选择一个可以衡量的流程
试点应该回答一个业务问题，而不是演示所有 AI 功能。选择咨询量足够大、现有表现可以建立基线的一类问题。
- 当前首次响应时间
- 重复咨询数量
- 单次咨询处理时间
- 转人工比例和原因
- 回答质量与一致性问题
建立经过审核的知识边界
整理适用于试点流程的政策、服务说明、标准答复和转人工规则，消除相互冲突的信息，并指定可以批准知识更新的负责人。
明确 AI 知道什么、允许查询什么，以及绝不能声称什么。无法获得可靠数据时，不应编造实时运价、清关结论或货运事件。
在受控渠道中运行
先在网页入口或有限客户范围内启动，而不是立即覆盖所有渠道。早期阶段每天检查对话、错误答案、未解决问题和转交情况。
让试点与当前客服流程并行运行，既方便比较，也能在持续优化知识与路由规则时降低客户风险。
用证据决定是否扩展
试点结束时，把新流程和原有基线进行比较。除了速度和工作量，还要评估解决质量与转交质量。
只有证据支持时才扩展。下一步可能是接入 WhatsApp、增加只读轨迹查询，或覆盖更多知识范围，并不一定要替换整套系统。