用Agentic AI重新定义客户体验：Minerva CQ案例研究
人工智能
2025-09-17 v1
摘要
尽管呼叫中心的人工智能取得了进步，但客户体验（CX）仍受制于较长的平均处理时间（AHT）、低首次呼叫解决率以及较差的客户满意度（CSAT）。一个关键驱动因素是客服人员的认知负荷，他们必须在碎片化的系统中导航、手动排查故障并频繁让客户等待。现有的AI驱动的客服辅助工具通常是被动响应的，由静态规则、简单提示或检索增强生成（RAG）驱动，缺乏深层的上下文推理。我们引入了Agentic AI——目标驱动、自主、使用工具的系统，能够实时主动为客服人员提供支持。与传统方法不同，Agentic AI能够识别客户意图、触发模块化工作流、维持不断演进的上下文，并动态适应对话状态。本文介绍了Minerva CQ的案例研究，这是一款部署在语音客服中的实时Agent Assist产品。Minerva CQ集成了实时转录、意图与情感检测、实体识别、上下文检索、动态客户画像以及部分对话摘要，从而实现主动的工作流和持续的上下文构建。Minerva CQ已在实际生产环境中部署，作为AI副驾驶，在多次部署中显著提升了客服效率和客户体验。
引用
@article{arxiv.2509.12589,
title = {Redefining CX with Agentic AI: Minerva CQ Case Study},
author = {Garima Agrawal and Riccardo De Maria and Kiran Davuluri and Daniele Spera and Charlie Read and Cosimo Spera and Jack Garrett and Don Miller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.12589},
year = {2025}
}