误区一：期望 AI 100% 替代人工
问题：完全依赖 AI，遇到复杂问题无法处理，导致客户体验差。
正确做法：采用「AI 为主 + 人工为辅」的模式。AI 处理 80-90% 的常规咨询，复杂问题自动转人工。
误区二：不给 AI 足够的学习资料
问题：只导入基础商品信息，AI 回复不够专业、不够个性化。
正确做法：提供丰富的学习资料，包括：产品手册、FAQ、历史优秀对话、品牌话术规范等。
误区三：上线后不管不问
问题：AI 遇到新问题无法正确回答，客户投诉增加。
正确做法：定期 review AI 对话记录，发现问题及时优化。建议每周至少 review 一次。
误区四：对所有场景一视同仁
问题：售前、售后、投诉等不同场景用同一套策略，效果打折。
正确做法：针对不同场景设置不同的 AI 策略。比如，售前注重推荐转化，售后注重问题解决，投诉注重情绪安抚。
误区五：忽视数据安全
问题：客户信息泄露，品牌形象受损。
正确做法：选择有安全认证的 AI 客服服务商，确保数据加密传输和存储，设置敏感信息过滤规则。
最佳实践总结
- 人机协作，不要 all in AI
- 持续投喂学习资料
- 定期 review 和优化
- 分场景制定策略
- 重视数据安全
