詞彙表
AI 代理與 CX 詞彙表
掌握企業 AI 代理的專業用語。100+ 個定義，涵蓋 AI SLA、自主解決、合規、部署與 CX 自動化。
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- 24/7 全天候客戶支援24/7 支援不受時區限制，隨時為客戶提供協助。AI 能處理下班時間與週末的詢問，無需安排夜班人力，讓真正的全天候服務在成本上變得可行。
- 人力管理（WFM）WFM 為支援營運預測客戶需求並優化專員排班。AI 能自動因應波動的業務量，改變了 WFM 的運作方式，減少季節性人力調整的需求。
- 人機協作（Human-in-the-Loop）人機協作（HITL）讓真人客服參與 AI 工作流程，負責監督、修正與核准。對於錯誤可能帶來財務或合規風險的高風險互動，HITL 不可或缺。
- 上下文視窗上下文視窗是 AI 模型在單次互動中可考量的最大文字量。上下文視窗越大，AI 在客戶對話中能參照的對話紀錄與知識就越多。
- 大型語言模型（LLM）GPT-4、Claude 等 LLM 能大規模理解並生成自然語言，是 AI 客服的核心動力。LLM 能處理僵化的規則式系統無法應對的細膩客戶問題。
- 工具使用（函式呼叫）工具使用讓 AI 代理能即時呼叫外部 API、查詢資料庫並執行工作流程。函式呼叫正是能解決問題的 AI 代理與只能提供資訊的聊天機器人之間的差別。
- 工單分流工單分流衡量在轉交真人客服前即透過自助服務處理的支援請求。作為工作量指標雖然有用，但單看分流並無法判斷客戶的問題是否真正解決。
- 工單系統工單系統以集中化的工作流程，追蹤客戶支援請求從提交到解決的全過程。現代工單系統與 AI 整合，可自動分類、分派並解決工單。
- 工單量工單量追蹤組織在特定期間內收到的支援請求數量。AI 能應對產品發表、服務中斷與季節性活動帶來的工作量高峰，無需增聘臨時人力。
- 不動產客服 AI不動產 AI 能跨物件組合處理物件詢問、租約管理及租戶溝通。PropTech 公司運用 AI 即時回應大量的物件相關問題。
- 分流率分流率衡量在轉給真人客服之前，透過自助服務處理的支援請求比例。但單看高分流率，並無法得知客戶問題是否真正獲得解決。
- 分級支援模式分級支援將客戶服務劃分為不同的升級層級，從基本詢問（L1）到複雜問題（L3）。如今 AI 已能處理大部分 L1 互動，讓人工客服專注於高價值的工作。
- 升級轉接管理升級轉接管理決定 AI 何時、以何種方式將對話轉交真人客服。有效的升級轉接會保留完整對話脈絡，讓客戶在轉接後無須重複說明。
- 支援服務的品質保證（QA）支援服務的 QA 會評估真人客服與 AI 代理的互動品質。現代 QA 計畫除了傳統的真人客服績效指標，還必須評估 AI 的準確度、語氣與合規性。
- 文字轉語音（TTS）TTS 為 AI 語音代理將書面文字轉換為自然流暢的語音。現代神經網路 TTS 產生的聲音幾乎與真人無異，並支援數十種語言與地區口音。
- 主動式客戶支援主動式支援會在客戶主動聯繫前，就找出並解決問題。AI 能偵測使用資料、錯誤日誌與客戶情緒訊號中的模式，實現主動式支援。
- 代理式 AI代理式 AI 會為達成目標而自主採取行動，而不只是產生文字回應。在客戶服務中，代理式 AI 能存取系統、執行工作流程並驗證結果，端到端解決問題。
- 代理式工作流程代理式工作流程讓 AI 代理能獨立規劃、執行並驗證多步驟任務。例如，代理式工作流程可在無需人工介入的情況下查詢訂單狀態、處理退款並寄送確認通知。
- 代理管道代理通路（Agent Channels）是 Maven AI 代理與客戶及員工互動的管道，包括聊天、SMS、WhatsApp、電子郵件、語音、服務台、Slack 與 Teams。
- 平均處理時間（AHT）AHT 衡量每次客戶支援互動從開始到解決所花費的平均時間。AI 能讓客服人員即時取得知識，並自動化對話中的重複步驟，藉此縮短 AHT。
