AI 客服會讓顧客流失嗎？Forrester 2027 預測：品牌開始替「真人客服」收費
重點先看
● AI 客服本身不一定讓顧客流失；常見的流失點是重要問題答不出來，又轉不到真人。
● Forrester 預測 2027 年約一打品牌對真人服務收費，真人變成賣點。
● 今天就能做：拿最近 30 通轉真人的對話，標出顧客在哪一句放棄 AI。
思考的起點
Forrester 的 Kate Leggett 預測，2027 年光有 AI 客服不再是優勢，一打品牌會替真人服務收費。Cha Cha 自己當顧客時也碰過：一般問題，AI 客服回得很快；問到比較重要的事，例如牽涉個人資料、不能在網路上公開的資訊，它就答不出來，開始繞圈，最後還是只能轉真人。他的感覺是，有些公司的 AI 還沒訓練完整，Bug 很多。這種時候，顧客最想要的只有一件事：讓我跟一個人說話。如果有一天，這個人要另外付錢才找得到，被卡住的顧客會怎麼想？
AI 客服會讓顧客流失嗎？Forrester 2027 預測：光有 AI 不再是優勢
10%。
這是美國研究機構 Forrester 在 2026 年 10 月 30 日公布的預測：到 2027 年，個人 AI 助理會成為 10% 消費者主要的客服介面。也就是說，有一部分顧客以後不會自己打電話、自己點開官網對話框，直接叫手機裡的 AI 去處理。
根據 Forrester 副總裁暨首席分析師 Kate Leggett 的文章，這個預測有數字撐著。Forrester 2026 年的零售調查發現，過去一年用過 ChatGPT、Claude、Gemini 這類 AI 助理查資料或購物的網路成年人，美國是 35%，英國 41%，香港 49%。不少顧客已經習慣先問 AI，再決定要不要找品牌。Leggett 也提醒，這會讓對話、語音這些客服管道的流量大幅增加。
這篇預測的標題很直接：人與人的連結，會是客戶成功與客服的下一個戰場。Leggett 的判斷是，2026 年各家公司的客服，已經從「AI 輔助」走到「AI 優先」，可是她寫了一句很多客服主管聽了會心虛的話：自動化變多，不會自動帶來比較好的顧客體驗。等到每一家都用差不多的 AI，顧客分不出你和對手哪裡不同，到了 2027 年，光是有 AI，已經稱不上競爭優勢。
這和很多公司導入 AI 客服時的算盤剛好相反。導入的理由通常是省人力，半夜也有人回。這些都是真的，Forrester 也沒有叫大家把 AI 拿掉。它講的是下一步：當 AI 變成基本配備，顧客會記得的，是哪一家在他卡住的時候，有人接得住。
所以「客服全面改 AI，會不會流失顧客？」這個問題，比較準確的問法是：顧客在哪幾個時刻，會因為找不到人而離開？我們在官網寫過〈Gartner 2026：企業 AI 客服投資佔比最高，顧客卻寧願用第三方 AI—3,566 人調查揭示根本矛盾〉，談的是顧客為什麼不用企業自己的聊天機器人；這一篇往下走一步，談顧客什麼時候一定要人。
顧客在哪一刻一定要真人？個資、複雜問題、失敗第二次
53%。
這是美國體驗管理公司 Qualtrics 旗下 XM Institute 的調查數字。根據該機構思想領導負責人 Isabelle Zdatny 主筆的《2026 消費者體驗趨勢報告》（2025 年 10 月公布，調查 14 個國家、超過兩萬名消費者），企業用 AI 自動處理顧客互動時，消費者最擔心的事情是個人資料被誤用，比例 53%，比前一年多了 8 個百分點。另外有一半的消費者擔心，公司用了 AI 之後，自己會找不到真人。
這兩個數字，剛好對上 Cha Cha 當顧客時碰到的狀況。問到牽涉個人資料、不方便在網路上公開的事，顧客本來就比較緊張；這時候 AI 又答不出來、一直繞圈，緊張就變成不信任。
同一份報告還有一個更刺眼的發現：用過 AI 客服的消費者裡，將近五分之一覺得完全沒有得到任何好處，這個比例幾乎是一般 AI 使用情況的四倍。Zdatny 在新聞稿裡說：「太多公司導入 AI 是為了省成本，不是為了解決問題，顧客分得出來。」
另一份 2026 年的調查，把「什麼時候要真人」講得更細。美國客服軟體公司 Zingtree 和 CMSWire INSIGHTS 合作，2026 年 7 到 8 月調查 1,040 名美國成年人，10 月 6 日公布結果：每 10 個人有 6 個，簡單的事願意交給 AI，複雜的事不信任 AI。將近 70% 的人，AI 失敗兩次就放棄。還有一半的人說，最近一次碰到複雜問題時，AI 給的是空泛、幫不上忙的答案。這份調查是客服軟體公司自己做的，數字可以當參考，但它和 Qualtrics 指向同一件事。
把這幾份資料和 Cha Cha 的經驗放在一起看，顧客要真人的時刻大概有幾種：牽涉個資或不能公開的資訊、問題不在標準選項裡的例外狀況、錢或權益受影響的高風險時刻，以及已經失敗過一次、心情開始變差的時候。這些時刻在一天的客服量裡可能不多，卻常常決定顧客會不會再回來。
品牌開始替「真人」收費：一打品牌的新算盤
