在此次生态大会上，土巴兔围绕"用户价值"推出三管服务，即管材料、管工期和管增项，全面启动保障 服务升级（即装修保3.0）。13年，土巴兔装修保两度迭代，背后的逻辑始终是不变的"用户第一"。 作为生态大会的重要环节，土巴兔创始人兼CEO王国彬的主题演讲，一直被视为是泛家装全年发展的行 业汇报，也为新一年及未来行业发展做出预判。 大会上，土巴兔CEO王国彬围绕着"不变与变"的永恒辩论，为家装产业未来稳健发展献上一场主题演 讲。他表示，"看清'不变'，是为了守住立身的根本，看清需要真正关注的'变化'，是为了拥抱前行的机 会……价值创造来源于信息差、资源使用效率和创新溢价，持续创造价值差要求我们持续创造与众不同 的客户体验。" 12月18日，2025第十一届土巴兔生态大会在武汉召开。本次活动主题为"智创未来 生态共融"，土巴兔 创始人兼CEO王国彬审时度势，结合当前市场大环境为整个家装生态"年终复盘"，预测并提出了未来行 业发展之策。 "坚守不变的价值创造信念，拥抱变化的人工智能趋势。"王国彬表示，用户决策已被AI智能体所替代， 要求平台带领合作伙伴面向AI做价值传播。 毫无疑问，家装具有自身独特的行业属性，如产业低 ...

一些具备普遍性、共通性且在AI解题范围内的简单咨询，可以交给AI。同时，也要确保一些非常规、 可能难倒AI的需求能及时转人工，避免让用户陷入AI不灵又无人求助的困境。 在AI客服的使用上耍小聪明，企业可能因小失大。消费者维权无门，客服视而不见，过度追求降本很 容易陷入品牌与消费者信任损耗、口碑影响力下滑的恶性循环。 想转人工客服，难上加难？近日，据央视报道，通过对主流电商、社交、金融、物流等10多家平台客服 系统实测发现，无论是在线客服还是电话客服，AI客服都存在较明显的理解能力不足，而人工客服接 入障碍重重，严重影响用户体验。 在调查中，一边AI"听不懂"诉求，一边用户要转人工如"闯关"，这样的两难在现实中并不陌生。 而造成转人工难的原因之一竟是企业"人为"设置的。企业手握用户寻找人工客服难易程度的自主决定 权，有的企业主动利用AI设置拦截障碍。 "听不懂"有技术受限的客观原因，也可能存在企业有意压缩成本选用低版本应付的情况。 低价AI客户服务多是基础版本，面对复杂需求难免力不从心，而要升级相关服务却需要更新语料库优 化系统，这就不可避免要持续的资金投入，让有的企业动了歪脑筋。 人为设障则反映了一些企业不愿 ...

想转人工客服，难上加难？近日，据央视报道，通过对主流电商、社交、金融、物流等10多家平台客服 系统实测发现，无论是在线客服还是电话客服，AI客服都存在较明显的理解能力不足，而人工客服接 入障碍重重，严重影响用户体验。 在调查中，一边AI"听不懂"诉求，一边用户要转人工如"闯关"，这样的两难在现实中并不陌生。 而造成转人工难的原因之一竟是企业"人为"设置的。企业手握用户寻找人工客服难易程度的自主决定 权，有的企业主动利用AI设置拦截障碍。 "听不懂"有技术受限的客观原因，也可能存在企业有意压缩成本选用低版本应付的情况。 低价AI客户服务多是基础版本，面对复杂需求难免力不从心，而要升级相关服务却需要更新语料库优 化系统，这就不可避免要持续的资金投入，让有的企业动了歪脑筋。 人为设障则反映了一些企业不愿直面问题的心理。它们把降本增效当作"降服减效"，把技术当作压缩成 本的工具，忽视了用户诉求与服务质量。 众所周知，消费场景中AI客服广泛使用，本意是提高效率，帮助用户更快更好地解决问题。无论AI失 效无法有效读懂用户需求，还是企业有意避开人工服务，都与初衷严重背离。 北京商报评论员 陶凤 当今社会AI使用渗透之广，几 ...