- 平均等待時間平均等待時間衡量客戶在接通客服前等待的時間長度，是關鍵的… 在 Maven… 中進一步了解平均等待時間
- 企業級 AI 客服企業級 AI 客服能滿足大型組織在安全性、合規與規模上的需求。企業級平台具備 SOC 2、HIPAA 與 PCI 認證，並支援 SSO 與角色型存取控制。
- 全通路支援全通路支援將聊天、電子郵件、電話、社群與訊息管道整合為單一流暢的體驗。客戶可在對話中途切換管道，不會遺失脈絡，也不必重複提供資訊。
- 向量嵌入向量嵌入將非結構化資料（文字、影像、音訊及客戶互動）轉換為數值陣列… 在 Maven 進一步了解向量嵌入…
- 多代理系統多代理系統運用多個專業 AI 代理協作處理複雜問題。每個代理負責特定領域，並由協調者統籌帳務、技術與政策等任務之間的交接。
- 多語言客戶支援多語言支援運用 AI 以客戶偏好的語言提供服務，無需聘用母語人士。現代 AI 代理可處理 100+ 種語言，在常見客服情境中展現接近母語的流暢度。
- 自主解決自主解決是指 AI 在無須人工介入的情況下完整解決客戶問題。與分流不同，自主解決是真正解決問題，而非將客戶導向其他地方。
- 自助服務入口網站自助服務入口網站讓客戶隨時取用知識庫、帳戶工具與 AI 協助。有效的自助服務能處理大多數例行詢問，讓真人客服專注於複雜問題。
- 自建或採購（AI 代理）AI 代理該自建還是採購，取決於團隊的機器學習專業、時程與維護能力。多數企業發現，採購能加快實現價值的速度，而自建則能提升長期的掌控度。
- 自然語言處理（NLP）NLP 讓 AI 能在客戶互動中剖析、詮釋並回應人類語言。現代 NLP 是客服自動化中意圖分類、實體擷取與情緒分析的核心技術。
- 佇列管理佇列管理是在各服務接觸點上，對客戶流量與等候時間進行策略性調度，… 進一步了解 Maven AGI 的佇列管理…
- 即時語音 AI即時語音 AI 讓 AI 代理能以接近真人的速度，與客戶進行自然的電話對話。延遲低於 500ms 是語音 AI 聽起來自然流暢的關鍵。
- 每張工單成本每張工單成本衡量解決單一支援互動的平均支出，包括人力、技術與營運費用。AI 可自動處理過去需由真人客服人員處理的例行問題，藉此降低每張工單成本。
- 服務水準協議（SLA）服務水準協議（SLA）是服務供應商與客戶之間的正式合約，明確定義特定的…深入了解服務水準協議（SLA）…
- 知識依據驗證（Knowledge Grounding）知識依據驗證讓 AI 回覆以可驗證的企業來源為依據，確保每個答案都能追溯至特定文件，而非過時的…
- 知識庫 AI知識庫 AI 運用 AI 從說明文章、技術文件與內部 wiki 中提供精準答案。AI 驅動的知識庫能理解問題的語意，而不只是依賴關鍵字比對。
- 知識匯入知識匯入是匯入、剖析並結構化內容，讓 AI 代理能加以運用的過程。有效的知識匯入能自動處理 PDF、說明中心、Confluence Wiki 與內部文件。
- 知識圖譜知識圖譜將資訊組織成彼此相連的實體與關係，讓 AI 能據以進行推理。在客戶服務中，知識圖譜可協助 AI 理解產品、政策與流程之間的關聯。
- 金融科技客服 AI金融科技 AI 可處理交易詢問、帳戶管理及詐欺警示，同時符合法規要求。金融科技公司運用 AI 提供即時支援，且不犧牲資料安全。
- 非同步訊息非同步訊息如何應用於客服：依各自時間回覆、持續保存的對話串，以及與即時聊天的比較，並說明 AI 客戶體驗（CX）團隊為何重視它。Maven AGI 詞彙表。
- 保險客服 AI保險 AI 在符合法遵標準的同時，自動處理理賠受理、承保問題及保單管理。保險公司運用 AI 縮短理賠處理時間，並提升保戶體驗。
- 客戶支援 AI客戶支援 AI 運用人工智慧解決請求、協助真人客服，並提供營運洞察。現代支援 AI 能在業務系統中執行實際操作，遠遠超越聊天機器人的能力。