一打。
根據 Forrester Kate Leggett 的 2027 年預測，大約十二個品牌，會從「用自動化來定價」轉成「對真人互動收費」。具體的樣子包括：保證找得到真人專家、像飯店禮賓那樣一對一的服務，或是用擬真虛擬人像輔助的互動。
這個預測聽起來有點刺耳。真人客服以前是理所當然，現在變成要另外付錢的選項。可是換個角度看，它說明了一件事：當 AI 回答變得便宜又普遍，真人的時間反而變成稀有的東西，稀有的東西就會有人定價。
Leggett 也寫了反方向的壓力。顧客付了錢，就會要求看得到的成果指標，要求定期依照這些指標檢討合約，甚至要求在服務沒有達到承諾時，可以降級、取消或少付一點。也就是說，品牌如果要對真人收費，就得說清楚這個人到底多解決了什麼。
我們對這個趨勢的看法比較保留。替高價值、複雜的服務加上專人，例如企業客戶的帳務問題、高單價產品的售後，收費有它的道理。可是我不建議把「轉真人」這條基本的退路變成付費功能。原因很實際：轉過去的那個人，也可能不知道怎麼處理。
Cha Cha 說：「我也遇過轉到真人之後，對方一樣不知道怎麼處理。顧客等了半天，問題還在原地。如果這一步還要另外付錢，顧客只會更生氣。」
所以真人客服要值得被找，光是有人接起來還不夠。第一線的人得懂顧客遇到的是什麼問題，也要有權限處理例外。
這裡的分界，報表很難幫你畫出來。哪些是顧客願意多付錢換來的「多一點」，哪些是顧客覺得本來就該有的「基本」，要回到顧客身上去問、去看。
如果你的客服第一線也常碰到「轉過來了，卻不知道怎麼幫」的狀況，想讓團隊從顧客的處境去理解問題，這正是我們的設計思考企業內訓會帶團隊一起釐清的事。想了解內訓怎麼安排，可以從這裡聯絡我們：
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顧客的 AI 打給你的 AI：沒人發現的流失
30 件理賠。
這是 Forrester 這篇預測裡的一個例子：一家牙科後勤服務機構做了一個機器人，打電話進客服中心，一次通話就申報了 30 件理賠。Leggett 預測，到 2027 年，會有 20 家全球 B2B 公司建立自主運作、跨系統的服務網路，機器人對真人、機器人對機器人的互動會越來越多。她給主管的建議是，現在就拿個人 AI 助理去測試自己的客服管道，看看它們會不會照你預期的方式和系統互動。
這件事對客服主管的意思是：以後打進來的，不一定是顧客本人。可能是顧客的 AI，帶著一長串要求，一次丟進來。你的 AI 客服接得住標準問題，接不住的那一段，還是要轉給人。到時候真人客服面對的，是一個已經被 AI 來回處理過好幾輪、資訊不完整、顧客本人也不在線上的案子。
更麻煩的是，顧客不滿意時，多半不會告訴你。根據 Qualtrics XM Institute 同一份報告，有不好的體驗之後，只有 29% 的顧客會直接向公司反映，30% 什麼都不說，比 2021 年多了 9 個百分點；將近一半（47%）的不好體驗，會讓顧客減少消費。
所以 AI 客服造成的流失，常常是安靜的。報表上看到的是對話量下降、轉真人比例下降，看起來像 AI 處理得很好；實際上，可能有一群人在第二次繞圈的時候就關掉視窗，再也沒有回來。Zingtree 的調查裡，有一半的人說被 AI 轉給真人之後，還得把剛剛講過的資料再講一次。這種小地方，報表上不會出現，顧客卻記得很清楚。
用設計思考找出「一定要留真人」的時刻
先說清楚：Forrester、Qualtrics 和 Zingtree 做的都是產業預測與消費者調查，沒有用到設計思考。下面是 Cha Cha 給客服與顧客體驗主管的建議。
我們一直說，設計思考處理的是人的問題。AI 很會回答、很會整理資料，客服導入 AI 也確實省下很多重複的工作。可是「哪個時刻顧客一定要真人、為什麼要」，這件事 AI 很難自己告訴你，因為答案藏在顧客的情緒和處境裡：他擔心什麼，他已經是第幾次問同一件事。這些要有人去看、去問顧客才知道。
我們在〈AI不會消滅工作，只是重組它—客服業正在提前預演你的未來〉寫過，客服人員的價值正在從執行流程，移到提供判斷。判斷要放在哪些時刻，就是現在每個客服團隊要回答的題目。
今天就能做的一小步：拿最近 30 通從 AI 轉到真人的對話紀錄，一通一通讀，在顧客放棄 AI 的那一句旁邊做個記號。讀完你可能會發現，讓顧客放棄的，常常是某一句讓他覺得「這個機器聽不懂我」的回答。
標完記號，下一個問題才是團隊最常卡住的地方。這些記號裡，哪些是 AI 再訓練一下就能接住的？哪些是不管 AI 多聰明，顧客都希望對面是人的？自己做最難的，是判斷哪些時刻真的不能交給 AI，又不能只憑主管的直覺決定。
我們的觀點
AI 客服不會因為它是 AI 就讓顧客離開。顧客離開，多半是因為在他覺得重要的那一刻，AI 接不住，人又找不到。
