坐席辅助系统（Agent Assist）正在经历大模型带来的范式变革。过去，系统只能提供静态的知识库检索；现在，大模型可以在通话过程中实时生成建议、风险提示甚至完整的回复草稿。
根据 CCW Digital 2024 年的一项调查，使用大模型辅助的坐席，其平均处理时长（AHT）缩短了 28%，而首次呼叫解决率（FCR）提升了 19%。例如，美国保险巨头 Allstate 部署的坐席辅助系统，能够实时分析坐席与客户的对话，并在屏幕侧边栏自动弹出相关的保险条款、理赔流程甚至情绪安抚话术。
关键突破在于“上下文感知”。传统系统只识别关键词，而大模型能理解整个对话的意图演进。例如，当客户从抱怨账单突然转向询问取消服务时，辅助系统会立即调整策略，不再推荐账单解释话术，而是生成挽留方案。GlobalConnect 的 Agent Copilot 产品进一步整合了 CRM 数据，可以在坐席接通电话的瞬间，自动生成客户近期行为画像（如“已连续三个月使用高级服务”），并建议个性化服务方案。
然而，过度依赖 AI 辅助也可能导致坐席技能退化。行业最佳实践建议：系统只提供“建议”而非“强制”，且坐席需定期接受无辅助的模拟训练。预计到 2025 年，超过 70% 的呼叫中心将部署某种形式的大模型坐席辅助系统。