目錄
「AI 全部答晒」係一個危險誤解
企業引入 AI 前台，好自然會想佢答得越多越好。咁可以減少人工、覆蓋收工後時間，亦可以減少漏接。
但有啲問題唔應該由 AI 直接答。診所入面，AI 如果判斷症狀；地產查詢入面，AI 如果直接承諾價錢；服務業入面，AI 如果冷冰冰處理投訴，都會損害客人信任。
AI 前台第一件要設計嘅事，唔係「可以答幾多」，而係「邊啲唔應該答」。
判斷 AI 唔應該答嘅三個角度
| 角度 | 唔應該直接答嘅問題 | 原因 |
|---|---|---|
| 風險 | 醫療、法律、稅務、合約、最終價格 | 答錯代價大 |
| 專業判斷 | 個人診斷、貸款可能性、適合邊個方案 | 需要人按情況判斷 |
| 情緒 | 投訴、不安、憤怒、要求真人 | 客人需要被理解同接住 |
高風險問題可以做一般說明，但唔應該落結論。需要個人化判斷嘅問題，AI 可以先收集資料，但要交畀人決定。情緒強嘅查詢，更應該快啲轉人工。
唔同行業嘅例子
| 行業 | AI 適合處理 | 應該轉人工 |
|---|---|---|
| 美容/美髮 | 營業時間、價錢、預約、地址 | 皮膚問題、服務後不滿、個人建議 |
| 診所/牙科 | 診症時間、預約、所需文件、交通 | 症狀判斷、治療方案、檢查結果、不安 |
| 地產 | 樓盤資料、租金、睇樓預約、文件 | 議價、貸款、合約解釋、買賣決定 |
| 教育/專業服務 | 課程介紹、體驗預約、費用範圍 | 升學方向、個人方案、複雜投訴 |
AI 前台可以做入口：回答安全嘅基本問題、收集資料、整理需要、推進下一步。但涉及責任、判斷同情緒，就應該由人接手。
轉人工應該點設計
轉人工唔係失敗。好嘅 AI 前台，必須知道咩時候要停。
唔好講「我唔知」。可以講：「呢個問題需要按你嘅情況確認，我會將資料轉畀負責同事。」客人會感覺被重視，而唔係被打發。
交接時，員工應該見到客人姓名、問題摘要、重點資料、緊急程度同對話紀錄。最差體驗係轉咗人工之後，客人仲要由頭講多次。
如果係非辦公時間，AI 可以問方便回電時間，建立回覆安排。
用四步整理回答邊界
第一步：列出真實查詢
整理過去一個月嘅電話、電郵、網站表單、聊天紀錄同到店問題。
第二步：按三個角度分類
睇每個問題有冇風險、專業判斷或者情緒。分成 AI 可答、AI 可一般說明、必須人工。
第三步：寫清楚轉人工條件
例如涉及症狀、合約、議價、投訴、強烈不滿或者要求真人，就要轉人工。
第四步：用紀錄持續修正
上線後一定會有估唔到嘅問題。頭一個月每星期睇一次，之後每月覆盤。
AIRAX 入面點實現
AIRAX 可以根據現有網站生成 AI 前台初始設定，並部署到網站聊天、語音同電話。
企業可以分清楚邊啲問題由 Agent 回答，邊啲只做一般說明，邊啲要轉人工。轉人工時，對話上下文可以同步畀員工。
目標唔係令 AI 答晒所有問題，而係可靠咁接住入口，喺需要信任同判斷嘅時候交畀人。
更多資料可以睇 airaxai.com。
FAQ
Q1. 回答邊界可以設到幾細？
可以按類別、風險、情緒同業務規則設計。
Q2. AI 答咗唔應該答嘅問題點算？
睇返紀錄，將該類問題加入轉人工或限制回答。
Q3. 細生意都需要？
需要。細生意更重視每一個客戶關係。
Q4. 轉人工多會唔會冇價值？
唔會。AI 接住、整理、摘要同安排回覆已經有價值。
Q5. 上線前要全部定好？
唔需要。先排除明顯高風險問題，再慢慢改善。
Q6. 情緒問題識唔識偵測？
可以用投訴、不安、憤怒、要求真人等表達做信號。
Q7. AIRAX 點支持？
AIRAX 支援初始設定生成、回答範圍調整同轉人工條件。
總結
值得信任嘅 AI 前台，唔係乜都答，而係知道咩時候要交畀人。
用風險、專業判斷同情緒設計邊界，再用真實對話持續優化，先可以同時保護客戶體驗同企業信任。