现在，越来越多企业开始用AI客服接待客户，AI客服就开始替企业闯祸了。

比如这半年高频出现的典型问题：AI说错了话，企业要不要买单？

今年4月，一位消费者在某二手车App上看中了一辆日产轩逸。付订金之前，他专门问了平台官方AI客服"小瓜"：车款28700元，包不包含过户费？

AI客服回答非常明确：包含。

消费者付了钱。结果人工销售说，还得另交1000过户费。

消费者怒了之后，然后呢？

“这是大模型生成的，不代表公司立场。”

“算法生成内容不具备法律效力。”

这两句话，可能是今年上半年最常见到的甩锅话术。

最近，中消协就这类话术，给了明确的回应。

 

甩锅给AI，此路不通了。

最近，中消协盘点了2026年上半年处理的投诉情况，AI客服成为了投诉的热点之一，其中高频出现的，主要集中在AI客服不实承诺、人工客服接入困难以及AI生成内容失准。

因此，中消协表示「经营者自身部署的AI客服虽然不具有独立承担民事法律责任的主体资格，但其是经营者部署并应用于经营服务活动的重要工具，其输出内容属于经营者提供服务的组成部分。」

也就是说，企业可以购买第三方技术，但不能把自己的经营责任一起外包出去。

消费者看到的，既然是企业的名字、企业的App和企业的官方客服窗口，那么无论窗口背后服务的是人还是AI，企业都要对其行为负责。

这次，中消协堵住了一个企业很容易产生侥幸心理的责任出口。

企业不能在AI回答正确的时候，把它当成企业服务的一部分。等它说错了，又用一句「算法生成」把它推出去。

说到底，AI客服已经不是藏在企业后台里的辅助程序了。

它现在就直接站在了消费者面前，代表企业解释价格、宣传活动、处理售后，甚至直接影响消费者的付款决定。

企业既然把这张嘴交给了AI，就得对这张嘴说出来的话负责。

 

AI客服，其实是面镜子。

很多人在看到AI闯祸的时候，会想“怎么这么蠢”，背后用的是谁家大模型？这么不聪明。

但其实，出现这些问题，和大模型聪不聪明没关系，核心的原因在于：AI其实是面镜子。

AI客服给出的价格不对，可能是企业没有把准确的价格资料交给它。AI说的活动规则过时了，可能是政策已经变了，它所使用的知识却没有同步。

AI和人工销售各说各话，有可能是企业内部本来就没有一个统一、可信的答案。

销售部门有一套说法，客服部门有另一套说法，财务执行的又是第三套规则。

过去，这些信息分别藏在不同员工、不同群聊和不同文档里，大家勉强还能靠临场沟通，或者基于职业经验的朴素判断把事情圆过去。

现在，AI被接了进来。

企业把这些互相冲突的资料一起交给它，然后期待它也具有丰富的判断经验，这是不可能的。

各家AI的基础都是通用大模型，无法了解企业个性化的，约定俗成的规矩，所以十分依赖企业提供准确、保持更新的知识库。

如果企业交给AI的资料就是错的、旧的、互相冲突的，AI只能从一堆混乱中，生成一个看起来很完整的答案，看上去语句流畅，表达清晰，但信息错误。

这是AI会闯祸的根源。

AI是一面镜子，会忠实地执行企业给它的资料、规则、权限和目标。

它照出来的，是企业有没有统一资料，有没有及时更新规则，有没有明确服务边界，有没有安排人工兜底，也有没有真正把消费者的问题当成问题。

AI不止会让一家企业变得更专业更高效，同时还会放大原本的侥幸和混乱。

 

 

企业用AI，很重要的两件事

企业部署AI客服，要做好这两件事。

第一件事，是让AI知道什么是真的。

商品参数、价格、优惠政策、退款规则和售后标准，必须来自企业确认过的内部资料。

不能让AI自己上网搜索，也不能把几份版本不同、口径冲突的文档全部扔给它，然后期待它自己挑出正确答案。

同时，还要建立起资料定期管理更新的机制和流程。

产品价格调整了，优惠活动变化了，平台规则更新了，AI使用的知识也要同步更新。不然企业今天刚改完政策，AI明天还在按照上个月的规则回答消费者，出问题只是时间早晚。

这一步听起来很基础，却特别容易被企业忽略。大家总想研究怎么让AI说得更自然，却忘了无论它说得多像真人，错误的信息被说得再自然，也还是错误。

第二件事，是让AI知道什么不能说，不能做。

哪些问题可以直接回答，哪些问题必须转交人工。哪些优惠可以介绍，哪些退款和赔偿不能擅自承诺。哪些信息可以收集，哪些操作必须经过人工确认。

这些边界不能靠AI自己悟，必须由企业提前设定。

比如企业获客环节常见的抖音「套电」场景。

企业希望AI识别高意向客户，争取进一步联系的机会，这个需求很好理解。但平台对于引导用户留下电话、微信等联系方式，有明确规则。

如果企业只告诉AI「尽可能拿到客户的联系方式」，却没有把平台规则、允许的话术、禁止行为和停止条件告诉它，一个执行力很强的AI，很可能会非常积极地帮企业违规，然后导致账号被封了。

AI越努力地完成任务目标，如果没有明确的行为边界，越容易闯祸。

这也是为什么，我们在做ChatDoing产品时，要在AI训练对话窗设置测试界面。

企业可以用几句大白话简单说清楚客服的工作需要，然后直接在旁边测试，看AI能不能表现好，理解的对不对。

甚至可以故意诱导它犯错，试探它会不会编造政策，会不会乱作承诺，会不会违规索取信息，会不会在敏感场景中越过边界。

发现问题，修改规则，再重新测试。

确认它知道什么，也确认它不会做什么，然后再逐步放进真正的业务现场。

其实，整理内部资料、统一业务口径、设置行为边界，在当前AI应用的趋势下已经被说了很多次了。

就像是上课老师圈出来的重点，反复指点黑板说这是要考的。

但企业用AI越深，这些事越重要。

因为AI进入客服、销售和售后以后，面对的已经不再是一个测试账号，而是真实的消费者、真实的订单、真实的钱，以及企业自己作出的承诺。

企业自己部署的AI客服，它输出内容就是企业服务的一部分。

企业可以把工作交给AI，但不能把责任也甩给AI。

AI这面镜子，背后照出来的是企业真实的服务水平和管理能力。