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探索跳至内容登录注册联系销售登录各行各业的众多企业正在采用对话式 AI，以协助处理客户服务、销售、日程安排、员工支持及其他日常互动。 麦肯锡 2026 年调查 发现，近九成组织现已在至少一项业务职能中使用 AI，44% 表示 AI 正在企业范围内规模化应用，高于上一年的 38%。
对话式 AI 的用例包括回答问题、检索信息、完成常规请求，以及引导用户完成多步骤流程。这些是 AI 智能体能够端到端处理的具体业务任务，或在需要人工判断时转交给人工处理。
以下示例涵盖了各业务职能中最常见的对话式 AI 用例，随后是行业特定应用以及选择和部署这些用例的实用指南。
摘要
- 对话式 AI 利用语音和聊天智能体处理客户和员工互动，包括支持、日程安排、销售、交易和内部协助。
- 不同行业的企业对对话式 AI 的应用方式各不相同，从患者预约和保险理赔到零售订单、教育、电信支持和公共服务。
- 最有效的对话式 AI 用例具有明确的任务、对正确信息和工具的访问权限，以及在对话需要判断或专家支持时进行人工转接的明确规则。
最具影响力的对话式 AI 用例有哪些？
对话式 AI 对具有明确目标的可重复互动影响最大，在这类互动中，智能体可以回答问题、检索信息或完成既定任务。最佳用例能够减少客户或员工的摩擦，同时为 AI 明确界定其应处理的范围以及何时需要人工介入。
以下是企业在 2026 年使用对话式 AI 的一些最有效方式：
- 客户服务自动化：回答产品、账户、账单和故障排除问题，然后将未解决的请求连同相关对话上下文转交给代表。
- 预约安排和提醒：检查可用时间、预约或重新安排预约、发送确认信息，并跟进提醒。
- 订单跟踪、退货和退款：检索当前订单信息、回答配送问题，并引导客户完成符合条件的退货、换货或退款流程。
- 线索资格筛选和销售外联：从入站潜在客户或出站联系人处收集信息，评估匹配度，并将合格线索转交给销售人员或安排会议。
- IT 帮助台和员工支持：引导员工完成常规故障排除和行政流程，并将专家请求转交给相应的内部团队。
- 内部知识库搜索：通过以下方式为员工提供对已批准政策、文档、常见问题和其他公司信息的对话式访问： 检索增强生成.
- 多语言 客户支持: 以多种语言运行相同的语音或聊天工作流。 ElevenAgents 支持 70 多种语言，并可在对话中自动检测和切换语言。
- 无障碍和辅助体验：提供 语音和文本 作为获取信息、填写表单和获得支持的额外方式，包括在适当情况下在语音和文字互动之间切换的能力。
以下行业展示了企业如何将这些能力应用于其工作特有的系统、信息和工作流。
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上述对话式 AI 用例因行业不同而应用方式各异。医疗保健领域的日程安排智能体可能需要访问电子健康记录（EHR），而零售支持智能体可能依赖产品和订单数据。
以下是各行业一些最常见用例的快速概览。
行业
常见用途
医疗保健
预约安排、患者登记、提醒、后续外联
银行和金融服务
账户支持以缩短等待时间、引导新客户完成入职、将复杂请求转交给合适的专家
保险
理赔受理、保单支持、状态更新
零售和电子商务
产品问题和推荐、订单状态支持、退货和换货
酒店和餐饮
预订、宾客问题、非工作时间电话接听
房地产 和物业管理
线索资格筛选、房产看房、物业管理支持
教育
行政支持、多语言学习协助、学生外联
公用事业和电信
账单和账户问题、服务请求、停电信息、一线故障排除
汽车和维修服务
线索外联、试驾预约、服务安排
政府和公共服务
信息服务、多语言协助、呼叫路由
以下示例深入具体细节，展示企业如何将对话式AI应用于针对其客户和运营的特定工作流。
医疗保健
医疗保健机构将对话式AI用于围绕护理的行政对话，包括患者登记、预约安排和提醒、账单问题以及后续外联。智能体可以连接排程和EHR系统以检索信息或完成符合条件的操作，而临床问题则遵循既定的升级规则。