- 客戶支援的代理式 AI客服領域的代理式 AI 運用自主 AI 系統理解意圖、推理各種情境，並在無需人工介入的情況下執行完整解決方案…
- 客戶服務 AI 的 PCI-DSS 合規PCI-DSS 合規可確保處理支付卡資料的 AI 系統符合嚴格的安全標準。處理交易的 AI 代理必須隔離持卡人資料，並維持 Level 1 認證。
- 客戶服務自動化客服自動化運用 AI 處理支援請求，無需人工介入。現代自動化能端到端解決問題，而不只是將客戶導向靜態的常見問題頁面。
- 客戶流失預防客戶流失預防運用 AI 找出有流失風險的客戶，並在他們離開前重新建立互動。AI 會在支援互動中偵測不滿訊號，並觸發主動聯繫以留住客戶。
- 客戶旅程地圖客戶旅程地圖追蹤客戶與您支援團隊之間的每一次互動。旅程地圖能揭示 AI 代理在哪些環節最能提升客戶體驗與效率。
- 客戶留存率客戶留存率衡量企業在特定期間內留住現有客戶的成效，… 在 Maven 中進一步了解客戶留存率…
- 客戶費力度分數（CES）CES 以 1-7 分衡量客戶為解決問題所需付出的心力。費力度越低，客戶忠誠度越高，因此 CES 是客戶留存的領先指標。
- 客戶滿意度分數（CSAT）CSAT 衡量客戶對特定支援互動的滿意程度，通常採用 1-5 分制。由 AI 驅動的一致支援能在每次互動中提供穩定品質，協助維持高 CSAT。
- 客戶導入支援客戶導入支援引導新使用者完成產品設定、組態與首次任務。AI 驅動的導入支援能大規模提供個人化指引，無需增加人力。
- 客服人員生產力客服人員生產力衡量真人客服解決客戶問題的效率。AI Copilot 可自動草擬回覆、提供相關知識並自動處理例行任務，進而提升生產力。
- 客服中心 AI客服中心 AI 能在客服中心環境中自動處理語音與數位客戶互動。AI 負責處理例行的通話與聊天，並將複雜問題連同完整情境轉接給真人客服人員。
- 客服中心即服務（CCaaS）CCaaS 透過雲端提供客服中心技術，取代地端基礎架構。現代 CCaaS 平台除了傳統的真人客服工具，也整合 AI 代理以自動解決問題。
- 客服支援的生成式 AI生成式 AI 運用大型語言模型，針對客戶問題產生實用且自然的回覆。與規則式系統不同，生成式 AI 能理解細微差異，並產生符合情境的答案。
- 客服自動化率客服自動化率衡量由 AI 在無人工介入下解決的客戶問題百分比。相較於單看分流率，此指標更能準確反映 AI 對營運的實際影響。
- 客服投資報酬率客服投資報酬率量化客戶服務投資（包括技術、人力與訓練）的財務回報。計算投資報酬率時，需同時追蹤直接節省的成本，以及因服務提升而留住的營收。
- 思維樹（ToT）思維樹（ToT）是一種進階的 AI 推理框架，讓大型語言模型能夠探索… 在 Maven AGI 進一步了解思維樹（ToT）…
- 思維鏈推理思維鏈推理讓 AI 在回答前，先將複雜問題拆解為合乎邏輯的步驟。這種方法能提升處理帳務爭議、帳戶變更等多步驟客戶問題的準確度。
- 負責任的 AI負責任的 AI 是由政策、技術控管與治理機制所組成的完整框架，可確保… 進一步了解 Maven AGI…中的負責任的 AI
- 首次聯繫解決率FCR 衡量在單次互動中解決、無需後續聯繫的客戶問題百分比。高 FCR 與客戶滿意度提升及整體支援成本降低直接相關。
- 旅遊支援 AI旅遊 AI 能即時管理訂位、取消與行程中斷後的補救。旅遊業者運用 AI 因應天候事件與訂位旺季期間的需求高峰。
- 基礎化（AI 領域）基礎化將 AI 回覆限制在經過驗證的來源資料內，而非任意生成的內容。經過基礎化的 AI 會引用特定的知識庫文章，大幅減少客戶互動中的幻覺。
- 情境工程（Context Engineering）情境工程是一套系統化的實務方法，用於設計與最佳化 AI 代理如何存取、組織並運用來自多個企業
