常常找不到人工客服，這一籮筐問題足以引發(fā)用戶眾怒。

Klarna發(fā)言人公開說，隨著客戶越來越多地表達(dá)對‘缺乏人情味’和‘難以聯(lián)系真人客服’的不滿，這種做法顯然在削弱他們原本想要改善的體驗(yàn)。這種摩擦不僅會降低滿意度，還會帶來真實(shí)的財(cái)務(wù)與聲譽(yù)風(fēng)險?！?/p>

Klarna的解決方案就是重新招人，不過他們還開了個試點(diǎn)計(jì)劃聘請“客服專家”給AI打輔助?！癆I 解決簡單的問題——我們的專家處理那些關(guān)鍵時刻”。發(fā)言人Nordstrom 解釋說，“這也是我們正在推進(jìn)這個試點(diǎn)的原因，吸引高學(xué)歷學(xué)生、專業(yè)人士和創(chuàng)業(yè)者，擔(dān)任一種融合前線服務(wù)與實(shí)時產(chǎn)品反饋的新型崗位?！?/p>

事實(shí)上，在Klarna大刀闊斧推進(jìn)AI客服之初，質(zhì)疑聲就已經(jīng)出現(xiàn)。

軟件工程師、《The Pragmatic Engineer》通訊作者 Gergely Orosz 曾在使用 Klarna AI 助手后寫道：“它……挺讓人失望的。只是在復(fù)讀產(chǎn)品文檔，然后很快把我轉(zhuǎn)給人工客服?！?/p>

而Klarna卻花費(fèi)了一年多的時間兜了一大圈，才得到了這個教訓(xùn)：“在這個自動化的世界里，真正優(yōu)秀的人類交流仍是最寶貴的?！?/p>

發(fā)言人表示，他們會修正此前的戰(zhàn)略，“加倍投資于提升服務(wù)的人性化：同理心、專業(yè)性和真實(shí)對話”。

當(dāng)然，Klarna的轉(zhuǎn)向不等于放棄AI。Nordstrom 表示，AI 目前仍發(fā)揮著關(guān)鍵作用，仍處理約三分之二的客戶咨詢。自推出以來，響應(yīng)時間提升了 82%，重復(fù)問題減少了 25%。

2.AI降本增“笑”？Klarna智能客服遇到了哪些問題

Klarna 客服策略的轉(zhuǎn)變并不令人意外，因?yàn)檎w來看，消費(fèi)者對聊天機(jī)器人的不滿正在上升，AI 技術(shù)本身也存在缺陷。

OpenAI模型本身時常生成偏冗長的答案，應(yīng)用到客服場景中，給人一種“暈字”的感覺——說了非常多，又好像什么都沒說。

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Klarna用戶吐槽的截圖翻譯

在廣泛的吐槽中，有人在博客梳理出了Klarna 客服的“五宗罪”：

1）響應(yīng)冗長：回答太啰嗦，用戶一眼望不到重點(diǎn)，違反對話式設(shè)計(jì)原則

2）無法完成承諾的操作：說能幫忙更新資料、查訂單，結(jié)果全是跳轉(zhuǎn)鏈接，且經(jīng)常是無效鏈接

3）強(qiáng)制用戶跳出支持窗口：明明是服務(wù)窗口，卻總讓用戶去別的頁面完成操作，體驗(yàn)割裂

4）語氣“過分甜美”卻缺乏共情：回復(fù)模板化、過度熱情，關(guān)鍵時刻沒有體現(xiàn)出對用戶困境的理解

5）響應(yīng)速度慢：每次等待 15–20 秒

值得注意的是，目前AI的問答能力尚可，但Agent所需的執(zhí)行能力則更為其短板。就像一位用戶舉的讓自己抓狂的案例，讓人苦笑不得：

當(dāng)我要求 AI 客服幫我更新個人信息時，它彈出一個按鈕，讓我跳轉(zhuǎn)去修改。但點(diǎn)進(jìn)去后鏈接根本打不開。

我又問它能否查看我的歷史訂單（我并沒有訂單，屬于最簡單的測試場景），它卻讓我“自己去找”。

接著我讓它協(xié)助更改支付方式，它又給出了一長串說明，要我離開聊天窗口自己去操作。當(dāng)我嘗試直接在對話框中提供信息時，AI 回答“不可以”，并把我推送給真人客服。

