在数字化浪潮中，智能客服被寄予厚望，成为企业与用户沟通的重要桥梁。当我们带着好奇提问，却常常遭遇'一问就懵'的窘境——AI无法理解复杂语境、答非所问、机械重复预设答案。为何号称'智能'的服务如此'不智能'？
技术瓶颈是核心原因。当前多数智能客服基于规则引擎或基础自然语言处理，缺乏深层次语义理解和上下文关联能力。当用户偏离预设问题轨道，系统便陷入混乱。
数据训练不足导致'知识盲区'。智能客服的'智商'取决于喂养的数据质量与数量，若训练样本单一、更新滞后，面对新兴问题或专业咨询时必然捉襟见肘。
服务设计存在缺陷。许多企业为节省成本，过度依赖全自动化服务，未设置顺畅的人工转接机制。当AI无法解决问题时，用户被困在'死循环'中，体验感急剧下降。
值得注意的是，智能客服的'不智能'折射出更深层问题：技术应用与用户需求的错位。企业追求效率至上，却忽略了服务的本质——解决实际问题。若不能以用户为中心优化算法、完善知识库、建立人机协同机制，所谓的'智能'终将是空中楼阁。
未来，智能客服需突破'伪智能'困境，从'听懂问题'向'理解意图'进化，从'机械应答'向'价值创造'转型。唯有如此，信息咨询服务才能真正实现智能化的初心。