- 情緒分析情緒分析運用 AI 辨識客戶訊息中的情緒語氣，從不滿到滿意皆能判斷。支援團隊運用情緒資料優先處理緊急案件，並找出體驗上的系統性問題。
- 教育客服 AI教育 AI 可大規模處理學生與家長的入學問題、繳費詢問及 IT 支援。教育機構運用 AI 應付季節性的入學高峰，無需聘用臨時人員。
- 淨推薦值（NPS）NPS 透過詢問客戶以 0-10 分評估推薦貴公司的可能性，衡量客戶忠誠度。支援品質是影響 NPS 最關鍵的因素之一，直接左右推薦者與批評者的比例。
- 聊天機器人與虛擬代理的差異聊天機器人以腳本回覆處理基本問題，虛擬代理則能自主解決複雜問題。虛擬代理可存取後端系統、採取行動，並在冗長對話中維持上下文。
- 規則式與 AI 聊天機器人比較規則式聊天機器人依照預先定義的決策樹運作，AI 聊天機器人則運用自然語言理解。規則式機器人適用於簡單的常見問題，但當客戶以意料之外的方式提問時便會失靈。
- 備援行為備援行為定義了 AI 在對答案缺乏信心時如何回應。設計良好的備援策略會順暢地轉接給真人，而不是提供不正確或捏造的回覆。
- 備援意圖備援意圖是對話式 AI 中的一種安全機制，會在客戶輸入不符合任何…進一步了解 Maven AGI 的備援意圖…
- 提示工程提示工程是撰寫精確指令、引導 AI 模型行為與輸出的實務。在客戶服務中，提示設計決定了 AI 的語氣、準確性邊界與升級處理的觸發條件。
- 提示詞注入提示詞注入是一種攻擊手法，使用者透過精心設計的輸入操控 AI，以繞過安全控制。面向客戶的 AI 必須實作輸入驗證與防護機制，以防範提示詞注入攻擊。
- 智慧虛擬助理（IVA）IVA 超越基本聊天機器人，能理解脈絡、處理多輪對話並實際執行動作。IVA 與後端系統整合，真正解決問題，而不只是提供資訊。
- 微調（應用於客服）微調能讓預先訓練的 AI 模型適應您特定的客服領域與品牌語調。與單純的提示工程不同，微調會將領域知識直接嵌入模型權重中。
- 意圖辨識意圖辨識會從客戶的訊息或查詢中，判斷其想達成的目的。準確的意圖偵測能判定該請求需要的是帳務協助、技術支援還是帳戶變更。
- 解決時間解決時間衡量從客戶回報問題到問題完全解決所經過的時間。AI 全天候提供即時且正確的回應，可縮短例行問題的解決時間。
- 解決率解決率追蹤的是客戶問題被完全解決的比例，而不只是有回應或被分流。解決率衡量的是實際成果，因此比分流率更有意義。
- 電子商務客服 AI電子商務 AI 可大規模自動處理訂單追蹤、退貨處理及商品詢問。線上零售商運用 AI 代理，在促銷活動與節慶旺季應付大量重複性的客服需求。
- 電信支援 AI電信 AI 可大規模自動處理帳單爭議、方案變更與裝置疑難排解。電信業者每月要處理數百萬筆例行詢問，AI 自動化的效益因此格外顯著。
- 電商平台客服 AI電商平台 AI 能同時處理買家與賣家的互動，並落實平台政策。雙邊客服需要能理解每筆交易雙方立場的 AI。
- 電話系統電話系統是在客戶服務營運中實現語音通訊的技術基礎架構。現代電話系統包括 SIP 中繼、VoIP 與 PSTN 整合，可用於部署 AI 語音代理。
- 對話式 AI對話式 AI 讓客戶與 AI 系統之間能進行多輪的自然語言互動。有別於腳本式聊天機器人，對話式 AI 能在整段對話中保留情境，並依使用者意圖調整回應。
- 對話式 IVR對話式 IVR 以自然語言理解取代按鍵式電話選單。來電者直接說出需求，不必逐一選擇編號選項，可縮短通話時間並降低放棄率。
- 語音 AI語音 AI 讓 AI 代理能以自然的語音理解與生成能力處理即時電話。現代語音 AI 的回應延遲不到 1 秒，讓電話互動真正像在對話。
- 語音機器人語音機器人運用語音辨識與自然語言理解處理客戶來電。有別於僵化的 IVR 選單，語音機器人能以自然對話透過電話解決問題。
- 語音轉文字（ASR）ASR 能將口語轉換為 AI 系統可處理並據以行動的文字。精準的語音辨識是語音 AI 的基礎，現代系統的字詞準確率已超過 95%。
