阿里巴巴客服操作中的生成式 AI 实践研究
人机交互
2026-04-01 v1 人工智能
摘要
本研究与阿里巴巴合作，利用大规模实验场研究评估生成式 AI 助手对电商售后服务中职员绩效的影响。人类代理商提供数字聊天支持，随机分配使用生成式 AI 助手，该助手提供两项核心功能：客户问题诊断和解决方案提议，以文本消息形式呈现。代理商保留自行采纳、修改或忽略 AI 生成消息的裁量权。为评估生成式 AI 的影响，我们估计生成式 AI 访问的意图因果效应（ITT）以及生成式 AI 使用的局部平均处理效应（LATE）。结果显示，生成式 AI显著提高了服务速度，包括问题识别时间和聊天时长。生成式 AI 也提升了主观服务质量，如客户评分和不满意率，但对客观服务质量（如客户重试率）没有显著影响。绩效提升不仅来自自动化，也来自代理商与客户交互动态的变化：代理商的沟通更具信息性和效率，而客户的沟通负担减少。低绩效者在服务速度和质量方面的提升最大，缩小了绩效差距。相比之下，表现优异的代理商在服务速度方面几乎没有提升，但在主观和客观服务质量方面经历了下降。证据表明，这种下降源于增加了多任务倾向，以较长的离岗时间（shift-away time）来衡量，尤其是在并行处理多个聊天时，这会延迟客户响应并提高中止和重试率。这些发现表明，生成式 AI 重塑了工作模式，要求量身定制的部署策略。
引用
@article{arxiv.2603.29888,
title = {Generative AI in Action: Field Experimental Evidence from Alibaba's Customer Service Operations},
author = {Xiao Ni and Yiwei Wang and Tianjun Feng and Lauren Xiaoyan Lu and Yitong Wang and Congyi Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.29888},
year = {2026}
}