人工智能时代知识管理终极指南
作者：智能科技 547文章阅读时间：13分钟
文章摘要：以 AI 为先的客服模式优势显著：全天候服务、多语言支持、大幅节省时间，以及为客户提供快速高效的问题解决方案。但在每一次出色的 AI 驱动客服体验背后，都有一个无名英雄：知识管理。
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以 AI 为先的客服模式优势显著：全天候服务、多语言支持、大幅节省时间，以及为客户提供快速高效的问题解决方案。但在每一次出色的 AI 驱动客服体验背后，都有一个无名英雄：知识管理。
一套全面、结构清晰的知识管理系统，是 AI 客服系统的动力源泉。无论你是使用聊天机器人、AI 坐席与客户互动，还是将 AI 辅助工具作为客服团队的个人助手，这些工具都需要一个庞大的知识储备库作为支撑 —— 这样才能为客户提供准确、最新的信息，同时让客服人员无需反复回答相同问题。
本指南将带你全面了解高效、AI 优化的客服知识管理体系，助力你的团队充分发挥 AI 客服的所有优势。
一、什么是知识管理？为何它如此重要？
知识管理是企业内部创建、整理、共享和维护知识的过程。
面向客户的知识库是典型示例，但帮助中心文章仅仅是知识管理的 “冰山一角”。实际上，知识管理涵盖一系列活动，例如：
- 创建各类资源，如帮助中心文章、博客帖子、内部指南或学习材料；
- 识别现有文档中的信息缺口；
- 搭建便捷的系统，方便团队成员（人工或 AI）在解决客户问题时获取和使用这些信息；
- 制定工作流程，确保现有材料持续更新。
为何在 AI 时代，知识管理比以往更重要？
如今，知识库不再只是为那些愿意主动访问帮助中心、自主解决问题的 “积极客户” 服务 —— 在 AI 时代，它支撑着所有客服环节的运转。
这是因为知识库是 AI 驱动客服体验的关键输入源：它是准确回答客户复杂问题、缩短问题解决时长、提升客户满意度的核心。
以下三大原因，让知识管理成为所有具有前瞻性的客服负责人当前关注的重点：
1. AI 的能力取决于 “喂养” 它的知识
AI 的表现好坏，完全取决于它可获取的知识和内容质量。信息缺失、文章结构混乱或文档过时，都会导致 AI 无法为客户提供清晰准确的答案，进而造成糟糕的客户体验，损害客户信任，无法满足客户的高期望。
没有任何大型语言模型（LLM）能像你一样了解自己的业务。ChatGPT 无法理解你的客户需求、痛点和使用场景，这些知识是你和企业独有的 —— 这意味着你必须亲自梳理这些知识，并 “喂养” 给 AI。
2. 知识领域的每一份投入，都能产生复利效应
引入 AI 不只是采用一款新工具 —— 它意味着要适应一个新的生态系统。你越早播下 “知识” 的种子，就能越早收获成果。
用更通俗的话来说：你在知识库上投入的每一份前期努力，都能带来长期收益。无论你是雇佣专人全职负责这项工作，还是每周让客服人员从工单队列中抽出部分时间整理知识，投资回报率（ROI）都一目了然。
举个例子：假设撰写一篇解答常见问题的帮助文档需要 30 分钟，这份投入能带来的回报包括：
- 为客服人员节省大量时间：由于 AI 可处理这类问题，他们无需再花费时间回复；
计算方式：平均回复时间 × 问题出现频率 = 团队节省的总时间；
- 提升数百名客户的满意度：客户能即时获得准确答案，无需等待人工客服响应；
计算方式：咨询该问题的客户数量 × 平均解决时间 = 客户节省的总时间；
- 获取可优化的数据：你能了解帮助文档和 AI 客服体验的表现，进而进一步优化。
监控指标：AI 参与率、问题解决率。
仅用半小时的投入，就能获得如此可观的回报，性价比极高。
3. 持续学习才能带来持续优化
在 AI 相关的所有领域，“边做边学” 都是最佳路径。
完善的知识管理流程能确保你不断获取有价值的数据，用于迭代优化 —— 你能清晰看到哪些方法有效、哪些无效，进而识别出对客户和团队影响最大的改进机会，让 AI 的能力达到最佳状态。
但要获取这些丰富的信息、做出数据驱动的客户导向决策，你需要 “迈出第一步”。正如一句古老的谚语所说：“种一棵树最好的时间是 20 年前，其次是现在。” 你越早了解客户对客服的需求和期望，就能越早满足这些需求。
“训练机器人持续提升能力，是使用大型语言模型的关键环节。例如，我们的 AI 工具 会利用帮助中心内容提升准确性、不断优化。因此，当团队根据与客户的对话新增帮助中心文章时，知识库的能力也会随之提升。”