- 語意搜尋語意搜尋能理解查詢背後的意圖，而非只比對精確的關鍵字。AI 支援平台運用語意搜尋，即使客戶的提問方式出乎意料，也能找出相關答案。
- 銀行客服 AI銀行業 AI 可自動處理帳戶查詢、詐欺警示與爭議處理，同時符合法規要求。銀行運用 AI 客服，大幅縮短處理時間並降低每次互動成本。
- 模型上下文協定（MCP）MCP 是一項開放協定，讓 AI 模型以標準化方式連接外部工具、資料庫與 API。MCP 讓 AI 代理能執行實際動作，例如辦理退款或更新帳戶。
- 總持有成本（AI 支援）AI 支援的 TCO 包括授權、整合、訓練、維護與持續最佳化成本。許多組織只關注訂閱費用，卻忽略導入與維運，因而低估了 TCO。
- 醫療照護客服 AI醫療照護 AI 在符合 HIPAA 法規的前提下，提供即時的病患支援。醫療機構運用 AI 代理處理預約掛號、帳單詢問及就醫導引。
- 嚴格退貨 ChartersStrict Return Charters 會逐字回傳固定且預先核准的回覆，適用於法律揭露聲明等每次都必須完全一致的答案。
A
- ActionsActions 讓 Maven AI 代理能在對話中讀取及寫入業務系統的資料，例如查詢訂單、處理退款與建立案件。
- Agent AssistAgent Assist 在即時互動中為真人客服人員提供即時建議、知識檢索與自動草擬的回覆。Agent Assist 能縮短處理時間，同時提升回覆的準確性與一致性。
- Agent DesignerAgent Designer 是 Maven AGI 的無程式碼工作區，讓您在同一處設定、測試、分析並持續改善企業 AI 代理。
- Agent MavenAgent Maven 是 Maven AGI 的企業級 AI 代理，能理解意圖、逐一推理每個請求，並在聊天、電子郵件與語音管道中安全地執行操作。
- Agentic Determinism代理式確定性（Agentic Determinism）是指在 Maven AI 代理進行推理之前，而非回應之後，由平台決定適用哪些資料、動作與限制。
- AI 工作流程自動化AI 工作流程自動化結合人工智慧與業務流程協調，打造具適應性… 進一步了解 Maven 中的 AI 工作流程自動化…
- AI 工單分派AI 工單分派運用機器學習，將支援工單分類並指派給合適的團隊或客服人員。智慧分派會考量問題類型、客戶等級、客服人員專長與目前工作量。
- AI 升級處理當問題需要同理心、判斷力或授權時，AI 升級處理會將對話從 AI 轉交給真人客服。有效的升級處理會傳遞完整的對話脈絡，讓客戶不必重複說明。
- AI 幻覺AI 幻覺是指模型自信地產生與事實不符的回覆。企業 AI 平台透過接地、檢索增強生成與信心評分來防止幻覺。
- AI 代理AI 代理能感知脈絡、推理資訊，並自主採取行動以達成目標。有別於依循腳本的聊天機器人，AI 代理會運用工具與知識靈活解決問題。
- AI 代理協作調度AI 代理協作調度是指協調管理多個專業 AI 代理，共同處理複雜的… 深入了解 AI 代理協作調度…
- AI 可觀測性AI 可觀測性讓您即時掌握 AI 代理的表現、失誤與長期改善情形。具可觀測性的 AI 系統會持續呈現準確度指標、延遲、錯誤模式與滿意度訊號。
- AI 供應商評估AI 供應商評估從準確度、資安、整合與總持有成本等面向評估平台。結構化的評估架構，能避免您在選擇 AI 客戶服務技術時犯下代價高昂的錯誤。
- AI 協作編排AI 協作編排統籌多個 AI 代理、模型與系統，以可靠的任務分派與治理機制，順暢執行複雜的工作流程。
- AI 服務水準協議（SLA）AI SLA 定義 AI 客戶服務平台在正常運作時間、準確度與解決率方面的承諾。設定合適的 SLA 基準，可保護您的組織免受 AI 部署成效不彰的影響。