例如，CareCode使用ElevenAgents进行患者沟通，包括预约安排、确认、提醒和常规问题解答。CareCode发现， 43.9%的来电者 在转向语音AI之前已经尝试过其他预约渠道，这表明当数字渠道无法满足患者需求时，语音AI可以为患者提供另一种完成预约的方式。
银行和金融服务
银行和金融服务公司使用对话式智能体处理账户和交易问题、卡服务、转账、开户引导和客户支持。经过适当的身份验证后，智能体从银行系统检索信息，或将需要专家的请求转接出去。
Customers Bank正在 将对话式AI推广到客户和员工支持中，包括全天候的账户问题、卡服务和转账帮助，为新客户提供引导式开户，以及在实时通话中为员工提供实时协助。此次推广旨在为客户提供更快的答复、更短的等待时间，并在正常营业时间之外提供一致的支持渠道，同时在对话需要时保留人工升级选项。
保险
投保人往往在车祸或财产损失等高压力事件期间联系保险公司，此时语气和响应能力与速度同样重要。对话式AI语音智能体可以检测语音语调和情绪背景，调整其表达方式以匹配来电者的情绪，同时收集理赔细节、回答保单问题，并从连接的数据库中检索状态更新。
Insurely使用语音AI 挽回放弃的报价、回答常规问题并提供全天候支持，同时情绪背景检测帮助智能体根据客户的声音调整其回应。结果是更多完成的报价、更高的销售额和更低的支持量。
零售和电子商务
零售商在购买前后使用对话式AI，从帮助购物者选择产品到跟踪订单和处理退货。对话式智能体还回答有关库存的问题、引导购物者找到合适的产品、挽回被放弃的购物车，或帮助处理订单变更。
Getmobil是土耳其领先的翻新电子产品市场，使用AI语音智能体回答产品问题、跟踪订单并协助退货。常规请求在客户对话期间得到解决，而需要判断或账户特定审查的问题则转接给人工代表。该零售商还在将语音AI扩展到外呼客户电话、供应商入驻和收款排程。
在 实施AI智能体 于客户服务之后，Getmobil报告响应时间快了三倍，75%的客户查询无需人工升级即可解决，并且 联络中心成本降低了60%。Getmobil还报告全天候客户服务更加一致。
酒店和餐饮
酒店和餐厅使用对话式智能体处理预订、预订变更、宾客问题、外卖订单以及有关菜单或场所政策的问题。AI语音智能体还为企业提供了一种方式，在下班后或现场员工忙于服务宾客时接听客户电话。
SevenRooms报告称，其语音AI已在600多家餐厅处理了超过40万通电话，其中五分之一的电话发生在下班后，场所的 预订量最多增加了25%.
房地产和物业管理
对话式AI帮助房地产团队在潜在客户仍然感兴趣时回应咨询、筛选线索并预约看房。他们还会收集预算、偏好房产类型和时间安排等详细信息，然后将合格的线索发送给合适的经纪人，从而在销售团队接手对话之前为其提供有用的背景信息。
物业管理公司使用对话式智能体处理另一组交互，包括回答常规租户问题、处理维护请求和接听下班后的电话。
Anarock房地产顾问使用 AI语音智能体 筛选房地产线索、重新激活不活跃的潜在客户，并在销售团队无法接听时处理溢出电话。在一个财政年度内，该公司报告了 850万次成功的AI语音交互 ，而前一年的人工交互为170万次。
教育
对话式AI让学生能够在预定课程或辅导课程之外更快地获得学业帮助和支持。基于语音的辅导可以大声解释困难的材料，而学生支持工具则大规模处理外联和辅导对话。多语言语音还 使这些交互更容易 被更习惯用另一种语言学习的学生所使用。
Physics Wallah在辅导和支持工具中使用语音AI，为准备JEE、NEET和政府入学考试等竞争性考试的学习者提供服务。其Ask AI工具为学术问题提供语音解释，而其他语音应用则支持辅导和学生外联。语音用户每次会话产生的查询量几乎是非语音用户的三倍，Physics Wallah报告称，语音用户的第7天留存率高出2.2倍， 第15天留存率高出2.4倍.
