一张客服工单进来了。需要有人读它，判断是否紧急，确定属于哪个类别，然后路由到正确的人。对于一个五人客服团队每天处理 100 张工单来说，分流步骤每天吃掉两小时的人力时间。
分流本身不是难的部分。解决客户的问题才是。但分流先发生，当它缓慢或不一致时，下游的一切都受影响。
工作流做了什么
Support Ticket Triage 工作流连接你的客服工具，为每张新工单执行三个步骤：
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获取工单 — 工单从 Zendesk、Intercom、Freshdesk 或电子邮件进来时触发。读取主题、正文、附件和客户元数据。
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AI 分类 — AI 分析工单内容并分配三个标签：
- 优先级（P1–P4）：P1 是服务中断或数据丢失，P2 是阻碍工作的功能故障，P3 是不阻碍的问题，P4 是功能请求
- 类别：账务、技术、缺陷报告、功能请求、账户管理、入门引导
- 建议路由：哪个团队或专员应该处理
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自动标记和路由 — 工单在客服工具中被标记优先级和类别，并路由到适当的队列。P1 工单同时触发即时通知给值班专员。
每张工单处理时间 3-5 秒。
省下的时间
五人团队每天 100 张工单：手动分流约 2 小时/天，AI 分流约 20 分钟/天。每周净省 8 小时以上。更大的影响在于响应时间。
人类仍然做什么
AI 分类，人类解决。专员仍然审查 P1 分类、处理微妙的工单、在 AI 误分类时修正它。分流自动化移除了分类工作，让他们把时间花在帮助客户上。