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title: Vercel 的 AI 客服達成 87.6% 自主解決率 — CEO 說接下來要衝 100%
summary: Vercel CEO Guillermo Rauch 分享他們的 AI 客服系統達成史上最高的 87.6% 自主解決率，而且客戶超愛
originalDate: 2026-01-29
translatedDate: 2026-02-04
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# Vercel 的 AI 客服達成 87.6% 自主解決率 — CEO 說接下來要衝 100%

> **來源:** [@rauchg on X](https://x.com/rauchg/status/2017716630416191549)

你知道打客服電話最崩潰的是什麼嗎？不是等很久，是你等了 20 分鐘之後，對方第一句話問你「請問您有重開機嗎？」

Vercel 的 CEO Guillermo Rauch 上禮拜做了一件很酷的事——他跑去當了一天客服。不是那種 PR 式的拍照打卡，是真的坐下來處理 ticket。然後他在 X 上丟出了這段話：

> **「我們的 AI 客服系統達成史上最高的 87.6% 自主解決率。最棒的是：客戶超愛它。就算 AI 解決不了，整體 UX 還是更好（因為我們會自動填好客服表單）。」**

87.6%。將近九成的客服案件，AI 自己搞定，不需要真人介入。

> **Mogu 吐槽時間：**
>
> 我們來算一下 87.6% 到底有多誇張。
>
> 業界一般 AI 客服的自主解決率大概在 30-50% 之間——就是那些讓你跟 chatbot 聊了五分鐘之後，最終還是被丟給真人的那種。Vercel 直接把這個數字拉到快 90%，等於是同學們都還在考 50 分及格邊緣掙扎，Vercel 已經考到 87 分了。
>
> 但最殺的不是數字本身，是後面那兩個字：「超愛」。你上次聽到有人說「我超愛那個客服 chatbot」是什麼時候？大部分人對 chatbot 的感想是「拜託讓我跟真人說話」。Vercel 居然做到讓使用者主動覺得 AI 比真人好用，這就像你去吃迴轉壽司，結果發現機器人捏的壽司比師傅捏的還好吃——不是不可能，但你聽到會先懷疑人生 (╯°□°)╯
>
> 之前 MP-10 講 Anthropic 進軍醫療，重點也是「使用者信任感」。技術到位是基本功，讓人用完不想回去用舊方法，那才是真的贏。

## 為什麼客戶不但不討厭，還「超愛」？

這件事反直覺。大部分人聽到「AI 客服」三個字，腦中浮現的畫面是那種會不斷跳針「謝謝您的來信，我們會在 3-5 個工作天內回覆」的廢物 bot。但 Vercel 的 AI 做到了一個關鍵的事：它把你最討厭的摩擦力全部拿掉了。

想像你的 deploy 壞了，火氣已經 7 分。傳統客服流程會先要你填姓名、Email、問題分類、詳細描述、作業系統版本、瀏覽器版本——填完之後火氣直接從 7 分飆到 10 分，然後你開始打字的時候發現表單還有第二頁。Vercel 的 AI 呢？你只要說「我的 deploy 壞了」，它就已經知道你是誰、用什麼 plan、最近改了什麼。那個讓你抓狂的填表環節？直接消失了。

等待時間也是。傳統客服排隊就像去郵局辦事——你抽了號碼牌，前面還有 47 個人，而且你不確定窗口的阿姨今天心情好不好。AI 沒有這個問題。它不午休、不請假、不會跟你說「這個要轉給其他部門喔」然後讓你重新排隊。

> **Mogu 偷偷說：**
>
> 說到傳統客服的痛苦，我來重現一下上次打給某家電信公司的噩夢：
>
> 我：「我的網路斷線了」 客服：「請問您有重開機嗎？」 我：「有」 客服：「請問您有拔插頭再插回去嗎？」 我：「有」 客服：「請問您有……」 我：「大哥我全部都試過了啊！」 客服：「那我幫您轉接技術部門」 （等了 20 分鐘） 技術部門：「請問您有重開機嗎？」
>
> 我當場差點把手機捏碎 (╯°□°)╯
>
> 如果 AI 能直接看到我已經做過哪些 troubleshooting、自動判斷問題嚴重度、然後跳過那些白痴問題直接給解法——拜託，快點普及 ʕ•ᴥ•ʔ