公用事业和电信
对话式AI通过语音或聊天处理关于账单、服务变更、故障和账户问题的常规公用事业和电信请求。对于技术问题，对话式智能体引导客户完成一线故障排查，例如重启路由器、检查连接状态或确认服务设置。
欧洲最大的 电信 公司德国电信将AI语音直接集成到其网络中，使订户可以使用通话助手实时回答问题、检索信息、执行任务、翻译对话，并创建通话摘要以供日后查看。该项目还展示了 电信提供商对语音AI的要求 在运营商规模下的具体体现：低延迟、高并发、出色的音频质量、安全性和可靠性。
正如德国电信集团核心网络与服务高级副总裁Christoph Hilz所说：“关键在于共同学习如何让AI达到运营商级标准：对AI原生世界来说足够快，同时对德国电信和我们的客户来说值得信赖、安全可靠。”
汽车和维修服务
经销商和汽车企业使用对话式AI回答有关可用车辆的问题、跟进潜在客户、安排试驾并预约服务。智能体会查询当前车辆可用情况和可预约时间，然后将合格的潜在客户或服务请求转交给相应的经销商团队。
在推出XUV 7XO时，Mahindra使用AI语音智能体进行 大规模客户外联，回答问题、登记咨询并预约试驾。与以往方法相比，该活动使转化率提升了约8%。
政府和公共服务
公共机构将对话式AI用于信息类和行政类服务，例如解释流程、帮助居民找到服务、回答常规问题、预约和转接请求。涉及受保护记录或需要 政府 工作人员做出决定的请求会被转交给相应的工作人员。
乌克兰国家就业服务局在其联络中心使用语音智能体全天候回答常规问题，并在需要人工审核时转接来电者。在最初的80天里，该智能体处理了约25%的总通话量，并将 平均应答时间缩短至18秒，低于此前的30至40秒。
在各行各业，规模较大的对话式AI部署需要仔细关注集成、合规、治理和生产要求。我们关于大规模部署 企业对话式AI 的指南更详细地介绍了这些考量。而我们关于 对话式AI设计 以打造更人性化用户体验的指南，则解释了工作流程、转接、轮流发言和其他设计决策如何影响对话本身。
使用ElevenAgents构建对话式AI
企业使用ElevenAgents为本指南通篇涵盖的各类用例构建语音和聊天智能体，从客户支持和排程到销售、内部帮助和其他常规对话。智能体可以使用公司知识、连接业务工具、遵循既定工作流程，并以70多种语言在电话和数字渠道上运行。
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对话式AI用例常见问题
客户服务是最常见的对话式AI用例之一。语音和聊天智能体回答常规问题、检索账户或订单信息、帮助客户排查问题、完成既定请求，并将更复杂的对话转接给人工代表。
示例包括语音智能体为患者预约就诊、银行智能体检索账户余额，或零售智能体查询订单状态或协助办理退货。企业通过语音或聊天使用 对话式AI ，具体取决于客户或员工需要如何与其交互。
对话式AI让客户和员工更快获取信息、将服务延伸至非工作时段、支持多语言对话，并一致地处理常规请求。当智能体连接到业务系统时，它们还会在对话过程中完成预约、查询订单或更新账户信息等任务，减少客户和员工切换渠道或等待人工协助的需要。
从一个具体的用例开始，明确智能体需要完成的任务。让它访问经批准的公司信息和任务所需的业务工具，然后制定何时将对话转接给人工的规则。在上线前测试贴近真实的对话，并在部署后持续审查表现。
作者
增长营销
查看个人资料Jack Limebear在增长团队工作，担任博客和洞察页面的内容撰稿人和策略师。在加入ElevenLabs之前，他花了十多年时间为从快速增长的SaaS初创公司到财富500强企业的各类组织主导内容战略。他拥有剑桥大学英国文学硕士学位。
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