在AI大模型时代，联络中心的坐席技能要求发生了显著变化。随着AI赋能的智能客服系统不断进步，坐席的角色从简单的应答转向更复杂的服务、管理和优化工作。以下是AI时代下坐席需要具备的核心技能：

1. 数据分析与AI辅助决策能力

在AI大模型的支持下，坐席不再只是依靠经验来判断客户需求，而是需要具备基本的数据分析能力，以理解AI生成的客户情绪分析、意图识别和服务建议等数据报告。例如，AI可以提供客户的历史交互记录、常见问题和可能的情绪状态，坐席需要从这些数据中提取关键信息，结合自身的经验，做出精准的判断和服务决策。此外，AI还能自动分析通话或聊天记录，生成服务质量评分或改进建议，坐席需要能够解读这些数据并调整自身的服务方式，以提升客户体验。

2. 复杂问题处理与个性化服务

随着AI技术的发展，简单、重复性的问题已经被智能客服机器人高效解决，坐席的核心任务转向了高复杂度和个性化的客户需求处理。例如，当客户遇到多步骤操作问题，或AI无法精准识别的特殊情况时，坐席需要介入并提供个性化的解决方案。这要求坐席具备更强的分析和解决问题的能力，同时能够灵活调整沟通策略，以确保客户的特殊需求得到有效响应。此外，在VIP客户服务或高价值客户维护方面，AI可以提供数据支持，而坐席需要运用人际沟通技巧，为客户提供更具温度的体验。

3. 多渠道沟通与人机协同能力

在AI赋能的现代联络中心中，客户沟通渠道已经不再局限于电话，而是扩展到了社交媒体、在线聊天、电子邮件、App客服等多个渠道。坐席需要掌握不同渠道的沟通技巧，理解各渠道客户的行为特点，并快速适应跨渠道的无缝服务。例如，在在线聊天中，坐席需要具备高效的文字表达能力，避免歧义并快速解决问题；而在社交媒体客服中，则需要注意品牌形象维护，确保沟通既专业又贴近用户。同时，AI能够在不同渠道之间同步客户信息，坐席需要善于利用这些数据，提高响应的连续性和精准度，确保客户在跨渠道互动时不会感到割裂。

4. 适应AI驱动的知识管理

传统的客服知识库正在向智能化、自适应的AI知识系统演进。AI可以根据客户问题动态推荐最相关的知识条目，帮助坐席更快地找到答案。但坐席不仅仅是知识的消费者，同时也是知识的优化者。他们需要具备快速学习和更新知识的能力，在实际服务过程中发现AI知识库的不足，并及时补充新的信息。此外，在应对新产品发布、政策变更或特殊活动时，坐席需要主动学习相关知识，并通过反馈机制帮助AI优化推荐逻辑，使知识库更加精准和实用。

5. 情感共鸣与客户关系管理

尽管AI在许多方面都能提供精准的服务支持，但它仍难以完全替代人类在情感沟通方面的优势。客户在遇到复杂问题、投诉或情绪波动时，更需要一个能够理解和共情的人来安抚他们。坐席需要具备优秀的情感识别能力，能够通过语气、词汇选择等判断客户的情绪状态，并在合适的时机提供安慰、理解或鼓励。例如，在处理投诉时，AI可以提供以往的解决方案数据，而坐席需要灵活调整表达方式，使客户感受到尊重和重视，进而提高客户满意度和忠诚度。

6. 业务创新与流程优化

AI的应用让客服流程变得更加智能化，坐席不仅仅是执行任务的人，更应该成为优化流程的参与者。坐席可以利用AI工具分析常见问题的解决路径，发现低效或冗余的环节，并提出改进建议。例如，如果AI发现某类客户需求反复出现，坐席可以建议优化自助服务流程，减少重复性工作，提高客户自助解决问题的能力。此外，在客户反馈管理方面，坐席可以协同AI优化客户旅程，调整服务策略，让整个客服流程更加高效、便捷。

7. 数字化工具使用能力

AI的广泛应用带来了大量数字化工具，如智能客户管理系统、智能客服平台、RPA（机器人流程自动化）、AI Agent等。坐席需要熟练掌握这些工具，提高服务效率。例如，CRM系统可以实时记录客户的历史交互信息，坐席需要能够快速检索、理解并利用这些数据，为客户提供个性化的服务体验。AI驱动的语音分析工具可以实时监测客户情绪，坐席可以根据AI提供的情绪曲线调整语气和应对策略。此外，部分重复性事务，如订单查询、信息录入等，可以通过RPA自动化完成，坐席需要学会如何与这些工具协同工作，以提高整体工作效率。

8. AI时代的持续学习与适应能力

AI技术发展迅速，新的应用和工具不断涌现，坐席需要具备持续学习的能力，以适应新的工作方式。例如，企业可能会定期更新AI客服系统的算法，使其更精准地识别客户意图，坐席需要及时了解这些变化，并调整自己的服务策略。此外，AI可以个性化推荐学习内容，坐席可以利用AI驱动的培训系统，根据自身的弱点进行针对性学习，从而不断提升自己的专业能力。只有保持开放的学习态度，并主动适应AI带来的变革，坐席才能在未来的客服岗位中保持竞争力。

9. 坐席薪酬及激励体系的变革

随着AI的广泛应用，坐席的工作内容从简单的应答转向更高价值的任务，这意味着技能要求的提升必须伴随薪酬和激励体系的调整。在传统客服体系中，薪酬通常与通话时长、处理单量等基础绩效指标挂钩，而在AI时代，坐席的工作重点已经转向复杂问题处理、客户体验优化和数据驱动决策。因此，企业需要重新定义薪酬结构，向高技能、高价值贡献的坐席倾斜。

未来的薪酬体系可能会更加关注“增值服务能力”，如解决复杂问题的成功率、客户满意度提升、AI协作效率以及流程优化贡献等。例如，那些能够有效运用AI工具、提升客户体验的坐席，应获得额外的绩效激励。此外，随着AI降低了重复性工作的比重，坐席的招聘门槛和培训投入也将相应提高，企业需要提供更具吸引力的薪资和职业发展路径，以激励坐席不断提升自身能力。

同时，激励机制也需要创新。例如，可以设立“AI优化贡献奖”或“客户体验卓越奖”，奖励在AI知识库优化、流程改进或客户忠诚度提升方面做出突出贡献的坐席。此外，企业可以采用更个性化的成长激励，如为高绩效坐席提供更快的晋升通道，甚至鼓励他们向数据分析、运营管理等更高层次的岗位发展，从而增强员工的职业认同感和归属感。

简而言之，在AI大模型时代，坐席不再是简单的信息传递者，而是AI与客户之间的桥梁。他们需要具备更强的数据分析能力、问题解决能力、多渠道沟通能力和知识管理能力，并能够在情感沟通、流程优化、数字化工具使用和持续学习等方面不断进步。未来的客服行业将越来越依赖AI技术，而那些能够高效运用AI并在客户服务中发挥自身优势的坐席，将成为行业中的核心人才。同时，AI时代的坐席还应享受与之匹配的薪酬和激励体系。只有这样，企业才能吸引和留住高质量的人才，实现服务品质的持续优化，服务价值的不断提升。