資策會產業情報研究所（MIC）發布「AI客服行為與意向大調查」。高達87%網友曾使用過智慧程度不等的AI客服，資深產業分析師柳育林指出，全球普遍面臨人力緊缺的困境，AI客服市場正快速起飛，企業期望據此大幅提升服務效率與優化成本，甚至帶來洞察商業需求、提升顧客體驗等效益。不過目前有59%用戶屬於低頻率使用者，僅21%為高頻率用戶，反映出AI客服的使用頻率仍相對有限，未來在應用範圍與服務體驗上仍有大幅提升空間。然而相較前一年，有43%用戶增加使用頻率、僅5%減少使用頻率，顯示出隨著企業加速導入，國內AI客服的使用動能明顯增強。

 

資策會MIC調查顯示，AI客服用戶曾使用比例最高的前五名行業，依序為金融保險（55%）、電信通訊（38%）、零售電商（32%）、餐飲服務（26%）、科技與消費性電子（23%）。關注不同年齡層，46-65歲用戶曾用金融保險AI客服的比例超過六成，而18-25歲年輕用戶不僅增加使用頻率（53%）的比例最高，且零售電商、餐飲服務的曾用經驗也高於各年齡層。資深產業分析師柳育林預期，近年零售電商、餐飲服務的AI客服應用成長將更顯著，而發展較早的金融與電信將持續深化既有應用。

 

整體網友認為比較重要的AI客服能力，前五名依序為「答案正確與實用性（67%）、溝通流暢與理解力（52%）、轉介真人機制（46%）、回應速度與即時性（32%）、溝通的服務態度（13%）」。資策會MIC資深產業分析師柳育林表示，網友重視答案正確與實用性的比例明顯高於其他能力，反映出顧客最在乎問題有沒有被解決，除了可以建立常態更新、滾動優化的高品質知識庫，也需要完備能無縫轉介真人客服等機制。調查顯示，57%用戶曾有AI客服無法解決、成功轉介真人客服的經驗，然而仍有36%用戶曾有未成功轉介真人客服的不佳體驗。短中期內，人機協作將是AI客服最具實務可行性的發展型態，特別是涉及共情需求或風險決策的案件，更適合轉介給真人客服處理，關鍵將在於過程是否能無縫轉接並保留既有對話脈絡。

 

資策會MIC進一步調查不同智慧程度的AI客服使用經驗，可發現智慧程度低的AI客服曾用比例最高，有66%網友曾使用「規則回應型」、40%曾使用「理解推理型」，僅18%曾使用「擬人互動型」，其中，「規則回應型」主要依預設條件處理；「理解推理型」可進行多輪對話與任務判斷；「擬人互動型」強調自然、靈活的互動。資深產業分析師柳育林表示，未來三種AI客服混合運用的情況可能更加普遍，由「規則回應型」處理極度標準化的問題；由「理解推理型」處理多輪排障等結構化任務；由「擬人互動型」處理意圖模糊、開放式諮詢與需要自然互動的服務情境。

 

資策會MIC資深產業分析師柳育林表示，行業特性也會決定三者配置的比重與定位，例如監管要求較高的行業，可依服務情境選用或結合自然語言理解（NLU）與生成式AI（GAI），搭配受控的知識檢索、業務規則與系統流程，兼顧互動彈性與風險控管。需要注意的是，結合GAI的客服雖能應對多樣化的顧客需求，卻需要更嚴謹的把關，如嚴防AI幻覺帶來的虛假或誤導資訊、確保回答符合產業規範、避免敏感資料外洩或未經授權的模型訓練、防止過度閒聊而造成服務失焦或越界回應等。

 

針對用戶對AI客服的滿意度，資策會MIC調查顯示，42%用戶滿意、23%不滿意，有35%用戶滿意度普通。隨著消費者對AI客服靈活度與實用性的期待日益提高，目前的AI客服雖能解決不少基礎問題，卻尚未普遍帶來超乎預期的服務體驗。針對網友對於AI客服發展的關注焦點，57%網友認為AI客服在互動時有必要揭露其非真人；而針對是否擔憂AI客服會紀錄與分析溝通內容，48%網友持觀望態度，擔憂程度高（28%）與擔憂程度低（24%）相差不大。針對AI客服體驗非常差，是否會影響對於企業或品牌的觀感與決策，僅11%網友幾乎沒影響，約40%有些影響，而影響程度中等以上者近5成，顯示不良的AI客服體驗將成為企業或品牌流失顧客的潛在破口，即便只是微小的體驗摩擦，也可能在無形中侵蝕觀感與決策。

 

*調查說明：2025年Q4，採網路調查，為期1個月，有效樣本數1,068份，在95%信心水準下，抽樣誤差±3.0%