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申通AI数字客服

“申通快递”品牌诞生于1993年,5A级物流企业,中国民营企业500强,《财富》中国500强,拥有5000独立网点、超100个智能转运中心、超8000台自有干线车辆、30万+员工。…

一、 人机协同,降本增效 面对海量、高频的查询、催件、投诉、签收确认等需求,AI与传统客服通过科学分工实现效能最大化。A

申通快递有限公司发布于 2026年7月27日阅读 0

效率/能力提升

AI数字客服充当“第一响应人”,高效分流并快速处理标准化问题,极大缩短用户等待时间,这种人机协作模式显著提升了整体服务的响应速度,尤其在业务高峰期间有效保障了服务质效的稳定与提升,客服人均效率提升高达50%,大幅减少

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成本/资源降低

外包人力投入年度降本近千万,同时实现从服务升级到成本控制的全方位重塑

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效率/能力提升

近半年客户满意度(CSAT)平均提升15个百分点,这一成效与申通 “用数核心技术的融合应用是AI数字客服的基石

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企业痛点

数字客服智能客服物流

01

业务背景

“申通快递”品牌诞生于1993年,5A级物流企业,中国民营企业500强,《财富》中国500强,拥有5000独立网点、超100个智能转运中心、超8000台自有干线车辆、30万+员工。秉承着“正道经营、长期主义”发展理念,坚持“业务规模、服务体验及利润”并驾齐驱、均衡发展的经营策略,持续投入基础设施建设,全面落实精细化管理,深化数智运营体系,构建多元化服务能力等战略举措的落地实施,实现市场份额、快递时效及服务质量方面的稳步提升。 - </>

02

遇到的问题

申通数字化战略定位,通过“数智驱动”、打造“质效领先”的经济型快递网络。在数字化转型3.0阶段—数智化,我们重点解决“现场决策”的问题,让听到炮声的人做决策。这一阶段的技术特征是实时、智能、自动化+,关键能力是实时计算和预测、智能算法、软硬件深度融合,AI全面赋能、数据资产积累,实现快递企业向科技要红利;面对快递行业激烈竞争与持续增长的成本压力,申通以数字化转型为核心战略,致力于通过数智化驱动,构建“质效领先”的经济型快递网络,全面提升企业竞争力。该战略覆盖订单获取、中转运输、末端配送及客户服务全链路,旨在实现运营全流程数字化与智能化。企业以“建设中国体验领先的经济型快递”为总体目标,持续推进“数字化3.0”战略,重点聚焦AI技术全面赋能、全链路自动化升级,系统推动从传统劳动密集型模式向技术驱动模式转型。

03

AI 解决方案

本案例将多项前沿AI技术与快递业务场景深度融合,完成了从“通用型工具”到“业务型智能”的跨越,项目并非简单应用单一技术,而是依托行业微调大语言模型(LLM),结合提示词工程、RAG、多智能体协作与实时业务函数调用(Function Call),运用人工智能(AI)技术、智能流程与自动化技术以及知识管理与数据技术构建了一套端到端的快递AI数字客服系统。其创新核心在于实现了“语义理解 - 知识检索 - 流程执行 - 外部调用”的全链路自动化,尤其在高复杂度、多轮交互的快递客诉SOP处理中,替代传统人工和规则引擎。 此外,系统将智能外呼、工单意图识别与多智能体协同机制整合于同一技术架构,既支持高并发人机对话,也实现与申通后台业务系统的实时打通,真正形成决策-执行-闭环的一体化智能服务体系。不仅显著提升服务效率与用户体验,也为传统劳动密集型行业提供了可复用的AI深度赋能路径,具备重要的行业示范意义和规模化推广价值。1、语义、意图识别 基于提示词工程技术与阿里云通义千问大模型,我们构建了一套专属于申通的快递高精度工单意图识别模型,该系统能够深度解析用户描述,识别超过20类客户意图(如售后、投诉、查件、理赔等),并自动推荐处置流程与优先级划分及操作建议。2.智能外呼 智能外呼平台是一个面向多业务方的服务系统,集成了大模型对话能力,提供自动外呼服务。接入方可借助自动化任务定期获取运单信息与用户手机号,并根据不同业务场景(签收核实、工单满意度调研、理赔高价值核实/理赔质检、派签电联等)调用本平台发起外呼呼叫。通话结束后,平台将向接入方反馈外呼结果(如是否接通)及召回结果(如是否确认签收),从而有效提升自动完结率等关键业务指标。 3.客服机器人 基于通义千问大模型与百炼工作流编排能力,训练出专属于申通的客服机器人,实现对客户会话内容的意图识别与处理客户诉求的能力,并通过工程干预增强用户输入中的意图倾向。机器人首先通过意图识别LLM判断用户当前输入属于客诉类或咨询类:若属客诉类,则结合上下文将其归类至RAG中所覆盖的23种标准SOP意图之一,并转交在线服务Agent进行处理;若为咨询类,则由在线咨询Agent从知识库中检索匹配度最高的FAQ标准答复予以响应。

