近年來，越來越多企業希望透過 AI 客服或聊天機器人 (AI Agent) 來與客戶互動。AI 能全天候運作、快速回覆、降低人工成本—聽起來完美。
但現實是：很多公司只專注在「前端 AI 界面」，卻忽略了背後真正重要的部分：
知識庫 (Help Center) 與 客服數據 (Tickets Data) 才是 AI 運作的核心基礎。
AI 真正依賴的兩個資料來源
知識庫（Knowledge Base / Help Center）這是儲存公司產品知識、FAQ、操作指南、內外部支援文件的地方。
- 客戶可自助搜尋答案
- 客服可快速查詢解決方案
- AI 可根據這些文章生成正確的回覆
根據研究，69% 的消費者會先嘗試自助解決問題，但不到 1/3 的企業提供知識庫功能。擁有完善知識庫的企業，其客服票數平均可減少 23%。
客服紀錄（Tickets Data）
包括顧客提問、客服解答與處理流程。這些實際互動數據是 AI 學習的重要素材，能讓 AI 了解企業語言與應對邏輯。
為何必須先打好基礎？
- 61% 顧客偏好使用自助服務解決簡單問題。
- 81% 希望品牌能提供更多自助支援管道。
- AI 客服市場預估到 2030 年將達 478 億美元。
- 但 61% 的企業坦承：自家資料仍不適合 AI 應用。
建構 AI 客服的資料基礎
- 建立並維護知識庫
– 分類內部與外部文章
– 提供多語版本（中、英、泰等）
– 持續更新、優化搜尋 - 收集與標註客服資料
– 分析客戶問題與解決方式
– 建立標籤、分類，方便 AI 訓練 - 整合知識庫與客服資料
– 確保 AI 能即時存取兩者，輸出準確回覆 - 使用支援 AI 資料管理的平台 (如 Zendesk)
– 內建知識庫、客服單與分析模組
– 輕鬆提取資料作為 AI 訓練來源
長遠來看，投資值得
雖然建立知識庫與整理數據在初期耗時，但長期效益顯著：
- 減少人工客服負擔與成本
- 提升回覆速度與顧客滿意度
- AI 隨著資料積累而更聰明、更精準
企業獲得競爭優勢
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- 建立多語知識庫與 Help Center
- 整合歷史客服資料與分析模組
- 準備高品質數據供 AI Agent 使用
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关于作者
周德英博士现任 DEMETER ICT 的创始人兼首席执行官，该公司是 Google 和 Zendesk 在亚太地区的顶级合作伙伴。DEMETER ICT 在亚太地区（包括大中华区）拥有最多的 Google 和 Zendesk 企业客户，总数超过 4,600 家。苏博士在信息技术领域拥有超过 25 年的经验，曾在多家大型机构担任高级管理职务，包括银行、IT 服务提供商以及商业咨询公司。
