YundaDesk招客服软件，最怕问了一圈「是否支持 AI」「是否支持多渠道」，每家都说支持。上线后才发现：AI credit 怎么扣不清楚，AI 学错没人审，退款能被自动承诺，WhatsApp 和 TikTok 还得在两个后台来回切。
RFP 问卷不是走流程，而是把边界提前问穿。下面 30 个问题，适合采购、客服负责人和老板一起用。不要只收「是/否」，要供应商给截图、流程、账单样例和失败场景。
先问定位：它到底替你解决什么
别一上来比功能表。先确认你买的是普通收件箱，还是能让 AI 先接、人工兜底 的全渠道 AI 客服。
- 你们的核心对象是什么：AI 客服、共享工作台、知识库、AI 助手，还是营销自动化？
- 客户-facing AI 的回答依据来自哪里？能否指向知识库、政策或客户历史？
- AI 答不上、客户要求人工、或命中高风险规则时，如何转人工？
- 是否有像 Yuna 这样的商家侧 AI 助手，用来查经营数据、配置规则、把经验教给 AI 客服？它是否不接触客户？
客服软件招标要问的 30 个问题：选型前先看行业变化
问计费：别只看月费
AI 客服的坑常在二次计费。旺季对话量一涨，如果口径不清，预算很快失控。
- 套餐内是否包含 AI credit？额度如何展示、预警、续用？
- 是否按对话、解决、结果、工单或消息额外收费？触发口径是什么？
- 坐席、渠道、知识库容量、多语言能力是否另收费？
- 旺季临时加量，是自动扣费，还是先提醒再确认？
- 能否按我方渠道量级给一份月度账单样例？
| 计费项 | 要问清楚的点 | 风险 |
|---|---|---|
| AI credit | 是否套餐内含、超额怎么处理 | 预算不可预测 |
| 坐席 | 是否按 agents (seats) 收费 | 旺季扩编变贵 |
| 结果计费 | 是否按 outcome / resolution 收费 | 解决越多越贵 |
| 渠道 | WhatsApp、TikTok、邮件等是否另计 | 全渠道被拆碎 |
YundaDesk 的方向是套餐内含 AI credit，不按对话或解决二次计费。采购时可以直接问所有供应商：如果客服量翻倍，我的账单会怎么变？
问学习：越用越聪明，还是越用越失控
「AI 会学习」不是越自动越好。坐席答错、客户诱导、临时政策变动，都不应该未经确认就进入系统。
- AI 没答上的问题，会如何被收集？
- 坐席补答、坐席纠正 AI 后，是否生成待确认学习建议？
- 学习建议是否必须由老板或管理员确认后才生效？
- 每条学习内容是否可追溯、可测试、可一键回滚？
- 能否区分知识、技能、客户记忆，而不是混在一起？
可以追问一个场景：坐席今天错说「大促商品可无条件退款」，AI 明天会不会自动学会？正确答案应该是不会，最多生成待确认学习建议，管理员拒绝后不生效。
问渠道：全渠道不是贴满图标
跨境客服的复杂度来自渠道。网站挂件、自定义 API、邮件、WhatsApp、Telegram、Messenger、Instagram、TikTok、LINE、微信、VKontakte、Zalo、YouTube，都可能是入口。供应商说全渠道，要问到工作台层面。
- 上述渠道是否都能接入？
- 所有消息是否进入同一个工作台？
- 同一客户在不同渠道的身份，是否能自动合并？
- 客户档案是否有国家、语言、时区、社媒 ID 等跨境字段？
- AI 是否自动跟随客户语言？人工接手时能否看到原文和上下文？
重点不是「能不能接」，而是坐席是否还要切后台、AI 是否用同一份知识库、客户档案是否能沉淀。更多判断方法可看 /zh/blog/omnichannel-inbox-explained/。
问风险边界：退款、赔付、改价谁拍板
AI 时代选型，必须把高风险动作单独问清楚。退款、赔付、改价、投诉升级，不是自动化越多越好，而是审批和审计要稳。
- 哪些意图会强制转人工？规则能否由商家配置？
- 退款、赔付、改价是否永远需要人工审批？
- 审批人能否看到订单、会话、客户历史、AI 建议和知识依据？
- AI 是否只能收集信息和给建议，不能自动执行高风险动作？
- 审批、纠正、回滚是否留痕，方便审计？
这一组要让供应商现场演示：客户要求退款后，系统如何识别风险、转人工、生成摘要、进入审批，最后由人决定。边界设置也可参考 /zh/blog/ai-first-human-backed-boundary/。
问主动触达：能开口，也要会克制
主动触达能帮客户在结账、物流异常、尺码犹豫时少走弯路，也可能变成打扰。
- 是否支持仅观察、每条需我确认、自动发送三种模式？
- 是否有冷却、频率上限、静默时段、客户在聊不插话、别打扰名单、敏感动作必过人这些护栏？
- 护栏能否被关闭？如果能，谁有权限、是否留痕？
好的答案不是「我们能自动追单」，而是「我们能在受控条件下主动开口」。建议先跑观察模式，再进入确认发送，最后只自动化最稳的场景。
问上线验证：让交付可测试
最后看供应商能否把演示落到生产。真正要交付的是知识库、渠道、规则、审批、报表都能跑。
- 上线前能否用历史会话做测试集，并记录回答、依据、是否转人工？
- 知识库如何搭建：上传文档、抓取网站、手动问答分别怎么用？
- 上线后能否看到 AI 没答上、人工补答、纠正 AI、学习建议采纳与回滚记录？
验收时可以直接跑这份清单：
- 选 50 条真实历史会话，覆盖物流、尺码、退换货、投诉和多语言问题
- 每条回答能看到依据，答不上会转人工
- 高风险词触发审批，而不是自动承诺退款或赔付
- 坐席纠正 AI 后，只生成待确认学习建议，不自动生效
- 管理员采纳后，能测试、能追溯、能回滚
如果供应商只给标准演示，不愿跑你的测试集，上线风险会很高。愿意一起看失败样例、把规则修准的团队，通常更懂客服现场。
RFP 的价值，是提前问清最容易出事故的地方：账单会不会失控，AI 会不会乱学，全渠道是不是同一个工作台，高风险动作有没有人审批。把这 30 个问题问完，你选到的就不只是「带 AI 的客服软件」，而是能接住跨境客服压力、并且越用越聪明的系统。