Mulai 1 September, "Persyaratan Koordinasi Layanan Pelanggan Manusia dan AI dalam Layanan Kontak Pelanggan" (GB/T 47746—2026) resmi berlaku. Ini adalah standar nasional pertama di China yang secara khusus mengatur cara kerja sama antara layanan pelanggan manusia dan AI. Standar ini berada di bawah Komite Teknis Standardisasi Layanan Nasional, dipimpin oleh China National Institute of Standardization, dengan lebih dari tiga puluh lembaga ikut menyusunnya — mulai dari operator telekomunikasi, produsen elektronik rumah tangga seperti Gree, Haier, dan TCL, hingga perusahaan asuransi seperti Great Wall Life Insurance. Semuanya adalah sektor dengan volume panggilan tinggi yang paling awal menempatkan chatbot di garis depan.
Standar ini mengatur empat hal. Pertama, pembagian tugas: pertanyaan yang sering muncul dan sudah terstandardisasi diserahkan ke AI, sementara keluhan, sengketa, percakapan yang emosional, dan urusan bisnis yang rumit diserahkan ke manusia. Kedua, jalur transfer ke agen manusia harus jelas, tidak boleh disembunyikan berlapis-lapis menu atau dipersulit lewat alur berputar-putar agar pelanggan menyerah. Ketiga, saat terjadi peralihan antara AI dan manusia, riwayat percakapan dan data pelanggan harus disinkronkan otomatis, sehingga pelanggan tidak perlu mengulang ceritanya dari awal. Keempat, ditetapkan dimensi penilaian kualitas layanan, mencakup kecepatan respons, pengenalan makna bahasa, efisiensi transfer, dan tingkat kepuasan. Ada dua ketentuan lagi yang lebih langsung menyangkut konsumen: lansia, penyandang disabilitas, dan kelompok serupa harus diprioritaskan tersambung ke manusia; janji yang menyangkut harga atau pengembalian dana wajib dikonfirmasi oleh manusia. Perusahaan juga harus bertanggung jawab penuh atas apa yang diucapkan layanan pelanggan AI mereka, dan tidak bisa lepas tangan dengan alasan "dihasilkan algoritma."
Ambang Batas yang Sudah Masuk Hitungan Biaya
Waktu berlakunya standar ini berkaitan dengan tren data pengaduan. Menurut data semester pertama yang dirilis China Consumers Association, organisasi konsumen di seluruh China menerima 985.928 pengaduan, turun 1,01% dibanding periode sama tahun sebelumnya, menyelesaikan 567.926 di antaranya, dan mengembalikan kerugian ekonomi senilai 447 juta yuan. Berdasarkan kategori, masalah layanan purnajual menempati porsi tertinggi, yaitu 26,79%, dan untuk pertama kalinya layanan pelanggan AI disebut secara khusus sebagai kategori tersendiri — janji palsu, sulitnya tersambung ke manusia, dan konten yang dihasilkan tidak akurat adalah tiga masalah yang paling banyak dikeluhkan.
Kalau dipetakan ke pembukuan, semuanya jadi lebih jelas. Biaya mempekerjakan satu agen layanan pelanggan manusia mulai dari 3.000 yuan per bulan, bahkan lebih tinggi di kota tingkat satu; sementara satu paket sistem layanan pelanggan AI bisa disewa mulai dari 99 yuan per bulan. Selisihnya sekitar tiga puluh kali lipat. Bagi perusahaan e-commerce berskala menengah ke atas, beralih ke chatbot bisa langsung memangkas biaya tenaga kerja lebih dari 1 juta yuan per tahun. Karena menyambungkan pelanggan ke manusia murni biaya, sementara membuat pelanggan menyerah murni penghematan, membuat jalur transfer beberapa lapis lebih dalam pun jadi pilihan desain yang masuk akal — menu bertumpuk menu, waktu antre yang makin panjang, hal-hal yang dikeluhkan dari sisi pengalaman pengguna ini, di atas kertas hitung-hitungan biaya justru jadi angka positif.
Li Ning, profesor di School of Economics and Management, Tsinghua University, menyebut pendekatan ini sebagai "bentuk yang keliru dari efisiensi biaya," dengan menilai bahwa "secara kasat mata biaya layanan pelanggan memang turun, tapi masalahnya sendiri tidak benar-benar terselesaikan." Biaya itu tidak hilang, hanya berpindah dari daftar gaji perusahaan ke waktu konsumen — satu jam ekstra yang terbuang itu tidak pernah tercatat di laporan keuangan mana pun, sehingga tidak ada yang bertanggung jawab atasnya.
