艾媒咨询 | 2025-2026年中国智能客服行业研究及消费者洞察报告

（节选）第一章 中国智能客服行业发展环境分析

智能客服的定义及分类标准

智能客服是基于人工智能技术构建的自动化客户服务系统，通过自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、语音识别（ASR）、知识图谱等技术，实现与用户的多模态交互（如文本、语音、视频），旨在提供高效、个性化的服务响应，降低企业运营成本并提升客户满意度。其核心能力包括意图识别、多轮对话管理、知识库调用及自动化任务处理。

中国智能客服行业技术发展驱动力：生成式AI智能客服

中国智能客服行业的技术发展正深度受益于AI大模型的突破性进展。以ChatGPT、DeepSeek等为代表的生成式大模型显著提升了智能客服的语义理解、多轮对话和个性化服务能力，推动行业从传统的规则驱动向认知智能跃迁。数据显示，2023年-2028年生成式AI客服占整体智能客服市场的比例将由19.6%提升至37.7%。

中国智能客服行业市场规模及预测

iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，2024年中国智能客服市场规模达到482亿元（涵盖智能客服行业涉及的硬件、软件、服务等所有细分市场），预计到2027年，这一数字将增长至907亿元。2019-2027年中国智能客服行业的平均增长率将在10%以上，随着技术的迭代升级和垂直行业应用场景的深化拓展，智能客服市场将迎来更广泛的商业化落地与规模化增长。

中国智能客服行业标杆企业案例：上海夺畅（XTransfer）

XTransfer是一站式外贸企业跨境金融和风控服务公司，以科技为桥梁，链接中外大型金融机构和中小微企业，打造了以中小微企业为中心的数据化、自动化、互联网化和智能化的反洗钱风控基础设施。2024年，XTransfer自研外贸金融大模型TradePilot成功落地，借助大模型的多模态信息抽取，进一步提升反洗钱风控效率。TradePilot已嵌入XTransfer智能客服，实现语义识别和理解、有效解答能力和趣味探索能力上质的飞跃，智能客服解答率从13.0%提升到 84.2%。

（节选）第二章 中国智能客服用户使用行为调研分析

中国智能客服用户画像（人口学特征）

iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，在2025年中国智能客服用户中的性别分布，二者间差距并不大。从年龄分布来看，中青年人的使用意愿高，31-40岁年龄段的人群占比43.7%，而老年人和低龄人群由于对智能产品的接触较少，用户群体规模较小。在婚姻状况方面，已婚已育人群占62.5%，这部分人群通常面临工作和家庭的双重压力，更倾向于使用智能客服来提升沟通效率。

操作不便是智能客服使用最大障碍

iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，2025年中国用户不使用智能客服的原因呈现多元化。操作不便与特定需求难满足并列首位，各占20.9%，凸显交互体验与功能适配的改进需求。业务不全面、反馈机制不完善、沟通不便等也是当前智能客服难以替代传统人工客服的重要原因。

解决复杂问题能力有限，仍需搭配人工客服

iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，超七成用户认为智能客服与人工客服搭配是他们满意的客服模式，46.5%的用户认为当前的智能客服产品仅能解决较少问题。特别是在面对复杂问题时，56.9%的用户会在与智能客服沟通无果后转接人工客服。艾媒咨询分析师认为，在持续优化智能客服场景化服务能力的同时，可建立智能工单分级转接机制，实现服务效率与体验的平衡。

用户认同智能客服业务处理效率及体验感优于人工客服

iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，多数用户赞同与人工客服相比，智能客服在业务处理效率和体验感上优于人工客服。58.6%用户认可智能客服的业务处理效率高于人工客服，66.0%用户认可智能客服的体验感优于人工客服。艾媒咨询分析师认为，基于用户对智能客服的较高满意度，相关企业可以进一步使用智能客服代替人工客服，达到降本增效目的。

超半数用户期待智能客服提供更多个性化服务

iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，用户对智能客服的发展持多样化期待。51.0%的用户期待智能客服未来能够提供更多个性化服务，45.1%的用户希望智能客服加强与人工客服的协同工作。智能化与人机协同发展将成为未来智能客服发展的两大方向。

（节选）第三章 中国智能客服行业发展趋势分析

最后，报告从智能客服行业发展环境、用户智能客服使用行为、智能客服行业发展趋势等方向，对中国智能客服行业进行了解读。艾媒咨询分析师认为，智能客服行业在政策扶持、企业降本增效诉求、生成式AI与数字经济等因素的推动下，市场规模持续拓展，行业渗透场景不断丰富。从用户侧来看，自动语音回复为核心服务形态、转人工流程效率左右体验感知；行业竞争重心正从“技术覆盖广度”向“以用户体验为核心的精细化运营”转移。未来需在数智化技术落地、服务个性化创新等维度实现突破，于效率提升与体验优化的平衡中，推动各行业服务体系完成智能化蜕变。