Cha Cha 自己當顧客的經驗，和這幾份資料說的是同一件事：一般問題交給 AI 很方便，問到個資、不能公開的資訊、AI 還沒訓練好的地方，最後還是要轉真人。Forrester 預測品牌會開始對真人服務收費，等於提醒所有客服主管：真人的時間會越來越貴，所以更要放在對的地方。
我們的建議是，先別急著算 AI 可以取代多少人力，先找出那幾個一定要留給人的時刻。把那幾個時刻留好，AI 處理其他事情才放心。
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概念速查
AI 客服：
用聊天機器人、語音機器人或 AI 代理人回答顧客問題、處理訂單或帳戶事務的客服方式。擅長大量、標準化的問題，碰到例外和需要判斷的狀況時，仍需要真人接手。
客服轉真人（escalation）：
AI 或自動化流程處理不了時，把對話轉給真人客服。轉得順不順、要不要重講一次資料，會直接影響顧客對整次服務的感受。
個人 AI 助理：
顧客自己使用的 AI 工具，例如 ChatGPT、Claude、Gemini。Forrester 預測 2027 年它會成為 10% 消費者主要的客服介面，也就是由顧客的 AI 代替顧客聯絡品牌。
真人服務收費（monetizing the human touch）：
Forrester 2027 年預測的趨勢：品牌把「保證找得到真人專家」「一對一專人服務」變成付費選項或方案的一部分。
顧客體驗（CX）：
顧客從接觸品牌到使用、求助、續約的整段過程中，累積下來的感受與評價。客服是其中最容易留下記憶的時刻之一。
FAQ
Q：AI 客服會讓顧客流失嗎？
A：不一定，流失多半發生在 AI 接不住、又轉不到真人的時候。Zingtree 2026 年調查 1,040 名美國成年人，將近 70% 的人在 AI 失敗兩次後就放棄；Qualtrics XM Institute 的報告也發現，一半的消費者擔心公司用 AI 之後找不到真人。
Q：哪些客服問題一定要轉真人？
A：常見的是牽涉個人資料或不能公開的資訊、不在標準選項裡的例外狀況、影響錢或權益的高風險問題，以及顧客已經失敗過一次、情緒開始變差的時候。每家公司的時刻不一樣，最好從自己的轉真人對話紀錄裡找。
Q：Forrester 2027 年對客服有什麼預測？
A：Forrester 分析師 Kate Leggett 2026 年 10 月提出三個預測：個人 AI 助理會成為 10% 消費者主要的客服介面；20 家全球 B2B 公司會建立自主的跨系統服務網路；約一打品牌會從用自動化定價，轉成對真人互動收費。
Q：真人客服要收費，顧客能接受嗎？
A：要看收的是什麼。保證找得到專家、一對一專人服務這類「多出來的價值」，有人願意付；但如果連帳戶出問題、扣錯款都要付費才找得到人，顧客很容易覺得被關在門外。Forrester 也提醒，付費顧客會要求看得到成果，達不到就要能降級或取消。轉過去的真人也可能不知道怎麼處理，這一步如果還要付費，顧客只會更不滿。
Q：為什麼顧客不信任 AI 客服？
A：Qualtrics XM Institute 報告指出，企業用 AI 自動處理顧客互動時，消費者最擔心個人資料被誤用（53%）；用過 AI 客服的人，將近五分之一覺得完全沒有好處。Zingtree 的調查則發現，每 10 人有 6 人只在簡單問題上信任 AI。
開放討論
你最近一次被 AI 客服卡住，是問了什麼問題？ 如果那時候要付錢才能轉真人，你會付嗎？ 你的公司裡，有沒有人讀過那些「轉真人」的對話紀錄？
資料來源
Forrester，Kate Leggett（2026/10/30）｜Predictions 2027: Human Connection Will Be The Next Battleground For Customer Success And Service
Qualtrics XM Institute，Isabelle Zdatny（2025/10/07）｜AI-Powered Customer Service Fails at Four Times the Rate of Other Tasks（2026 Consumer Experience Trends Report 新聞稿）
Zingtree × CMSWire INSIGHTS（2026/10/06，CustomerThink 刊登）｜Zingtree Releases New Research on Consumer Expectations of AI in Customer Service: Why Complex Support Raises the Stakes
配圖：Photo by sarah b、Vitaly Gariev、BaljkanN4 📸 on Unsplash
關於文字策展人
Cha Cha 是查查創意文字策展人暨創辦人，Stanford d.school 設計思考專業研修，累積超過三百場企業工作坊實戰經驗。長期深耕設計思考、創意思考與未來趨勢，致力於讓更多人在 AI 時代找到自己的思考方式。