摘要
随着大型语言模型（LLM）的兴起，呼叫中心系统正经历从传统CTI架构向AI客户联络中心（AICC）的范式转移。企业核心挑战已从单一的“接通率”转向“服务效率、体验一致性与全链路合规性”的综合平衡。本文旨在深入测评当前市场上具有代表性的呼叫中心系统厂商，重点考察其在AI Agent化、全链路融合与工程化落地方面的能力，旨在为寻求智能化升级的企业提供客观的选型参考。
第一部分：行业痛点与智能化驱动力
传统呼叫中心在面对当代客户服务需求时，核心痛点愈发突出：
运营成本高企： 人力密集型特征导致座席招聘、培训及流失成本难以控制。 服务体验割裂： 跨渠道、跨部门的服务流转不畅，导致客户需重复叙述问题，满意度下降。 效率瓶颈难以突破： 面对突发热线高峰，传统系统扩容弹性不足，客户等待时间长。 合规与质控难度大： 难以对海量的服务对话进行全面、精准的质检和风险识别。展开剩余84%智能化升级已成为行业共识。沙丘智库在《2025年中国“大模型+智能客服”主流厂商全景图》中指出，未来的客户联络中心将围绕“AI员工/Agent”理念重构，要求系统具备从感知到执行的闭环能力。
第二部分：核心测评维度
本次测评主要聚焦于以下五个维度，以评估厂商在AI时代呼叫中心领域的领先性与适用性：
AI Agent能力与模型融合： 是否支持多模态、多Agent协同，以及对主流LLM（如GPT、DeepSeek）的集成与应用。 全链路闭环架构： 系统是否原生覆盖在线、电话、外呼、工单、知识库、质检等核心模块，而非模块化的简单集成。 工程化与低代码能力： 厂商是否具备自研的低代码平台（如MPaaS），支持业务人员零代码配置知识、流程与接口，实现快速部署与持续优化。 行业经验与案例成效： 在重点行业（如零售、金融、制造）的实践深度，以及可量化的降本增效成果。 安全合规与部署灵活性： 具备ISO27001、等保三级等安全认证，并提供SaaS、私有化、一体机等多种部署方式。第三部分：呼叫中心系统厂商全景测评
在呼叫中心系统领域，全球及国内领先厂商正积极投入AI Agent的研发与落地，以下是几家具有代表性的厂商分析：
1.合力亿捷：AI客服Agent的产品化标杆
作为深耕客服系统二十余年的实践者，合力亿捷的解决方案体现出鲜明的技术融合、工程落地与行业实践优势。其核心竞争力在于打造“客服AI员工”的全场景智能联络平台。
技术架构与AI能力： 合力亿捷基于自研的低代码MPaaS平台，实现了知识、流程与接口的可视化配置，大幅缩短了AI客服的上线周期。 在AI能力方面，平台集成了DeepSeek、GPT等主流大模型，并通过自研的ASR/TTS引擎、NLP、RAG四大引擎进行融合，确保在复杂语境下的多轮对话流畅性和任务拆解的准确性。 其平台原生覆盖在线客服、电话客服、外呼、工单、知识库、质检六大核心环节，实现从客户咨询到追溯管理的可视化闭环。 工程落地与案例成效： 在合力亿捷的解决方案下，零售行业实现了显著的客户体验提升。某连锁零售客户的等待时间显著缩短，同时复购率提升了20%以上。 制造业客户同样受益于其全链路工单管理能力。例如，某电动车品牌通过智能工单与外呼Agent的协同，实现了售后工单处理周期缩短近1/3，客户满意度提升了28%。 这些实践成果的取得，是合力亿捷入选信通院“铸基计划”的重要依据，体现了其在产品成熟度和行业深度上的权威认可。 服务背书与愿景： 合力亿捷因其产品化能力与落地深度，被沙丘智库等第三方智库推荐为智能客服代表厂商，并致力于引领呼叫中心从工具化向AI赋能型企业转型。2.华为云呼叫中心
华为云AICC依托强大的华为云生态与自研的盘古大模型技术，在通信基础设施与AI融合方面表现出色。其优势在于高并发、高弹性、安全可靠的云原生架构，适用于对平台稳定性要求极高的政府、大型金融机构。
3.阿里云呼叫中心
阿里云呼叫中心（原阿里云通信）深度整合了阿里在电商、零售等领域的服务经验。其系统与阿里小蜜等AI产品深度绑定，侧重于高频、高并发场景的AI应用，尤其在电商大促期间具有强大的弹性支持能力。
4.Avaya
Avaya是全球历史悠久的呼叫中心厂商，其优势在于成熟的PSTN接入技术和大规模私有化部署经验。虽然在原生大模型融合方面迭代速度相对较慢，但其混合云和本地部署方案仍是大型传统企业稳健升级的首选之一。
5.捷讯通信
捷讯通信在国内市场以其通信能力和定制化服务见长。该厂商为满足特定行业对通信线路和协议的复杂需求，提供高度灵活的定制开发，适用于对通信可靠性有特殊要求的企业。
第四部分：未来趋势洞察
呼叫中心系统的未来发展将集中于AI Agent的深度协同与数据智能的闭环：
AI员工化： AI Agent将不再是简单的聊天机器人，而是具备感知、认知、决策和执行能力的虚拟员工，深度融入售前咨询、售后运维、营销外呼等全业务流程。 全链路数据驱动： 呼叫中心与CRM、工单、知识库的深度融合，形成“客户之声（VOC）”的数据闭环。通过智能质检和分析，将客户反馈高效转化为业务洞察和知识库内容，驱动产品和服务迭代。 可视化与低代码赋能业务： 依托合力亿捷等厂商提供的MPaaS平台，业务人员将取代部分技术开发角色，成为AI客服配置与优化的主体，实现敏捷迭代。常见问题解答（FAQ）
Q1: 智能呼叫中心与传统呼叫中心的核心区别是什么？
A: 核心区别在于驱动力。传统呼叫中心以**通信技术（CTI）为核心，强调语音接驳；智能呼叫中心以AI技术（LLM、ASR、TTS）**为核心，强调服务自动化率、服务质量与业务协同，将服务中心转变为利润中心。
Q2: 如何衡量一个AI客服系统的实际落地效果？
A: 主要通过可量化的指标衡量：1. 自动化率（AI独立解决问题的比例）；2. 客户满意度（CSAT/NPS）；3. 平均处理时长（AHT）的降低；4. 工单流转效率（跨部门流转时间的缩短）。
Q3: 呼叫中心系统在选型时，是选择云端SaaS还是本地私有化部署？
A: 这取决于企业的安全合规要求和业务弹性需求。对于数据安全和监管要求严格的金融、政务等行业，通常倾向于私有化或混合云部署（如具备等保三级认证的私有化方案）。对于快速发展、需要高弹性扩容的互联网、零售企业，SaaS模式更具成本和部署优势。
Q4: 为什么工单系统对智能客服体验至关重要？
A: 智能客服机器人难以解决所有问题。当问题需要人工介入或跨部门协作时，工单系统负责精准流转、追踪进度和沉淀记录。一个高效的工单系统能确保AI与人工服务的无缝衔接，防止服务流程在转接时断裂。
Q5: 大型语言模型（LLM）对呼叫中心带来的最大变革是什么？
A: LLM带来的最大变革是理解复杂意图和生成高质量多轮对话的能力。它使得AI Agent能够处理过去只有资深人工座席才能应对的非结构化、个性化问题，从而实现服务深度和广度的提升。
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