二、知识库应涵盖哪些类型的信息？
梳理和优先处理所有内部与外部客服文档，可能看似一项艰巨的任务，但借助合适的技术工具，这件事可以变得简单。使用完整的 AI 驱动平台的一大优势在于，它能为你提供以下支持：
- 数据驱动的洞察：根据客户实际需求，帮助你识别并优先创建所需的帮助内容。例如，通过 AI 工具 ，你可以获取 “未解决问题” 报告，了解无法解答的客户疑问，进而精准定位需要新增内容的领域；
- 集中化的内容管理平台：方便你创建、管理和优化知识内容。例如，沃丰科技的知识中心能为面向客户和客服人员的帮助内容提供统一的 “单一信息源”，同时让你配置和监控 AI 如何利用这些内容为客户和团队提供支持。
无论你是刚刚起步，还是需要一份快速自查清单，以下都是帮助中心可包含的信息示例 —— 同时附上多种利用这些内容实现效益最大化的方法：
1. 问题排查与常见问题（FAQs）
- 定义：这类文档用于解答客户的常见疑问或问题，例如 “如何更新账单信息？” 或 “订单为何尚未发货？”；
- 信息来源：梳理收件箱中反复出现的问题，以及客户频繁搜索的主题（如 “账单帮助” 或 “订单更新”）；
- 应用场景：知识库、AI 坐席 / 聊天机器人、AI 辅助工具、工具提示等主动支持方式。
2. 产品或功能快速入门指南
- 定义：这类指南通过一系列步骤，指导用户高效完成产品或功能的设置，例如 “创建工作空间”“邀请团队成员” 或 “生成首份报告”；
- 信息来源：与客户成功团队或入职专员沟通，获取他们推荐的入门流程；或要求产品团队在开发新功能时同步记录设置步骤；
- 应用场景：知识库、AI 坐席 / 聊天机器人、AI 辅助工具、产品导览。
3. 进阶问题排查与使用指南
- 定义：这类指南帮助用户在掌握产品或功能基础用法后，进一步挖掘更多价值，实现更深度的产品使用；
- 信息来源：征求内部专家（如产品经理、研发人员、客户成功经理）的意见；
- 应用场景：知识库、AI 坐席 / 聊天机器人、AI 辅助工具、面向高级用户的定向推送（应用内或邮件）。
4. 特定使用场景的最佳实践技巧
- 定义：这类技巧针对具有相似需求的特定用户群体，如工程团队或初创企业；
- 信息来源：结合目标受众的假设场景（可寻求营销团队协助），以及与真实客户沟通获取的目标和工作流程信息；
- 应用场景：知识库、AI 坐席 / 聊天机器人、AI 辅助工具、定制化网络研讨会、学习课程。
三、5 步搭建驱动 AI 的知识管理流程
搭建驱动 AI 的知识管理流程，可遵循以下 5 个步骤：
- 找出现有知识库中的信息缺口；
- 制定计划解决存量缺口；
- 监控关键绩效指标（KPIs）以衡量成效；
- 持续审计优化；
- 将知识管理纳入未来产品上线计划。
1. 找出现有知识库中的信息缺口
第一步：审计现有内容
首先要回顾当前已有的材料，原因有二：一是确保 AI 不会从过时信息中学习；二是识别当前存在的信息缺口。
以 沃丰科技为例，在将帮助内容 “喂养” 给 AI 坐席之前，我们需要审计 700 多篇已发布的文章。为此，我们按产品领域划分文章，让对应团队在一周内完成每篇文章的检查、更新或下架。通过这种 “分工负责” 的方式，将这项艰巨的任务拆解为可完成的具体工作，形成团队协作合力。
第二步：换位思考，模拟客户体验
模拟客户寻求帮助的完整流程，包括他们与 AI 驱动客服的首次互动。
“在首次部署 AI 时，一定要亲自测试，确保你体验到的流程与客户将面临的完全一致。这有助于你测试答案质量，发现内容中缺失的主题或关键词。
第三步：征求各团队意见
在审计和识别内容缺口时，我们不能只依赖客服团队 —— 而应采取 “全员参与” 的方式。将产品和工程团队纳入这一过程，你能获得来自 “最了解产品的人”（毕竟产品是他们开发的）的专业建议；销售、营销和客户成功团队也能提供独特视角，帮助你了解客户关注的重点和目标。
第四步：利用 AI 坐席 / 聊天机器人的初始数据
使用 AI 坐席或聊天机器人 30 天后，你将获得足够的数据，了解它能成功解决哪些问题、在哪些环节受阻，以及背后的原因。深入分析这些数据，找出需要强化的领域（即 AI 因内容不足而需转交人工的主题），或需要优化的文章（即问题解决率低、客户满意度差的对话对应的内容）。
如果你的 AI 坐席 / 聊天机器人与知识内容管理在同一平台上，你就能获得关于内容在每个接触点表现的详细报告，从而精准定位需要重点投入的领域。
