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客户案例｜150万骑手背后，AI Agent稳住的不只是客服成本

原创

2026/07/17 17:42:57

来源：天润融通

作者：Tian

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本文摘要

很多人理解即时配送平台，第一反应是算法、订单调度和运力规模。但真正进入运营现场会发现，一个平台能不能稳定履约，不只取决于有多少骑手，而取决于这些骑手能不能持续理解规则、信任规则，并愿意稳定接单。尤其是佣金怎么算、奖金什么时候发、为什么接不了单、注册流程卡在哪里、等级权益有没有变化，这些问题看起来都是客服咨询，但本质上关系到骑手的收入预期和接单状态

很多人理解即时配送平台，第一反应是算法、订单调度和运力规模。

但真正进入运营现场会发现，一个平台能不能稳定履约，不只取决于有多少骑手，而取决于这些骑手能不能持续理解规则、信任规则，并愿意稳定接单。

尤其是佣金怎么算、奖金什么时候发、为什么接不了单、注册流程卡在哪里、等级权益有没有变化，这些问题看起来都是客服咨询，但本质上关系到骑手的收入预期和接单状态。

对即时配送平台来说，骑手不是普通用户，而是履约网络的稳定器。

骑手的问题如果得不到及时、清晰、一致的回应，影响的也不只是一通电话的体验，而可能是接单意愿、活跃度、留存率，甚至高峰期的履约稳定性。

这也是为什么我们服务的国内头部的即时配送平台，会重新评估它的骑手服务入口。

因为在全年近400万分钟通话、平均每天超过1万通电话的背后，平台真正要解决的，不是“谁来接电话”，而是如何用更低成本、更稳定的方式，持续管理百万级骑手网络中的规则解释、问题响应和运营不确定性。

每天1万通电话，

暴露百万骑手运营的复杂度

以我们服务的这家即时配送平台为例，其在全国拥有约150万骑手。不同骑手分布在不同城市、不同业务场景和不同等级体系中，每天都会围绕接单、配送、结算、注册、等级管理、奖励规则等问题产生大量咨询。

这些问题看起来并不复杂，很多都有标准答案。但难的地方在于，平台面对的不是一个标准化咨询场景，而是一个高度动态的运营场景。

一方面，问题本身相对标准。佣金、奖金、规则、等级、注册流程，大多有明确口径和解释路径。

另一方面，骑手的表达并不标准。很多骑手不会按照平台设定好的关键词提问，而是用非常口语化、碎片化的方式描述问题。有时只说现象，有时表达不完整，有时还带着情绪。

再加上骑手经常在街边、商场、道路、配送途中打电话，环境嘈杂，沟通时间有限，对响应速度和理解准确性要求更高。

这就形成了一个典型矛盾：

平台规则是清晰的，但骑手理解并不天然一致；
平台制度是存在的，但需要被持续解释；
问题答案是标准的，但骑手的表达往往是非标准的。

当这个矛盾放大到150万骑手规模时，咨询量就会变成非常高频的运营压力，导致该平台在在骑手服务场景中，一年累计通话时长接近400万分钟，平均每天需要接近1万通电话。

这个数字表面上看是客服压力，实际上反映的是百万骑手运营的复杂度。

如果平台不能持续、稳定、统一地解释规则，就很难让大规模骑手始终保持对平台机制的清晰理解和稳定预期。

Agent 的价值，

是把规则解释能力规模化

该平台引入Zenava，核心并不是为了简单替代人工接电话，也不是为了做一个“更像真人”的语音机器人。

而是为了把平台对骑手的规则解释能力，变成一种可以规模化、持续化、稳定化输出的运营能力。

在骑手咨询场景中，平台最需要的不是偶尔答对几个问题，而是在每天上万通电话中，持续做到三件事：

第一，稳定承接高频问题。

骑手的咨询随时发生，尤其在收入结算、奖励发放、等级变化、活动规则调整等节点，问题会集中爆发。传统人工很难在高峰期无限扩容，传统语音机器人又容易因为理解偏差导致体验下降。

Zenava可以在高并发场景下持续响应骑手来电，把大量标准问题稳定承接下来，避免服务入口在高峰期被打爆。

第二，保持规则解释一致。

对于平台来说，规则不只是要被制定出来，更要被准确传递给骑手。如果不同人工解释口径不一致，或者骑手多次咨询得到不同答案，就会进一步放大误解和不信任。

Zenava基于统一知识和流程进行响应，可以持续按照统一口径解释佣金、奖金、等级、注册、管理规则等问题，减少因解释不一致带来的纠纷和重复咨询。

第三，降低等待和转人工压力。

骑手打电话时，往往希望快速获得明确答案。如果等待时间过长，或者多次转接仍然无法解决问题，服务体验就会直接影响其对平台的判断。

通过Zenava，大量标准问题可以在前端直接完成识别和解答，减少无效等待和不必要的人工转接，让人工资源更多处理复杂、争议性和高价值问题。

这意味着，Agent 在这里承担的不是简单问答角色，而是平台规则解释体系的一部分。它把原本依赖人工经验和排班能力的服务承接，转化为可复制、可扩展、可持续的运营能力。

不是单纯降本，

而是用更低成本稳住服务入口

从成本角度看，这个案例也有非常直观的价值。

按照全年接近400万分钟通话量计算，如果完全依赖人工承接，相当于需要约50至60个座席，对应成本约为500万至900万元。

但使用 Zenava，在稳定服务承接能力和真人客服一样的响应水平的同时，整体成本不到200万元。

但如果只把这个结果理解为“AI客服降本”，反而把案例看小了。

这个案例的关键，是平台用更低成本，稳住了一个原本很难规模化的骑手服务入口。

过去，骑手规模越大，咨询量越高，平台就越依赖更多人工、更多排班和更多外包资源来承接。规模增长带来的，不只是服务成本增加，还有管理复杂度、响应不稳定和解释口径不一致。

而引入Zenava，该平台获得的是一种更可持续的骑手运营能力：

在高频咨询中持续响应骑手；
在复杂表达中准确识别意图；
在规则解释中保持统一口径；
在高峰压力下稳定承接服务需求；
在不线性增加人力的情况下，支撑更大规模骑手网络运转。

所以，这个案例的核心价值，不是“少花了多少钱接电话”，而是平台把原来高度依赖人工、难以规模化复制的骑手服务能力，变成了可持续、可扩展、可管理的运营能力。

对即时配送平台来说，订单算法和骑手规模决定了履约网络的上限。但能不能持续管理骑手的收入预期、规则理解和接单状态，决定了这个网络能不能稳定运转。

这正是 Zenava 呼入 Agent 在顺丰同城骑手服务场景中的真正价值：它不是在替平台接电话，而是在帮助平台稳住百万骑手背后的履约网络。

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