夜雨聆风周三下午三点十七分，我对着手机屏幕上那只微笑的卡通猫头鹰说了第四遍"转人工"。它回复："您好，您的问题已记录，请描述您需要帮助的内容。"一模一样的话术，连标点符号都没变。我又说了一遍"转人工"。它说："您好，您的问题已记录。"我突然意识到，它根本不是在跟我对话，它是在等我放弃。
我不是在跟这家公司的客服吵架，我是在跟他们的成本控制策略吵架。
事情起因很简单：上个月信用卡扣了一笔我不认得的订阅费，39块钱。不是什么大钱，就是让人膈应——我明明记得上个月取消了试用。于是我打开App，在"帮助"页面找了五分钟才找到"在线客服"入口，点进去，一个AI chatbot跳出来："您好，请问有什么可以帮您？"我输入"查一下这笔扣款"，它秒回了一篇关于"订阅管理"的帮助文档链接。我说"我要退款"，它说"已为您转接人工客服，当前排队人数：47人"。我等了二十五分钟，从47人变成39人，从39人变成44人——人数在涨，说明有人等不下去挂了。我也挂了。然后我换了个方式：直接打客服电话。
这才是我真正想说的。
电话接通，一个录音女声用欢快的语调说："感谢致电，您的通话可能会被录音。请说出您需要什么帮助。"我说"查账单"。它说"好的，为您查到以下信息……"然后给我念了一遍官网上就能看到的FAQ。我重复"我要找人工"，它说"请用简短的话描述您的问题"——我说了十遍"转人工"之后，它终于说"正在为您转接人工"，然后放起了音乐。音乐放了三分钟，电话断了。不是信号问题，我试了三次，每次都在三分十秒左右断线。我不确定这是不是故意的，但我确实没有再打第四次。
电话那头的声音听起来像在笑，但我笑不出来
这件事让我想了一个问题：公司雇这些AI客服，到底是为了帮我，还是为了不让我找到他们？
答案其实不难猜。2023年Gartner的一份报告预测，到2027年，四分之三的客户服务交互将由AI处理，而且企业最看重的KPI不是"客户满意度"，而是"deflection rate（分流率）"——也就是有多少人本来想找人工，被AI劝退了。
Deflection rate，分流率。一个干净利落的商业术语，翻译成人话就是：你被挡回去的概率。
我理解企业想省钱。一个真人客服电话的平均成本在5到10美元之间（根据行业不同浮动），一个AI chatbot交互成本大约是0.10美元——差了50到100倍。你如果是CFO，你也会算这笔账。但问题不在于省钱，而在于省钱的方式变成了"让客户找不到人"。
这跟一般的服务质量下降不一样。这不是"我们招不到人所以回复慢了"，这是经过精心设计的行为通道——你遇到的每一个"正在为您转接"、每一个"请描述您的问题"、每一个排队数字，可能都是A/B测试优化过的结果，优化的目标不是让你尽快解决问题，而是让你尽快消失。
你以为是迷宫，其实是漏斗——每一道弯都在把你往外推
2024年10月，FTC（美国联邦贸易委员会）正式推出了"Click to Cancel"规则——要求企业必须让消费者取消订阅像注册时一样简单。 这条规则的出台背景是什么？是成千上万的消费者投诉：要取消一个订阅，你得先通过三层菜单找到"设置"，然后点进"订阅管理"，然后遇到一个弹窗"您确定要取消吗？您将失去以下权益……"，然后你被引导到一个AI客服，AI客服说"转人工"，然后你排队，然后在排队过程中收到一条短信"如果您现在取消，可享受5折优惠"——每到一步，都有一扇门试图把你推回去。
就跟拼多多那个永远差一刀的砍价一样，区别在于拼多多是想让你拉人进来，客服是想让你滚出去。
这让我想到一个更不舒服的问题：这些系统的设计者，他们知道自己做的是什么吗？
我去查了一下这个领域的资料。斯坦福大学"以人为本AI研究院"（HAI）2024年的一份报告里提到一个概念，叫"algoracy——算法官僚"。意思是，AI系统正在取代传统官僚机构中那些"踢皮球"的中层管理人员——它们的决策不透明，申诉通道不存在，而且你永远找不到一个"负责人"。传统的官僚主义至少还有一个人坐在窗口后面，你可以盯着他的眼睛说"我要见你领导"。算法官僚制的窗口是ChatGPT，你盯着它的眼睛，它只会说"请问还有什么可以帮助您？"
这是不对称到了荒谬的地步。公司用几行代码和一个API接口，就替代了过去需要培训三个月才能上岗的客服专员。但同时，用户面对的是一个永远不会累、永远不会不耐烦、也永远不会解决问题的东西。你和它耗半小时，消耗的是你的时间；它跟你耗半小时，消耗的是价值零点几美分的算力。时间在这里是单向的筹码——只有你在输。你甚至找不到一个人来骂。
我翻出手机里上周的通话记录。一周之内，我打了六个客服电话：信用卡（AI接）、快递（AI接）、宽带（AI接，排了三十分钟队）、共享单车（纯AI，没有人工选项）、社交平台（Help Center只有FAQ和AI chatbot，No人工入口）、还有一个航空公司（AI接，我说"改签"它给我念了一遍改签政策然后挂断了）。
六个里面有五个是AI先接的。三个我最终解决了问题（其中两个是靠我在网上搜到了别人分享的内部转接号码）。两个我放弃了。一个至今没解决。
成功率：50%。放弃率：33%。需要外部知识才能解决的：33%。
这不是我一个人遇到的。Zendesk的2024年Customer Experience Trends报告调查了全球4000多名消费者，数据是这样的：82%的人说他们对自动化客服感到沮丧，62%的人说他们因此对品牌产生了负面印象，但最让我注意的是这个数字——75%的人说，他们宁可选一个更贵的但有人工客服的产品，也不选便宜但找不到人的。
