CRM系统进行业务办理、业务查询、工单受理等操作时，需要人工在CRM菜单中查找点击对应菜单和按键，加上业务种类繁多，缺少有效的智能化和自动化辅助工具，因此客服部门对一线业务人员系统操作要求较高。
RPA可以在客户服务中心承担接近69%的工作，特别是当RPA机器人与对话机器人、大数据分析相结合以后。下面具体介绍几个应用场景。
·收集和管理客户数据：呼叫中心的客户服务人员在每天的业务处理过程中，需要收集和整理大量的客户数据信息，因此可以让RPA来帮助完成客户数据的采集和录入。在后续的服务过程中，RPA还可以负责自动维护客户数据、查询客户数据，以减少客服人员的人工处理时间，同时可以减少人为的失误。
·知识库查询和推荐：为了解答客户的疑问，客服人员经常会使用知识库系统，知识库中通常包含各类资费信息、营销活动、业务知识等。由于知识过于庞杂，客服人员需要花费很多时间来获取这些信息。RPA可以自动进入知识库系统，按照客户需求获取知识库中的相关信息，使前端客户服务人员更快捷、更准确地获取信息。
·自动创建摘要信息：RPA可以收集和分析来自电话的输入数据，避免呼叫中心员工类似的手动记录工作，并允许员工将精力集中在客户的需求上，从而更有效地解答客户的问题。同时，自动生成的摘要脚本还会缩短整个客户服务的平均处理时间，以便客服人员接听更多电话，提高单位时间的呼叫量。
·积压业务处理：如果当天有一些没有来得及接听的客户电话，可以由RPA自动生成待呼叫邀请客户的清单，由员工或者外呼系统在第二天再次拨打电话，以消除客户的不满情绪。
·收集客户的投诉和建议：在呼叫中心中，客户有时会采用文本的方式进行投诉和信息反馈，如发送邮件和网站留言等，而客户服务人员又经常会忽略这些信息。RPA可以自动搜集和整理客户的这些投诉和反馈信息，并及时发送给对应的客服人员进行处理。
Chatbot已经能够完成外呼工作，而且在外呼过程中，客户难以分辨是否是真人在与他们对话。因此，RPA机器人与Chatbot结合还可以帮助完成自动接听的工作任务。RPA机器人的数量也可以即时增加或减少，以匹配呼叫中心不断波动的客户需求。
RPA可以同时快速更新或查询多个系统中的信息，而无须在屏幕之间来回切换，能够基于知识库进行动态搜索，使客服人员实现“零错误操作”。我们最早了解到的智能语音助手是基于NLP、语音解析和合成技术，用于替代客服与客户沟通的一类机器人。今天的RPA机器人是基于操作行为、知识库，能够满足业务处理的一类机器人，在AI和RPA机器人的共同进步下，可以为客户服务领域带来更多的创新发展。