Sebuah laporan Xinhua yang terbit sebelum standar ini berlaku mencatat pengalaman seorang konsumen bermarga Wu, yang berulang kali berkomunikasi tanpa hasil dan merasa "seperti meninju kapas" — butuh lebih dari satu jam baginya untuk akhirnya tersambung ke manusia. Ada kalimat lain yang beredar di media sosial yang menggambarkan kontradiksi ini lebih tajam: "Layanan pelanggan AI bukannya tidak pandai bicara, tapi tidak becus menyelesaikan masalah." Kemampuan bahasa chatbot sudah lama memadai, yang kurang adalah wewenang untuk benar-benar menyelesaikan masalah dan pihak yang mau bertanggung jawab.
Bagaimana Standar Rekomendasi Bisa "Bergigi"
GB/T 47746—2026 adalah standar nasional yang sifatnya rekomendasi, sehingga perusahaan yang tidak mematuhinya pun tidak bisa dibilang melanggar hukum — inilah yang membuat banyak orang menganggapnya hanya formalitas di atas kertas. Kekuatan sesungguhnya bukan pada sanksi, melainkan pada pembuktian. Liao Huaixue, senior partner di Taihe Pengxiang Law Firm, mengajukan logika "kepercayaan yang wajar": jika perusahaan menempatkan AI di posisi pintu masuk layanan pelanggan resmi, konsumen punya alasan wajar untuk percaya bahwa AI itu mewakili kehendak perusahaan. Begitu logika ini diterima, kalimat penyangkalan seperti "jawaban AI tidak mewakili posisi perusahaan" atau "konten yang dihasilkan algoritma tidak memiliki kekuatan hukum" jadi sulit dipertahankan. Dengan adanya klausul standar nasional ini, mediasi asosiasi konsumen dan pemeriksaan oleh regulator pasar kini punya tolok ukur konkret untuk menilai apakah "jalur transfer ke manusia sudah cukup jelas" atau "janji seharusnya ditepati," tanpa harus membuktikan dari nol setiap kali apa yang dianggap wajar.
Standar yang sifatnya rekomendasi biasanya berubah menjadi pembatas nyata lewat tiga jalur: dimasukkan ke dalam persyaratan teknis pengadaan dan tender pemerintah, dikutip oleh regulator dalam pemeriksaan khusus, dan diperlakukan sebagai kebiasaan industri oleh pengadilan serta lembaga mediasi. Cepat lambatnya ketiga jalur ini bergerak akan menentukan apakah pengalaman nyata benar-benar berubah setelah 1 September. Kalau dihitung kasar, jika sebuah platform membuat jalur transfer ke manusia terlihat jelas di halaman depan dan menyinkronkan informasi secara otomatis sehingga memangkas separuh waktu penanganan setiap sengketa, biaya tenaga kerja pun akan naik kembali sebanding dengan itu — sebagian dari penghematan 1 juta yuan tadi pada akhirnya harus "dikembalikan." Hitungan ini justru paling dipahami oleh perusahaan sendiri, dan di situlah letak hambatan implementasinya.
Arah teknologi pun mulai bergeser. Selama dua tahun terakhir, peningkatan kemampuan chatbot layanan pelanggan lebih banyak berfokus pada pemahaman makna bahasa dan percakapan multi-putaran, alias "semakin mirip manusia." Standar ini menggeser fokus ke koordinasi — mengenali kapan harus mundur, menyerahkan konteks secara utuh, dan membuat agen manusia yang mengambil alih bisa memahami situasi hanya dalam hitungan puluhan detik. Ini lebih mendekati persoalan rekayasa teknik, dan berhasil tidaknya bergantung pada kemauan perusahaan untuk berinvestasi dalam integrasi sistem.
Pada hari pertama standar ini berlaku, sebagian besar antarmuka layanan pelanggan di berbagai platform belum menunjukkan perubahan yang mencolok. Ujian sesungguhnya baru akan terlihat pada lonjakan pengaduan berikutnya, saat itulah porsi layanan purnajual dalam laporan asosiasi konsumen akan memberikan jawabannya.
Sumber: Xinhua, analisis data pengaduan China Consumers Association, CocoLoop, National Public Service Platform for Standards Information; nomor standar dan lembaga pemimpin penyusunan diverifikasi dari informasi rilis resmi standar, sementara jumlah pengaduan, jumlah penyelesaian, dan porsi layanan purnajual mengacu pada buletin asosiasi konsumen.