▲一些平台人工客服接入障碍重重。图/央视新闻 不知道你有没有这样的经历？拨打客服热线或点开一个网站的客服功能，出现的总是一位AI客服。对话时，AI客 服听不懂话、解决不了问题，当你一遍一遍呼唤"转人工"的时候，等待的却是一次次的"对不起，人工座席目前全 忙"…… 据"央视新闻"报道，记者近日对主流电商、社交、金融、物流等10多家平台客服系统实测发现，无论是在线客服 还是电话客服，AI客服都存在较明显的理解能力不足，而人工客服接入障碍重重，严重影响用户体验。 听不懂人话，却擅长废话；"会说话的墙"与"失语的服务"……消费者可以说苦这种一点儿都不"智能"的AI客服久 矣。 AI客服不仅难以准确识别用户诉求，反而可能将简单问题复杂化，让用户的"求助"落空，并进一步加深用户的焦 虑与不满。这样的AI客服，非但未能成为沟通的"桥梁"，反倒异化为一堵阻碍服务和沟通的"围墙"。 客观说，企业追求降本增效无可厚非，如有服务商承诺"一个超级体客服可代替50个客服""一年节省费用60万 元"，这对多数企业都具有很大的"诱惑力"。但"降本"的重心应放在哪，"效"又该增在何方，却需要科学评估。 以AI客服代替人工服务，可能确实能大幅 ...

普惠金融发展现状与规模 - 中国普惠型小微企业贷款余额从2017年末的8.8万亿元增长至2024年末的33万亿元以上，年均复合增速达20.7% [1] - 截至2025年三季度末，银行业金融机构普惠型小微企业贷款余额达36.5万亿元，同比增长12.1% [10] - 截至2025年三季度末，普惠型涉农贷款余额为14.1万亿元，较年初增加1.2万亿元 [10] AI在金融领域的应用升级与规模化 - AI从单点工具辅助渗透至金融业务各环节，应用呈现体系化、规模化特征 [5] - 生成式AI技术使AI从“自动化工具”演进为具备推理和自主决策能力的“业务伙伴” [5] - AI应用覆盖信贷审批（分钟级响应）、反欺诈（秒级拦截）、投研报告智能生成及普惠服务全域覆盖等深层次业务 [5] 金融机构的AI应用实践案例 - 光大证券通过自主研发的智能体“小数同学”，整合业务知识与投研资讯，向投顾输出以服务客户 [6] - 广发证券易淘金平台依托大模型构建主动式个性化引擎，在行情、交易、资讯、账户等全流程高频场景中嵌入AI能力，覆盖投前、投中、投后环节 [6] - 网商银行为小微企业配备“AI信贷专家”，通过智能产研助理和智能尽调助理协同，自动化构建行业认知框架并进行多模态精准尽调 [6] - 奇富科技在AI赋能普惠金融领域累计投入近百亿，2025年提出对有价值的产品技术投入不设上限，其自主研发的AI审批官、AI信贷员等智能体已在多家银行落地 [6] 普惠金融发展的核心挑战 - 普惠金融的核心矛盾是信任与成本的博弈，同时科技伦理治理受到更多关注 [7] - 普惠客群普遍缺少抵押物、盈利能力证明和信用记录，AI模型需依赖替代性数据 [7] - AI决策过程存在“黑箱”，可能导致结果难以解释、用户与机构难以全然信任，并可能产生对特定群体的系统性歧视 [7] - AI落地涉及模型训练、数据治理和合规验证，前期投入巨大，高质量数据获取整合难，人才建设与合规验证成本高，侵蚀金融机构利润 [7] - AI技术快速迭代与监管政策相对滞后存在时差，合规成为AI落地“红线”，模型越复杂，合规审查难度和成本越高 [8] 行业解决方案与发展趋势 - 行业通过技术创新与多主体协同，针对性地破解普惠金融难题，让AI在小微企业、农村金融、老年服务等蓝海市场落地 [9] - AI技术向更轻量化、精准化发展，探索高效模型架构以降低算力和存储成本 [9] - 蚂蚁数科研发的金融大模型Agentar-Fin-R1减少对海量数据的依赖，仅需少量行业数据即可实现精准适配，降低企业落地门槛和成本 [9] - 金融机构推动AI应用走向细化场景定制，例如在“三农”领域，金融壹账通通过“数据信用”模式替代传统抵押 [9] - 蚂蚁消费金融的花呗“账单助手”被2.7亿用户使用，其用户不良率比整体低8% [9] - 金融科技“监管沙盒”项目有序推进，为AI创新预留试错空间，同时通过明确风险评估标准防范风险 [9] - 未来趋势是AI加持下，普惠金融呈现生产力提升、服务提质、技术规制不断完善的新态势 [10]

