一張客服工單進來了。需要有人讀它，判斷是否緊急，確定屬於哪個類別，然後路由到正確的人。對於一個五人客服團隊每天處理 100 張工單來說，分流步驟——閱讀、分類、路由——每天吃掉兩小時的人力時間。
分流本身不是難的部分。解決客戶的問題才是。但分流先發生，當它緩慢或不一致時，下游的一切都受影響。一個 P1 的帳務問題因為從主旨看起來像是功能請求，而在一般佇列中躺了 30 分鐘。
工作流程做了什麼
Support Ticket Triage 工作流程連接你的客服工具，為每張新工單執行三個步驟：
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擷取工單 — 工單從 Zendesk、Intercom、Freshdesk 或電子郵件進來時觸發。讀取主旨、內文、附件和客戶中繼資料。
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AI 分類 — AI 分析工單內容並指派三個標籤：
- 優先級（P1–P4）：P1 是服務中斷或資料遺失，P2 是阻礙工作的功能故障，P3 是不阻礙的問題，P4 是功能請求
- 類別：帳務、技術、錯誤報告、功能請求、帳戶管理、入門引導
- 建議路由：哪個團隊或專員應該處理
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自動標記和路由 — 工單在客服工具中被標記優先級和類別，並路由到適當的佇列。P1 工單同時觸發即時通知給值班專員。
每張工單處理時間 3-5 秒。
省下的時間
五人團隊每天 100 張工單：手動分流約 2 小時/天，AI 分流約 20 分鐘/天。每週淨省 8 小時以上。更大的影響在於回應時間——P1 工單在不到一分鐘內到達正確的人手中。
人類仍然做什麼
AI 分類，人類解決。專員仍然審查 P1 分類、處理微妙的工單、在 AI 誤分類時修正它。分流自動化不會取代客服專員——它移除了分類工作，讓他們把時間花在幫助客戶上。