虽然AI客服越来越普遍，但人工客服仍被列为急需人才，这主要有以下几方面原因：
复杂问题处理能力
理解与推理的深度
人工客服能够深入理解客户问题背后的复杂情境和隐含需求。例如，在金融服务领域，客户询问关于遗产继承涉及的复杂理财账户处理问题时，这其中可能涉及到不同的法律法规、家庭关系以及账户类型等多方面因素。人工客服可以综合这些复杂的信息进行深入的推理和分析，而AI客服可能会因为规则的局限性或数据的不完全性，难以准确把握问题的核心并提供有效的解决方案。
应对特殊情况
在许多业务场景中，会出现一些特殊的、非标准化的情况。以医疗客服为例，患者可能描述一种非常罕见的病症症状组合，或者是有特殊的用药禁忌与个人健康史交织的复杂情况。人工客服可以凭借经验、专业知识以及与客户的深入沟通，来灵活处理这些特殊情况，而AI客服可能无法很好地应对这些超出其预定义规则和数据范围的情况。
情感沟通与客户体验
情感共鸣
人工客服能够与客户建立情感共鸣。当客户遇到问题时，可能会带有焦虑、愤怒或者沮丧的情绪。例如，在航空客服场景中，如果航班延误导致旅客行程受阻，旅客打电话投诉时情绪激动。人工客服可以通过语气、措辞等方式表达理解、同情和歉意，让客户感受到被关心和尊重，从而在一定程度上缓解客户的负面情绪。而AI客服虽然可以模拟一些情感回应的话术，但难以真正实现情感共鸣。
个性化服务
人工客服可以根据客户的独特情况提供个性化的服务。在高端酒店客服场景中，人工客服可以根据客人的特殊要求，如为庆祝纪念日的夫妇安排特别的房间装饰、定制个性化的餐饮服务等。他们能够从与客户的对话中捕捉到这些个性化需求的线索，而AI客服往往更多地基于一般性的规则和数据提供相对标准化的回答，较难满足客户高度个性化的需求。
业务知识更新与灵活性
快速适应业务变化
企业的业务规则、产品信息和服务内容经常会发生变化。例如，电商平台在促销活动期间可能会临时调整优惠规则、商品退换货政策等。人工客服可以迅速接受培训并适应这些变化，在与客户沟通时准确传达最新的信息。而AI客服则需要重新进行数据更新和算法调整，这一过程可能会存在一定的滞后性，并且可能会因为数据更新不完全而导致回答错误。
知识整合与创新应用
人工客服能够整合不同领域的知识来解决问题。在企业服务领域，当客户咨询关于如何将新的环保政策与自身企业的数字化转型相结合以提升竞争力时，人工客服可以综合环保知识、企业管理知识和数字化技术知识等多方面内容进行解答。这种跨领域知识的整合和创新应用能力是目前AI客服较难完全具备的。
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