整個測試過程里，我反復(fù)嘗試讓 AI 去完成它“聲稱可以完成的”動作——結(jié)果每一次，不是讓我自己去做，就是直接失敗了。

3.超大杯模型API，可能不是智能客服的良藥

Klarna 的 AI 客服響應(yīng)遲緩，背后可能并不只是“優(yōu)化沒做好”。

AI 客服 Tico 的開發(fā)者推測，Klarna 所使用的 OpenAI Assistants API 本身就存在一定延遲——因?yàn)樗看紊苫貜?fù)時，往往需要同時調(diào)用多個模塊，包括知識檢索、函數(shù)執(zhí)行、語氣調(diào)節(jié)、上下文維護(hù)等。這種多模塊調(diào)用顯然拉長了響應(yīng)時間。

事實(shí)上，Assistants API 的確能幫助企業(yè)快速上線一個 AI 助手原型，但不一定適合追求極致響應(yīng)速度或動作執(zhí)行效率的場景。

同樣的道理，不必為每一個問題都動用 GPT-4o 或 Claude Opus。對于絕大多數(shù)客服需求——比如 FAQ、基礎(chǔ)流程引導(dǎo)、信息查詢——輕量級模型 + 明確流程的組合，其實(shí)是更經(jīng)濟(jì)實(shí)用的選擇。

企業(yè)真正該關(guān)注的，不是“AI 模型選得夠不夠大”，而是整體架構(gòu)是否具備分層調(diào)度、任務(wù)分流與智能兜底能力。知識庫 + LLM 理解層 + 對話編排平臺，才是客服自動化真正能跑起來的工程路徑。

4.轉(zhuǎn)人工，正在成為世界性難題

智能客服的普及并未帶來預(yù)期的好評，反而讓“轉(zhuǎn)人工”成為全球用戶都在默默對抗的技術(shù)困境。

無論是在國內(nèi)還是海外，智能客服的滿意度始終不高。

《中國青年報(bào)》發(fā)起的調(diào)查顯示，95.7%的受訪者使用過智能客服，但只有四成認(rèn)為“好用”。而海外研究機(jī)構(gòu) Verint 曾發(fā)布報(bào)告指出，超過三分之二的客戶有過糟糕的聊天機(jī)器人體驗(yàn)。

在社交媒體上，甚至已經(jīng)出現(xiàn)了大量“轉(zhuǎn)人工教程”被用戶像傳授秘技一樣反復(fù)傳播，移動運(yùn)營商、航空公司和各大電商平臺及社交平臺無不是中槍范圍。

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原因并不復(fù)雜：AI 確實(shí)可以應(yīng)對簡單問題，但一旦用戶表達(dá)稍微復(fù)雜、語義模糊或情緒焦慮，它就可能“失智”。

回想當(dāng)時，客服是最先受到AI沖擊的那一波崗位。

那時候我們以為，自己做的是“更高級”的工作。但不久后，Sam Altman就告訴我們，AI 也開始侵入文案、設(shè)計(jì)、編程等看似穩(wěn)妥的職業(yè)領(lǐng)域，各種一夜端掉XX行業(yè)飯碗的論調(diào)層出不窮。AI恐慌、AI焦慮似乎彌漫在整個社會之中。

不過還好，Klarna的經(jīng)歷真實(shí)的印證了“溫度”的可貴，更說明了：技術(shù)不會讓人無用，它只會逼我們更清楚地認(rèn)識——人，為什么難以取代。

參考鏈接：

1.https://www.bloomberg.com/news/articles

2.https://hqtime.huanqiu.com/article/4CfvlbHOYcU

3.https://www.voiceflow.com/pathways/behind-the-hype-how-klarnas-customer-support-agent-falls-short