以下文章来源于差评X.PIN ，作者差评君 差评X.PIN . Debug The World，关注科技、数码、汽车、产经、游戏，传播能改变世界的科技互联网信息。 本文来自微信公众号： 差评X.PIN ，作者：渡渡鸟武士，编辑：莽山烙铁头&面线，头图来自：AI 生成 现在的互联网巨头们，似乎偷偷开发了一款全网最硬核的通关游戏——《大家来找人工客服》。 规则很简单，你的订单出了岔子，你只需要在APP里面找到一位活的、能解决问题的人，就算通关。 听着不难？ 你真别小瞧这事↓↓ 即便这事隔三差五就要被各种舆论扫射一番，声量很大。 但魔幻的的是，各大平台仿佛结成了摆烂联盟， 你喷任你喷，我改算我输。 各位不要期待能有什么改善，恰恰相反，这种糟糕的体验还在进化。 早些年，客服差是疏忽，现在，把靠谱客服做成"隐藏彩蛋"，快成大厂必修课了。 一、过五关斩六将 想要在互联网平台上找到客服，需要分为几步？ 不同平台对于客服的设置不同，大体来说， 你需要闯过四道关卡： 所有人噩梦起点，应该都是绕过AI。 AI听不懂人话，却擅长废话，核心功能就一个： 通过毫无意义的车轱辘话，把你拦在人工通道之 外。 明明解决问题的能力是0，却坚持 ...

2025年三季度是《关于加强商业银行互联网助贷业务管理提升金融服务质效的通知》（以下 简称"助贷新规"）正式生效前的过渡期，在此背景下，上市金融科技公司交出了怎样的"答 卷"？ 拆解乐信营收结构看，主要由三部分构成，分别是信贷撮合服务收入、技术赋能服务收入、 分期电商平台服务收入。其中，该公司主力营收为信贷撮合服务收入，三季度为26.17亿 元，较去年同期下降11.9%。而从技术赋能服务收入、分期电商平台服务收入看，同比均实 现了正增长，但环比均为负增长。 | (RMB 000) | 3Q24 | 2Q25 | 3Q25 | QoQ | YoY | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Credit facilitation service income | 2,970,294 | 2,269,846 | 2,616,805 | 15.3% | -11.9% | | Tech-empowerment service income | 383,592 | 830,124 | MOUNDER 456,044 | 02002000 -45.1% | 18.9% | | In ...

文章核心观点 - AI客服凭借“降本增效”优势已成为国内各行业服务标配，但普遍存在理解能力不足、机械回复、人工转接困难等问题，导致用户体验不佳，技术未能真正赋能体验[1][5] - 当前AI客服的诸多问题源于企业过度追求成本优化，将客服视为成本部门，在技术投入和价值导向上存在偏差，甚至将“解决率”偷换为“拦截率”作为KPI[11] - AI客服的真正价值在于“增质”而非单纯“降本”，应作为“首席情报官”进行市场洞察，将用户需求转化为产品迭代，未来突破点在于“人机协同”与闭环数据调优，以从“拦截者”进化为“连接者”[12][13] AI客服行业现状与市场应用 - AI客服基于自然语言处理、语音识别等技术，代替人工客服理解需求、回答问题，随着国产AI大模型落地普及，已成为各行各业服务用户标配[1] - 市场上宣称低价好用的AI客服服务商众多，例如有服务商提供首月试用299元，包年服务6999元的套餐，按同等工作量计算比雇佣人工客服划算得多[7] - 一套AI客服套餐（如一个月1万点算力，服务三个店铺）可处理约2000个客户咨询[8][9] - 基础版AI客服系统只能应对简单咨询，回复易产生“模板”感，其核心依据是预设知识库[10] AI客服面临的主要问题与用户痛点 - AI客服存在明显理解能力不足问题，常出现答非所问、自说自话、模板化明显等情况，而人工客服接入障碍重重，严重影响用户体验[5] - 用户遇到复杂问题时，AI客服列出的常规选项往往不相关，转接人工服务过程繁琐，例如有案例显示需人工转接4次才接通，反而更费时间[5] - 现阶段AI客服尚未深刻掌握人类情绪的细微变化和跟进，更多呈现的是“话术”，缺乏解决问题的诚意[5][6] - 许多企业为降低人工成本，主动设置跳转至人工坐席的障碍，将AI客服部分功能调整为“拦截用户请求”，在小商家中此“服务”思路更为显著[7] 企业部署策略与技术成本 - 企业能自主决定用户寻找人工客服的难易程度，技术人员可根据企业需求为AI客服系统设置“兜底回复”策略，例如设定几轮对话后转人工，或识别特定关键词后转人工[6][7] - AI客服系统的智能化程度依赖于知识库的丰富程度，需要企业“投喂”内部知识库进行训练，如同培训新员工[10] - 若不对AI客服进行持续调优，其表现会比较“傻”，而调优功能（由训练师操作）费用约为一年5000元[10] - 要使AI客服更人性化，需要投入高质量的对话数据、持续的场景调优以及多模态技术，这些成本相对较高[11] 行业专家观点与未来发展方向 - 当前技术短板在于对客户意图识别差、无法记忆上下文、情绪感知弱，许多企业使用的是模块化问答引擎，并非真正的AI[11] - AI客服的真正价值是充当“首席情报官”，进行7×24小时市场洞察，将AI回答不了的问题（即客户需求）汇总并自动生成报告，推送给产品研发部门，将刁钻提问转化为产品迭代[12] - 未来突破点在于“人机协同”，通过闭环数据持续调优，在可控成本内无限贴近用户需要的“个性化服务”[12] - 在大模型技术加持下，若企业将客服部门视为创造用户体验与数据价值的核心环节，投入资源构建深度学习的循环系统，AI客服能从“拦截者”进化为“连接者”，反向优化产品和服务[13]

