SP面試:如何解決客服人力不足的問題?
SP面試:如何解決客服人力不足的問題?

一起來思考流程優化case,還有我之後的反思。

轉眼間我到SP已經三年多了,噢不,才三個多月!每個月領薪水時都覺得好珍貴,錢怎麼這麼難賺(揮淚)(我媽還常打電話給我,很擔心地問:看新聞一直在講你們家虧錢耶,薪水真的有入帳齁!)

來分享一下之前一直想分享的面試經驗(要不然我快忘了記憶開始模糊,這症頭),這篇文章先分享一開始HR電話面試的過程、題目,還有我最近的體悟。

一開始HR跟我約電話簡短15分鐘聊一下,介紹一下他們目前的機會,聽起來是個輕鬆認識的聊天,好呀聊一聊有何不可,就很快答應了。

讓我很驚訝的是,當時我問她職缺內容,她說目前公司正在擴編,職缺還沒確定,這太隨興了吧XDDD,但她一一介紹了該公司各部門做的事情與需要的核心能力,非常鉅細靡遺!我默默驚訝一下,遇到了專業的人資了,然後她詢問我,對哪一個部門有興趣。

咦?可以我自己選嗎XD

我跟她說,以我現在的職涯方向,會想做產品經理,但這樣的職缺SP放在在新加坡,接下來第二順位可能行銷(Product Marketing),但我很清楚以我的能力與經驗,不太可能去做電商行銷,我應該比較適合營運部門專案管理、流程優化這一塊。

她說,她看完我的資歷之後,也覺得我很適合,不然她現在提一個case給我,請我快速思考一下,如果是我會怎麼處理這個問題?

這個問題是:

如果目前客服人力已經有100個人,但是由於公司成長速度超快,大家已經overloading,團隊主管估計應該要補到200個人才行,你會怎麼處理?

大家可以一起想一想,如果是你,會怎麼解決這個問題?也許你會有更好的解法。

其實我覺得有點驚訝,因為我不太有接觸過電商客服,說好的輕鬆聊聊呢,怎麼突然來了個case冏。

我當時的回答

我當時的回答如下:

首先,我應該先不會做任何改變。他們都已經很忙了,還要配合我這個門外漢做的所謂優化建議,根本只是去添亂的。

我會先觀察、統計,甚至加入他們,跑過整個作業流程。

在這段期間內,我的觀察重點是:

  1. 來電都是詢問什麼樣的問題?是既有問題?還是針對特定活動衍伸出來的問題?還是遇到bug?還是消費糾紛?
  2. 這些問題的答案,是網路上找不到的,還是找得到的?
  3. 人力不足是全部時段都不足,還是會有某些尖峰時間會不足?
  4. 人力回答問題所花的時間,是都在回答問題或安撫客人,還是在查找資訊或與各部門確認?
  5. 從客人打電話進來,到確認資訊,到回答問題,到真正解決問題、客人滿意,各流程會花多少時間?流程中最花時間的是哪一塊?

分析完這些問題之後,我會對團隊目前的人力狀況有更清楚的概念,才能從中擷取出可以優化的地方。

例如,如果用戶問的問題是使用上的問題,例如怎麼使用xxx,一方面是看app能如何優化引導,從根源減低用戶疑問,另外一方面,這屬於常見且能公開的問題,網站上應該要搜尋得到,如果沒有應該補上,如果已經有了,但用戶依然打電話進來,要進一步檢查資訊是否容易找到(關鍵字有沒有放對),解答是否簡短易懂等。

又例如資料查找或詢問,這代表用戶可能需要在電話中等待,甚至一通電話無法解決問題,還要回電,其實很浪費時間,且時間都花在無法創造價值的等待與釐清,若有這樣的狀況,可能代表公司沒有給客服人員足夠的資訊、訓練、文件或查詢系統,或查找權限,或是客服人員回答信心還不夠(沒足夠被授權),或能力不夠。

自動化的機會

然後HR根據我的假設,進一步給我一些資訊,然後說,如果這些都做了,人力還是不足怎麼辦?

然後我說,接下來可能我就會考慮自動化的機會,例如針對某些問題的自動化語音回答,像信用卡公司不是都能語音自動撥放帳單金額嗎?那應該就是很常被問,但又很制式能由電腦回答的問題。在其他的介面上,也許也能利用chatbot之類的方式自動化回答,減少客人打電話進來的機會。

但這些解法的建置成本可能比較高,而且要自動化回答,我想系統的問題分類架構資訊等等,都要夠清楚,程式才爬得到,短期內也無法紓解人力需求,可能要搭配短期的外包人力來解決一些較簡單的問題,針對來電客服的尖峰時間,也可以用這些人力來做調度。

HR還是不死心問我,如果這樣人力還是不夠怎麼辦?