- AI 服務台AI 服務台運用人工智慧解決客服工單、分類問題並分派複雜案件，自動處理重複且有完整文件記載的詢問，減少工單積壓。
- AI 治理AI 治理確保 AI 系統在倫理、法律與組織規範的範圍內運作。ISO 42001 等框架為企業環境中的 AI 風險管理提供結構化方法。
- AI 的 HIPAA 法規遵循AI 的 HIPAA 法規遵循要求在整個 AI 處理過程中保護病患健康資訊（PHI）。處理醫療資料的 AI 平台必須實施加密、存取控制，並簽署 BAA。
- AI 的 SOC 2 合規SOC 2 認證可驗證 AI 平台符合嚴格的安全性、可用性與機密性標準。企業買家通常會要求取得 SOC 2 Type II 報告，才會在正式環境中部署 AI。
- AI 的資料落地資料落地決定 AI 系統儲存與處理客戶資料的地理位置。GDPR、CCPA 及各產業法規經常對資料落地訂有明確要求。
- AI 信心分數AI 信心分數用來量化模型對其回應的確定程度，通常以 0-1 為範圍。當 AI 的確定程度低於設定水準時，支援團隊會利用信心門檻觸發轉接真人處理。
- AI 客戶服務AI 客戶服務運用人工智慧自主理解、回應並解決客戶詢問。AI 即時處理例行問題，並將複雜案件附上完整脈絡轉給真人客服。
- AI 客戶體驗（CX）AI CX 將人工智慧應用於每個客戶接觸點，從首次聯繫到持續支援。AI 驅動的 CX 透過縮短等候時間與個人化互動，提升滿意度與忠誠度。
- AI 個人化AI 個人化會依據客戶的歷史紀錄、偏好與情境調整客服互動。個人化 AI 能理解每位客戶的狀況，提供更切題的解答與更快的問題解決。
- AI 訓練資料AI 訓練資料教導模型如何準確處理客戶互動。資料品質是影響 AI 效能的最大單一因素，直接左右準確度與回應的相關性。
- AI 接地（Grounding）AI 接地透過 RAG 將語言模型連接到經驗證的企業資料來源，杜絕幻覺，打造可靠且貼合企業需求的…
- AI 聊天機器人與 AI 代理的差異AI 聊天機器人以預先定義的回應處理簡單問題，AI 代理則透過推理與執行動作解決複雜問題。AI 代理能存取後端系統、執行工作流程，並維持完整情境。
- AI 部署時程AI 部署時程從基本設定的 2 週，到企業級 AI 代理的 3-6 個月不等。時程取決於整合項目、法規遵循要求與知識庫的複雜度。
- AI 嵌入向量AI 嵌入向量會將文字轉換為能捕捉語意的數值向量。嵌入向量的品質，直接決定 AI 能否針對客戶詢問擷取到相關的知識庫內容。
- AI 概念驗證（POC）AI POC 用於驗證解決方案能否搭配您特定的資料、工作流程與客戶群順利運作。良好的 POC 為期 2-4 週，並設有預先定義的成功指標與貼近實際的客服情境。
- AI 準確率AI 準確率衡量 AI 回應中內容正確且有幫助的比例。企業級 AI 平台透過知識依據、防護機制與持續品質監控，以達到 85-95% 的準確率為目標。
- AI 試行計畫AI 試行計畫會在企業全面部署前，先以有限規模驗證 AI 客服的成效。設計良好的試行計畫為期 4-8 週，並設有明確的成功標準與可衡量的 KPI。
- AI 電子郵件回覆AI 電子郵件回覆會自動閱讀、分類並回覆客戶電子郵件。AI 只需數秒即可處理來信，而非數小時，能處理例行請求，同時標示複雜問題供真人審查。
- AI 與真人客服有效的客戶服務，是由 AI 自動化處理例行問題，再由真人客服處理複雜狀況。關鍵在於設計聰明的轉接機制，讓每次互動都能在正確的時間交給正確的資源。
- AI 稽核軌跡AI 稽核軌跡會記錄 AI 代理所做的每項決策、動作與資料存取，以符合法規並落實問責。受監管產業需要稽核軌跡來證明 AI 在核准的範圍內運作。
- AI 線上對談AI 線上對談透過網站與應用程式的訊息介面，提供即時客戶支援。AI 驅動的對談能即時回應，同時保持自然的對話語氣與準確度。