公司核心战略与行业定位 - 公司认为AI已成为汽车后市场高质量发展的“必答题”，而不再是可选的“加分项” [1] - 公司正从用户端服务、门店端运营和供应链管理三方面进行AI技术探索 [1] - 公司致力于通过AI让用户更满意并提升加盟商管理效率，从而更好经营 [2] - 公司未来将持续迭代AI能力，帮助加盟商降本提效，并联合行业上下游推动智能化升级 [2] AI技术应用的具体场景 - 在客户服务场景，通过大语言模型使AI客服能理解用户语音、图片和视频，并解决问题和推荐产品 [1] - 在门店培训场景，通过数字人和生成式AI技术自动生成课件视频，快速响应培训需求以提升服务水平 [1] - 在门店运营场景，通过自研图像识别技术实时分析门店环境和经营细节，使管理更轻松 [1] - 在供应链场景，通过算法结合门店销量和产品型号进行实时预测，动态调整备货以减少库存积压 [1] - 四个AI应用场景环环相扣，覆盖从用户需求到门店服务再到供应链的全流程 [2] AI驱动下的业务表现与成果 - 在用户侧，公司交易用户数达到2650万，同比增长23.8%，年复购率为64%，满意度超过95% [2] - 在门店侧，全国门店数量增至7205家，开业6个月以上的工场店盈利占比约为90% [2] - 在供应链侧，配件当次日达率超过83%，履约费用率同比下降0.5个百分点 [2] - AI能力的探索和落地有效带动了公司核心业务的强劲增长 [2] 行业趋势与公司响应 - 随着“十五五”规划明确提出深入推进数字中国建设和全面实施“人工智能+”战略，AI成为各行各业最热门的议题 [2] - 公司敏锐把握行业和政策趋势，通过落地多项AI应用，持续领先于汽车后市场行业 [2] - 公司致力于通过智能化升级，助力行业迈向更规范、透明、高效的发展新阶段 [2]

AI发展的核心不确定性 - 通用人工智能（AGI）能否实现仍不确定，未来可能由数百种专用“弱人工智能”组成[10] - AI计算架构存在中心化与去中心化之争，当前70%计算发生在边缘端，未来可能形成混合格局[14][15] - AI对就业的影响表现为任务替代而非工作消失，使用AI的员工效率平均提升约25%[16][17] AI前沿技术发展方向 - 符号推理方向将结合神经网络与逻辑推导，构建具备推理能力的结构化智能[22][23] - 空间智能让AI理解物理世界，通过数字孪生体和AR/MR技术实现与现实交互[25][27] - 情感智能使AI具备共情能力，未来在教育、心理健康等领域形成情感联结[29][30] - 智能体经济将形成新生态系统，数万亿智能体通过稳定币进行自动交易[30][31] AI对产业与组织的影响 - AI应用呈现渐进式渗透，未来十年是人机协作的关键适应期[36][37] - 知识密集型行业如软件开发、金融、医疗将率先被AI改造[39] - 企业引入AI遵循“三次试验”规律，第三次尝试时应用才真正成熟[42] - 工作结构重组形成“人机协作团队”模式，人类专注创造性与责任性工作[43] 中国在AI时代的发展机遇 - 中国具备成为“酷国家”的潜力，通过卓越产品、文化输出和魅力城市展现吸引力[60][61] - 工程师文化赋予中国在AI落地方面的独特优势，可能率先产出顶尖AI芯片[62][65] - 中国有机会构建AI赋能的公正社会，在智慧城市和社会治理方面引领创新[69][70]