我說,如果以上這些都無法解決問題,這時我才會考慮加人,因為加人的成本高,且不是短期內就能找到人,還能讓它上手回答所有問題的,還要花原本的人力訓練他,如果客服這塊真的這麼重要,而且確認是長遠、持續會有的需要,也許能從公司內找有相關經歷的人先頂一下,再一邊加速找人。

但是,最後我想強調,這要從公司整體利益去思考,因為我被詢問的問題是如何解決客服人力的問題,這是我的回答,但也許這件事評估影響後發現,沒有必要花這麼多的成本或力氣去解決?例如客服人力不足換來的,可能是用戶打電話進來要花的等待時間,從5秒變成10秒?但開發自動化系統要花的成本巨大?那還是要衡量這個問題「值不值得被解決」。

以上是我的回答,不知道你有沒有更好的解法呢?

實際執行之後,發現我漏了一個重要因素

不過在實際跑過流程優化專案之後,我現在有不一樣的體悟。

我在前面的回答裡面,遺漏了一個非常重要的因素:

(為什麼這個字放大後,在網頁版上看起來這麼歪!)

這些方法要做都能做,但是所謂的流程優化,就是要改變到人們既有的做事方法,甚至是心態與價值觀,但是這些人為什麼提供你資訊呢?為什麼要配合你改變呢?這就是所謂組織改變的摩擦力了。

不知道大家記不記得,國中時有學過靜摩擦力和動摩擦力,當一個物品靜止時,要讓它開始移動,要先克服一個「靜摩擦力」,這個靜摩擦力,會比之後讓物品繼續移動的「動摩擦力」還要更大,等到物體動起來,就只需要克服較小的動摩擦力就能繼續往前了。(讀者OS:你可以說中文嗎?)

什麼意思呢?就是要你出門運動很困難,但是好不容易從沙發爬起來,穿了球鞋出了門之後,要跑步就很簡單了。

所以還是加人最快了(被老闆桶死)。

不是啦!我認為應該更細緻處理這個問題。

一部分是要許多的溝通,讓大家都知道這個優化的目的--「不是在嫌棄他們現在做得差」、「也不是要用自動化把他們取代」、「也不是不體諒他們的辛苦,硬不加人」,而是希望他們能專注在更有價值的事情,然後大家一起討論怎麼樣才能讓自己的工作更有價值,要讓他們自己想改變、自己也努力一起找方法才行,而且,已經做很久的人,一定對整個流程能優化的地方,有更多的想法。

然後是改變要漸進,不要激起抗拒(溫水煮青蛙?!),而且始終要記得改變是為了對方,而不是自己的績效與KPI(操之過急對方很容易會有這種感覺)。

能隨環境變化調適改變的人

最後,一開始就找到「能隨著環境變化調適改變」的人很重要,也就是說,找到那個摩擦係數低,很容易一推就動起來的人(停止!不要再講理化了!)。

雖然這虛無飄渺,但我有個同事跟我說過一句話,我覺得非常有道理:面試人時,如果她問到面試者的需求,對方希望公司「要有明確的流程或制度」,或是離開前公司的原因是:「太亂流程不清楚」,那們她就會認為這個不是適合的人選。

我很認同,一方面是因為這是一家還在瘋長的新創公司(真的很瘋!),有這樣的想法不切實際,他進來一定會失望,而且這代表這個人不夠積極,不會主動去改變自己認為可以優化的地方,如果是我,會覺得流程改善由我自己做起,何必去期待公司把一切準備好?(都準備好又有人要抱怨繁文縟節沒彈性了,我的體悟是,改變的人永遠會積極改變,抱怨的人永遠抱怨)。

以上就是我的電話面試經驗與最近的想法,另外一個小小的驚訝是,我很難得遇到這麼專業的HR耶!討論過程中一度懷疑,其實不是人資而是該部門主管吧?!但是去Linkedin人肉發現,真的是HR!是國外主修人力資源畢業的專業人資(國內有這種系所嗎?),整個討論過程覺得自己也學到很多,是很舒暢的一次討論。(話說講完電話發現已經過一小時,說好的15分鐘輕鬆聊聊呢!)

本文由Evonne Tsai授權轉載自其Medium

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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
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國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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