这意味着什么？意味着这个问题已经严重到影响了消费者的购买决策。你理论上可以省50块钱，代价是出了问题你找不到人救你。越来越多人选择不省这笔钱了——不是因为他们不在乎钱，是因为他们算过时间账。
有意思的是，我身边做产品经理的朋友告诉我，他们公司内部有一个内部术语叫"服务黑洞"，专指那些明显是自动化死胡同的客服节点。大家知道这些黑洞存在，也知道客户骂，但没人去修——因为"分流率"数据好看的背后，就是这些黑洞在起作用。进黑洞的人虽然骂骂咧咧，但至少他们没有占用人工资源。
他苦笑了一下说：说出来你可能不信，我们（每周例会）上看这个指标，目标是继续提高分流率。没人提满意度。
坐在工位上的产品经理，上面挂着一个写着"分流率↑"的仪表盘
现在我突然有点理解为什么我爸这几年越来越不爱在网上买东西了。他搞不懂那些"请滑动验证""请选择所有包含红绿灯的图片""请输入您的身份证号后六位以验证身份"的流程。在他眼里，这些东西不是"体验优化"，是一道一道的门槛。他以前去柜台办业务，窗口后面坐着一个人，说清楚了，办了，完事。现在他打开一个App，面对一个笑脸符号，说了三遍自己的名字，它说"对不起，我没有听清楚，请再说一遍"。
他不知道这东西叫AI，他只知道没人理他。
写到这里突然觉得有点科幻。想象一下：十年后，你想联系一个人，但你遇到的所有"前台"都是AI——银行的、保险的、医院的、政府的、学校的、甚至你所在公司的HR。你要穿过层层AI守卫，才能找到一个活人。而且每一层AI都被设计成"尽量别让你过去"。这不是等待戈多，这是等待证明——你首先要向一堆算法证明你的问题"足够重要"，才有资格跟一个人说话。
算法守卫连环站，每一层都在问：你的问题够不够重要
问题是，谁来决定什么叫"足够重要"？
我记得有个概念叫"digital redlining"（数字红线划界），原本用来描述算法在信贷和保险领域的歧视——自动决策系统对不同人群给出不同结果。但其实客服系统也在做同样的事：它根据你的历史行为、账户等级、投诉频率，决定给你推荐FAQ还是转人工。你花的时间越多，你的"问题权重"就越低——因为系统默认"真正重要的问题，你早就找到别人解决了"。
这是一种反向筛选：越难缠的问题，越难找到人。
漏斗的反面：重要的东西沉下去了，陪着你漂浮的全是空的
这篇东西写完了，我还是没要回那39块钱。不是钱的事。是那次通话断线之后，我盯着手机屏幕，看到一个弹窗跳出来："请问您的问题解决了吗？"下面是两个按钮：已解决 / 未解决。
我点了"未解决"。它又跳出来一个框："感谢您的反馈，我们会持续优化服务。"
那个卡在AI和真人之间的时刻
但我知道没有人会看到我的反馈。在系统的世界观里，这个问题已经被"分流"了——分流到了"客户自己放弃"的那个桶里，那里装的是沉默的成本。
有时候我在想，我们衡量一个公司的标准可能已经变了：不再是"它的产品好不好"，而是"出了问题你能找到谁"。
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参考文献
[1] Gartner, "Predicts 2024: Customer Service and Support", 2023.
https://www.gartner.com/en/documents/4758336
[2] McKinsey & Company, "The State of Customer Care in 2024: Balancing Automation and Human Connection", 2024.
https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/the-state-of-customer-care
[3] Federal Trade Commission, "FTC Announces Final 'Click to Cancel' Rule Making It Easier for Consumers to End Recurring Subscriptions", October 2024.
https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/10/ftc-announces-final-click-cancel-rule-making-it-easier-consumers-end-recurring-subscriptions
[4] Stanford HAI, "AI Index Report 2024", Chapter 6: "AI and the Public Sector — Algorithmic Bureaucracy".
https://aiindex.stanford.edu/report/
[5] Zendesk, "2024 Customer Experience Trends Report".
https://www.zendesk.com/blog/customer-experience-trends/
[6] Pasquale, Frank. The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information. Harvard University Press, 2015.
