一次航班延误,我满心焦虑地开始投诉流程。传统的客服沟通往往耗时且效果不佳,而这次我接触到了 AI Agent。在输入航班信息和投诉内容后,AI Agent 迅速理解并分析了我的问题,快速给出了可能的延误原因及后续处理建议,让我心中有了底。它还能随时根据我的追问提供更详细的信息,比如不同航班的候补情况等。从这次经历可以看出,AI Agent 最适合在处理繁琐的客户服务事务中发挥作用,如航班延误投诉,它能高效、准确地提供信息和解决方案,大大提升客户的满意度和处理效率。
本文来自微信公众号:R.S.罗夏,作者:罗夏Leo,题图来自:AI生成
那天回国的航班,在伊斯坦布尔机场足足停留了近24小时。
不是暴风雨,不是罢工,而是一个听起来就很模糊的理由:“operation issue”。这趟航班据说经常延误,而这次我们刚好是那“常规异常”的一部分。
机场没给酒店,只能在椅子上蜷缩一晚。休息厅的椅子无法躺平,根本靠不住腰。最难熬的不是疲惫,而是那种——你明明买了服务,对方却毫无歉意地“例行失责”,你却毫无应对工具的感觉。回国第一天的工作也被耽误。
于是我打开电脑,决定不再忍耐。
一、五分钟Brief之后,GPT开始替我“打这场仗”
我先问:“这种情况我可以投诉索赔吗?”
GPT回答得干脆利落,引用的是欧盟的261/2004号条例:
“对于从欧盟出发的航班,如因航空公司责任导致延误超过3小时,乘客有权获得250至600欧元不等的补偿。9小时延误显然已满足条件。”
然后,它快速给出了几步执行策略:
拟好一封带有法条引用的英文邮件;
语气保持冷静但强硬,强调维权立场;
提供多个投诉路径,包括航空公司客服邮箱、欧洲管理局平台、土耳其航空民航总局投诉信箱,甚至是相关高管公开邮箱。
我只用了5分钟把情况说清,GPT就处理了整个写信、查找、推送的过程——不仅是语言能力,而是一种近乎“代理人式”的能力。
二、一封“模板回复”之后,它帮我升级施压手段
第二天,对方果然来信回复。但内容一眼看出是标准模板:
“我们对本次不便深表歉意,但此次延误属于不可控运营问题,因此不适用于赔偿条款。”
GPT立刻提醒我:“这封信的核心问题在于,没有解释具体的‘不可控原因’,也没有引用条文细则,是典型的第一轮搪塞。”
然后,它帮我进行了以下动作:
拟定一封结构严谨的反驳邮件,要求对方明确责任归属与法规依据;
同步将投诉内容与回函一起,发送至土耳其民航总局;
补充了相关航班的历史延误记录截图作为佐证,形成“结构性问题证据链”。
两天后,航空公司“服软”,提供现金赔偿600欧元,外加一封正式道歉函。
我再次请GPT评估它们给出的多个赔偿选项(现金、积分、旅行支票),它明确建议现金最优,避免限制条件和变相稀释赔偿价值。
当然,GPT还做不到和真正的AI Agent一样帮我去做其中的每一步,只在关键节点让我做判断和交付结果;但是其中的每一步执行都是非常明确的,agent来代理执行的过程是完全可以想象和实现的。
三、回过头看,投诉过程就是AI Agent的理想战场
这次体验后我突然意识到:AI Agent最现实、最刚需、也最能体现价值的应用场景,投诉一定是其中之一。
因为它碰巧满足AI Agent能够处理的结构型复杂任务的所有特征:
法规隐蔽、语言门槛高;
投诉路径分散,各方责任模糊;
多数企业依赖用户“懒得再争”,用标准化回信消解行动意愿。
AI Agent的优势,恰恰是结构化处理信息、保持理性判断、持续性推进流程。它不会疲倦,不会动摇,不被情绪裹挟,也不容易被糊弄。它能帮你保持姿态、占据信息主动、持续地推进每一个可能奏效的手段。
在这样的结构性战场上,它比人类更冷静,也更有效。
投诉,是一个刚性动机 + 高信息差 + 成果可验证的稀缺场景,几乎是AI Agent最理想的测试地。
四、投诉是一种现代生存的结构实验
投诉是现代生活中的“微型结构斗争”。它不是破坏规则,而是逼迫规则兑现它应有的逻辑。普通人在结构中容易失语,而AI Agent恰恰擅长填补这种“结构缝隙中的话语空白”。
信息时代的公平,从来不是自动到来的。真正的不公平,往往不是规则缺席,而是“知道规则的人”与“不知道规则的人”之间的落差。
投诉,就是这种信息落差的集中体现。你知道越少,代价越大;你表达越不专业,被忽视的可能性就越高。
AI Agent无法替你感同身受,但它可以成为你在结构迷宫中的向导。它不创造权利,却可以让你拥有“争取应有权利的语言和路径”。
我们或许无法改变航空公司的延误系统,但至少,我们可以不再用沉默支付延误的成本。
PS:fun fact:
最近生气的时候,第一反应是打开GPT说:帮我用专业的语言表达愤怒。
本文来自微信公众号:R.S.罗夏,作者:罗夏Leo