💡 专业建议：如果你刚刚起步，可以先选择一部分客户测试 AI 坐席 / 聊天机器人，获取初始数据；在解决完当前的信息缺口后，再逐步扩大使用范围。
2. 制定计划解决存量缺口
第一步：优先确定需更新或创建的内容
此时，你可能已经从公司各个角落收集到了大量帮助内容创意。下一步就是：确定从哪里着手。
在确定内容优先级时，核心目标是找出导致客服团队工单量激增的问题，并识别能快速减少工单量的 “低投入高回报” 内容。以下建议可帮助你合理分配资源，聚焦影响最大的工作：
- 分析对话数据和指标，找出客户最常问的问题、处理时长最长的查询，以及客户满意度（CSAT）最低的对话主题，围绕这些主题创建或优化内容；
- 根据业务价值确定主题优先级，例如，优先为高级套餐中的功能创建文档，再处理免费版功能；
- 通过报告找出 “无结果搜索” 的关键词，或按 “最后更新时间” 筛选长时间未更新、可能需要刷新的帮助文章。
第二步：确定需 “喂养” 给 AI 的信息
在为 AI 收集知识时，要拓宽视野 —— 因为你拥有的相关内容可能比想象中更多。我们很快发现，只要格式合适，几乎所有信息都能发挥作用，因此要充分利用现有资源。
你可以使用以下资源：帮助中心、收件箱建议、预设快捷回复、文本片段、PDF 文件、网页、博客；此外，从内部文档以及历史工单和对话中获取信息。
在 沃丰科技平台上，你可以在知识中心中管理所有这些内容来源，监控如何使用这些内容，控制它可获取的来源范围，并持续优化内容，确保客户始终获得最新、最准确的信息。
3. 监控关键绩效指标（KPIs）以衡量成效
第一步：跟踪关键绩效指标
引入 AI 后，要通过跟踪 KPIs 和业务指标来衡量其影响。以下是需要重点关注的相关指标：
- AI 和人工客服的客户满意度得分；
- 问题解决率；
- 自助服务率；
- 聊天机器人参与率；
- 首次响应时间；
- 转人工次数。
这些指标能帮助你识别表现最佳的内容，以及知识管理流程中需要改进的环节。
第二步：将 insights 转化为行动
理想情况下，你会立即看到显著成效（太棒了！），但不太可能一开始就做到完美。有些问题 AI 目前还无法解决，有些工作流程需要调整，还有些用户可能没有得到满意答案却未反馈（导致 “虚假成功” 的解决记录）。
这些情况都是正常的 —— 因为它们能为你提供真实数据，帮助你了解客户需要什么才能实现 “真正的” 问题解决。最有价值的洞察和影响往往来自这些真实反馈。你需要持续投入、迭代优化，并不断监控和报告结果。
4. 持续审计优化
第一步：将持续维护纳入工作流程
知识管理是一个持续的过程，不会在发布一定数量的帮助文章后就结束。
随着你的产品、客户和业务目标不断变化，帮助内容也需要随之更新。这意味着你需要将内容维护、更新和创建纳入团队的日常工作流程 —— 而不是只在新功能上线前匆忙赶工。
制定一份内容更新计划，明确以下事项：
- 谁负责更新或创建新内容；
- 现有内容的定期审核频率（避免过时）；
- 具体执行时间（例如，每天 1 小时、每周五，或根据团队情况确定的其他周期）。
第二步：建立新内容需求记录系统
鼓励团队形成 “知识管理” 思维，让所有人都能轻松分享新内容或内容优化建议。建立一个简单的系统，方便团队成员提交内容需求 —— 这样你就能收集来自所有客户接触团队和产品团队的洞察，从各个角度满足客户需求。
5. 将知识管理纳入未来产品上线计划
第一步：让知识管理成为产品开发的必要环节
无论你所处行业如何，你可能都在不断开发新功能或推出新产品 —— 而为这些功能 / 产品创建高质量的帮助内容，应成为上线清单中不可或缺的一部分。与产品团队、产品经理和产品营销经理合作，梳理上线所需的内容；产品上线后，通过分析客户对话，寻找需要补充资源的机会。
四、用面向未来的知识管理流程，为 AI 注入强大动力
AI 是打造行业领先客户体验的关键 —— 而要让 AI 高效运转，就需要一套全面、AI 友好的知识管理系统作为支撑。
准备好将这些建议付诸实践了吗？沃丰科技的 “以 AI 为先” 客服平台提供尖端 AI 工具，并以集中化的知识中心为核心，确保你的客户和客服团队总能快速获取所需答案。立即开启免费试用，将你的帮助内容转化为高效的问题解决方案吧。
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