- AI 護欄AI 護欄為 AI 代理在客戶互動中能說什麼、做什麼設下界線，在正式環境中防止離題回覆、未經授權的操作，以及有損品牌的輸出。
- AI CopilotAI Copilot 與真人客服並肩作業，即時建議回覆內容、提供相關知識，並將重複性工作自動化。Copilot 協助客服人員更快回應，同時保留人的判斷。
- AI ROI（投資報酬率）AI ROI 衡量在客服中部署 AI 所帶來的財務報酬相對於總投資的比例。主要的 ROI 驅動因素包括降低每張工單成本、加快問題解決，以及提升客戶留存率。
- API 整合（客戶服務）API 整合將 AI 代理串接至 CRM、服務台與各項業務系統，使其能執行實際動作。整合深度決定了 AI 能真正解決問題，還是只能提供資訊。
- App StudioApp Studio 是 Maven AGI 的開發者平台，可使用 Maven TypeScript SDK 建置、測試及部署自訂 Maven Apps。
- Ask MavenAsk Maven 讓團隊以日常語言提問 AI 代理的表現，即可取得圖表與摘要，無需撰寫任何查詢。
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- Intelligent FieldsIntelligent Fields 將對話轉化為結構化資料。Maven 代理會依據白話英文提示，自動填入意圖、情緒或流失風險等欄位。
- Intercom 替代方案Intercom 替代方案提供不同的客服做法，從以 AI 為先的問題解決到傳統訊息服務皆有。AI 原生平台著重於自主解決問題，而非轉接給真人客服。
- IVR 汰換IVR 汰換是以能理解自然語音的 AI 語音代理，取代僵化的電話選單。汰換 IVR 的組織通常能降低放棄率，並加快平均通話解決速度。
- IVR（互動式語音應答）IVR 是一種電話系統技術，透過按鍵或語音輸入，引導來電者依預錄的選單選項進行轉接。IVR 目前仍廣泛使用，但正逐漸被對話式語音 AI 取代。
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- Manuals（指令說明）Manual 是 Maven Charter 中的自然語言指令文字，用來告訴 AI 代理在該 Charter 適用時應如何表現。
- Maven AppsMaven Apps 將 Maven AGI 平台與外部系統連接，作為知識來源、Actions 與 Triggers，以及面向客戶的管道。
- Maven CommerceMaven Commerce 讓 Maven AI 代理能在既定防護範圍內銷售產品與服務，明確規範可提供的內容、價格與對象。
- Maven CopilotMaven Copilot 是內建於服務台的 AI 助理，能為真人客服摘要工單、草擬附有引用來源的回覆，並解答問題。
- Maven VoiceMaven Voice 是企業級 AI 語音代理，能即時解決客服來電，並完成退款、帳戶更新等工作流程。
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S
- SaaS 客服 AISaaS AI 以產品文件為知識庫，處理產品問題、疑難排解及帳戶管理。SaaS 公司運用 AI 隨使用者成長擴展客服規模，而無需等比例增加人力。
- SegmentsSegments 是可重複使用的使用者或對話定義，用來決定 Maven AI 代理可使用哪些知識、動作與 Charters。
- Self-RAGSelf-RAG（自我反思檢索增強生成）是一種進階 AI 框架，讓語言模型能夠… 進一步了解 Maven AGI…中的 Self-RAG
- Show ReasoningShow Reasoning 能呈現 Maven AI 代理每則回應背後的脈絡、知識來源與動作，讓團隊了解它為何如此回答。