  1. 1本案例将多项前沿AI技术与快递业务场景深度融合,完成了从“通用型工具”到“业务型智能”的跨越,项目并非简单应用单一技术,而是依托行业微调大语言模型(LLM),结合提示词工程、RAG、多智能体协作与实时业务函数调用(Function Call),运用人工智能(AI)技术、智能流程与自动化技术以及知识管理与数据技术构建了一套端到端的快递AI数字客服系统
  2. 2其创新核心在于实现了“语义理解 - 知识检索 - 流程执行 - 外部调用”的全链路自动化,尤其在高复杂度、多轮交互的快递客诉SOP处理中,替代传统人工和规则引擎
  3. 3此外,系统将智能外呼、工单意图识别与多智能体协同机制整合于同一技术架构,既支持高并发人机对话,也实现与申通后台业务系统的实时打通,真正形成决策-执行-闭环的一体化智能服务体系
  4. 4不仅显著提升服务效率与用户体验,也为传统劳动密集型行业提供了可复用的AI深度赋能路径,具备重要的行业示范意义和规模化推广价值
  5. 51、语义、意图识别 基于提示词工程技术与阿里云通义千问大模型,我们构建了一套专属于申通的快递高精度工单意图识别模型,该系统能够深度解析用户描述,识别超过20类客户意图(如售后、投诉、查件、理赔等),并自动推荐处置流程与优先级划分及操作建议
  6. 62.智能外呼 智能外呼平台是一个面向多业务方的服务系统,集成了大模型对话能力,提供自动外呼服务

04

实施结果

效率/能力提升AI数字客服充当“第一响应人”,高效分流并快速处理标准化问题,极大缩短用户等待时间,这种人机协作模式显著提升了整体服务的响应速度,尤其在业务高峰期间有效保障了服务质效的稳定与提升,客服人均效率提升高达50%,大幅减少

成本/资源降低外包人力投入年度降本近千万,同时实现从服务升级到成本控制的全方位重塑

效率/能力提升近半年客户满意度(CSAT)平均提升15个百分点,这一成效与申通 “用数核心技术的融合应用是AI数字客服的基石

效率/能力提升近半年客户满意度(CSAT)平均提升15个百分点,这一成效与申通 “用数

用户/业务增长整合高质量场景化语音及文本语料数亿条,超150类客户意图识别标签体系,基于不同区域用户的咨询与客诉偏好,定制化推出服务方案,让服务优化与决策摆脱“经验依赖”,转向“数据导AI客服系统深度沉淀每一次客户交互,构建了企业级客服数据中台

用户/业务增长整合高质量场景化语音及文本语料数亿条,超150类客户意图识别标签体系,基于不同区域用户的咨询与客诉偏好,定制化推出服务方案,让服务优化与决策摆脱“经验依赖”,转向“数据导

成效综述一、 人机协同,降本增效;面对海量、高频的查询、催件、投诉、签收确认等需求,AI与传统客服通过科学分工实现效能最大化;二、技术驱动,体验升级;核心技术的融合应用是AI数字客服的基石;系统依托自然语言处理(NLP)、语音识别(ASR)及多轮对话管理技术,能够实时理解用户意图,结合上下文语境与历史记录,给出精准、合理的拟人化回复,并能基于用户画像提供个性化解答,打造更贴心、智能的服务体验;提高了问题的一次性解决率,通过更流畅、自然的沟通体验增强了用户满意度;系统依托自然语言处理(NLP)、语音识别(ASR)及多轮对话管理技术,能够实时理解用户意图,结合上下文语境与历史记录,给出精准、合理的拟人化回复,并能基于用户画像提供个性化解答,打造更贴心、智能的服务体验;提高了问题的一次性解决率,通过更流畅、自然的沟通体验增强了用户满意度;智化让每一单快递更聪明,用柔性化服务让每位客户满意” 的发展理念高度契合,为其构建“体验第一”的差异化竞争力注入了技术动能;三、数据驱动,精准决策;AI客服系统深度沉淀每一次客户交互,构建了企业级客服数据中台;向”,加强了申通以数据驱动运营的核心竞争力

05

风险与边界

编辑点评 · AI 辅助生成并经审核

“申通快递”品牌诞生于1993年,5A级物流企业,中国民营企业500强,《财富》中国500强,拥有5000独立网点、超100个智能转运中心、超8000台自有干线车辆、30万+员工。…

适合

适用于物流与仓储企业开展智能客服类实践

前置条件

需具备相应数据基础与系统集成能力

信息来源

1 个来源

页面内容为结构化改写;关键结论应可追溯到以下材料。

关联报告:《2025 CCF 企业数字化发展推荐案例集》 · 中国计算机学会(CCF) · 2025

01

《2025 CCF 企业数字化发展推荐案例集》

中国计算机学会(CCF) · 2025-01-01

支持:行业应用、部署事实、技术路径

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