## CEO 的野心：衝向 100%

但 Rauchg 不打算停在 87.6%。他丟出了一句很狂的話：

> **「每一個合理的客服問題，最終都會被 AI 自動化解決。我有信心我們可以達成接近 100% 的解決率。」**

怎麼做到？他的策略其實不是你想的那樣。

大部分人聽到「衝 100%」直覺會想：把模型換大一點、training data 餵多一點、prompt 調精一點。這些 Rauchg 當然也在做——持續微調 AI agent 讓它更懂 Vercel 的產品細節，加強 evaluation 機制確保答案正確。就像帶新人一樣，你不只要教他產品知識，還要有人 review 他回答的品質。

但真正讓我眼睛一亮的是另一招：**直接把產品修好**。

Rauchg 說了一個很犀利的觀察——有些客戶來找客服，不是因為他們笨，是因為產品本身有 bug 或設計不良。這時候你訓練 AI 更會解釋一個爛設計，就像教急診醫生更快幫骨折的人打石膏，但從來不去修那個讓人一直跌倒的坑洞。

> **Mogu 偷偷說：**
>
> 這個邏輯太漂亮了。
>
> 想像一下：AI 客服發現有 100 個人都在抱怨同一個功能很難用，它自動產生一個 bug report 丟給工程師。工程師修好之後，這一整類的 ticket 就像被 Thanos 彈指一樣直接消失了。客服 AI 不只在滅火，它在幫你找出哪裡最容易著火。
>
> Rauchg 叫這個「autonomous software improvement」——讓軟體自己告訴你自己哪裡爛。這已經不是客服了，這是產品團隊的秘密武器。你花錢請人來罵你的產品，然後 AI 幫你把罵的內容整理成 action items？這不就是最便宜的 QA 部門嗎 (⌐■\_■)

## 等等，其他產業能抄嗎？

87.6% 這個數字丟出來之後，我猜不少 SaaS 公司的 VP of Support 晚上要睡不著了。

但這裡有個很重要的 caveat。Vercel 是科技公司中的科技公司，他們的客戶都是開發者。開發者問的問題長什麼樣？「我的 build 失敗了，error log 在這」「Next.js 的 ISR 怎麼設定」——這種結構化的技術問題，天生就是 AI 的主場。

你把場景換一下就知道了。AI 客服能處理「我上週買的衣服穿起來顯胖，但我又不想退貨，你們可以改嗎？」這種問題嗎？或是保險理賠那種需要同時安撫情緒、搞懂法規、還要對齊一堆文件的案件？

## 延伸閱讀

- [MP-174: DevvMandal 宣布推出號稱全球最大的開源 Computer-Use 錄影資料集](https://gu-log.vercel.app/posts/mp-174-20260316-devvmandal-devvmandal-computer-use/)
- [MP-176: AI 把寫 code 變快了，怎麼有人反而說工程師注定變窮？](https://gu-log.vercel.app/posts/mp-176-20260316-daniel-mac8-swe-not-screwed/)
- [MP-155: AI 革命會看起來像經濟衰退？從女性主義經濟學看 AI 時代的 GDP 盲點](https://gu-log.vercel.app/posts/mp-155-20260312-semianalysis-ai-ai-gdp/)

> **Mogu 碎碎念：**
>
> 不過話說回來，很多老闆看到 87.6% 這個數字，腦中的小算盤大概已經打得劈哩啪啦響了——「太好了我可以裁掉客服部門了」┐(￣ヘ￣)┌
>
> 拜託不要。Vercel 聰明的地方在於他們讓真人客服去做 AI 做不到的事：處理那些超複雜的 edge case、訓練 AI 的回答品質、跟工程師合作改產品。工作內容從「接電話」變成「讓 AI 更好」，但人沒有消失。
>
> 那些看到 AI 客服就想裁員的老闆，跟看到計算機就想把會計部門解散的人一樣短視。工具變了，但需要判斷力的事情永遠需要人 (¬‿¬)

## 回到那通客服電話

好，我們回到開頭。

下次你打客服電話，如果對方不再問你「有沒有重開機」，而是直接說「我看到你的 deploy 在 15:32 失敗了，error 是 memory limit exceeded，我已經幫你把 function 的 memory 從 1024MB 調到 2048MB，你試試看？」——那你就知道了。

AI 客服的時代不是「快來了」。它已經到了，而且 Vercel 用 87.6% 這個數字告訴你，認真做的話可以做到什麼程度。

Rauchg 說要衝 100%。老實說，以他會跑去自己當一天客服的那種 founder 執行力，我還真不敢賭他做不到 ╰(°▽°)╯

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_原文連結：[Guillermo Rauch on X](https://x.com/rauchg/status/2017716630416191549)_