借助DeepL Agent实现无忧退款

退款、退货和换货是客服团队处理最常见的支持请求。 

他们也是情感投入最深的人。当客户的资金安全受到威胁时，任何延误或失误都可能迅速侵蚀信任。毕竟，谁都不喜欢觉得自己吃亏。 

但尽管退款请求本身可能相当常规，处理退款仍需耗费大量精力。销售代表通常需要同时操作多个系统和工具，包括客户支持平台、计费与订阅系统、账户管理以及内部政策文件。与此同时，客户正焦急地等待问题解决，而工单队列仍在持续增长。 

客户看不到的是，幕后正上演着一场寻宝游戏。客服代表必须手动整合来自多个系统的信息，应用复杂的政策规则，并起草个性化回复——这一切都只为处理单个请求。这既耗时又容易出错，令人沮丧。

当系统之间无法相互沟通时，人类便成为连接的纽带。传统自动化通常依赖API连接工具——当内部或专有系统缺乏API时，这些工作流程就会中断。即使API确实存在，其实施也往往需要IT部门投入大量精力。对于缺乏快速或便捷IT支持的团队而言，部署和维护集成本身就成了一个项目，这不仅拖慢了进度，还限制了自动化技术实际能实现的效果。 正因如此，对客服负责人来说，这不仅是运营上的不便：随着工单量的增长，它更会演变成一个不断加剧的可扩展性、成本和用户体验问题。

这正是人工智能代理大显身手之处。但并非任何人工智能代理都能胜任。

DeepL Agent 客户服务团队解决方案

人工智能智能体与聊天机器人的区别在于，前者能够进行推理、计划并采取行动。DeepL Agent的独特之处 DeepL Agent 与众不同之处在于它专为工作场景打造。该系统采用企业级安全防护与控制机制设计，通过浏览器实现跨系统操作——包括内部或专有系统——与您日常使用方式完全一致，可全程完成各项任务。无需编码，无需集成。 

为 客户服务 团队而言，这意味着更快速、更顺畅的解决方案——尤其当工作具有时间敏感性且很少局限于单一系统时。

只需用自然语言给它下达任务，它就能计划整个取消工作流程——从确定达成目标的步骤，到搜集整理信息、分析数据并解决问题。对于需要审批与复核的环节，它会主动反馈，同时记录每个步骤，确保流程全程透明。 

任何人都能使用它来自动化处理最复杂的请求，而无需编写任何代码。其设计秉持安全为本的原则，符合全球最为严苛的标准，包括欧盟《人工智能法案》和 ISO 27001 认证。 

DeepL Agent如何处理退货、退款和换货

让我们深入了解DeepL Agent如何处理SaaS订阅的标准退款请求。每个步骤涉及的系统在不同行业中可能有所不同，但这并不重要，因为DeepL Agent能与您所有的工具协同工作，无需任何定制集成。  

分析车票

DeepL Agent 首先会导航至您的客户支持平台（如 Zendesk），并读取请求内容。它提取出推动流程进展所需的关键细节。

账户与订阅验证

手持票务详情，代理人便转向账户管理系统——这通常是内部专有工具，不提供API接口。这对DeepL Agent来说不是问题，因为它通过登录浏览器访问系统，就像人类操作一样。在识别客户的订阅信息后，系统将转至计费系统，以获取验证所需的相关日期和订阅计划信息。

政策验证与退款执行

代理将订阅数据与内部政策文件进行交叉核对，以确认资格。验证通过后，系统将返回计费系统以启动取消流程并计算退款金额。Teams可配置工作流程在此处暂停，并在继续执行前呈现清晰总结供人工审批。

清晰、合规的客户沟通

处理完退款后，客服人员返回支持平台起草个性化回复。该文件包含所有相关细节——客户信息、订阅状态、取消日期、退款金额及处理时限——发送前需截屏留存以备查验。

使用子代理处理大规模请求

在企业层面，这些请求很少是逐个到达的。DeepL Agent可部署子代理并行处理多个工单——筛选队列、识别取消或退款请求，并同步完成处理。这样，您就能更快地清理队列，保持响应时间高效，而无需增加人员编制。

提升客服团队的承载能力，减轻其工作压力

通过将退款和取消工作流程交由DeepL Agent处理，您的客服团队便能专注于提升客户忠诚度和留存率的对话，让客服代表在需要同理心的关键时刻，有更多空间与客户建立信任。

当DeepL Agent处理重复性任务时，人类始终掌控全局：关键阶段的审核确保准确性，而跨系统的持续身份验证则保护敏感数据免遭未经授权的访问。由于销售代表不再需要在不同标签页之间来回切换以拼凑信息，他们能够专注于解决实际问题。

当票务量激增时，团队不再感到不堪重负。他们知道DeepL Agent正与他们并肩工作。