在零售行业，线上客服早已不只是回答“有没有货”“怎么退货”那么简单。用户带着情绪而来——可能是着急、失望，也可能是期待或犹豫。如果AI客服只会机械回复，不仅解决不了问题，还可能激化矛盾。那怎么让AI真正“听懂”情绪？关键在于训练语料的情绪标签是否真实、细腻、有层次。
很多团队会用人工标注的方式给对话打上“生气”“开心”等标签，但情绪远比这复杂。比如“有点不爽但还能沟通”和“已经愤怒到要投诉”，虽然都算负面情绪，但应对策略完全不同。这时候，引入经过验证的心理测评工具，就能提供更精准的情绪分级依据。例如，通过简短的自评量表了解用户当下的焦虑水平、情绪稳定性或人际敏感度，再将这些维度映射到历史对话中，就能构建出带有心理背景的语料库。AI模型在这样的数据上训练，更容易识别出细微的情绪变化，并做出更人性化的回应。
有人可能会问：让用户填测评会不会增加负担？其实在实际应用中，测评可以非常轻量化。比如在一次客服交互结束后，系统悄悄嵌入两三个问题：“刚才的沟通让你感到被理解了吗？”“你现在的烦躁程度是1到5分中的几分？”这类微测评既不会打断服务流程，又能积累高质量的情绪反馈。更重要的是，这些数据背后有心理学理论支撑，比如基于大五人格、情绪调节策略或依恋风格的框架，让标签不只是主观判断，而是可解释、可复现的心理指标。
像橙星云这样长期深耕心理测评的平台，已累计生成超过4500万份报告，覆盖职场压力、亲密关系、青少年情绪等多个场景。这些沉淀下来的常模数据和用户行为模式，恰好能为零售企业构建更贴近真实人群的情绪标签体系提供参考。比如，某类用户在面对物流延迟时更容易表现出高焦虑+低信任倾向，AI就可以提前调整话术，优先安抚而非直接解释规则。
零售的本质是人与人的连接，哪怕中间隔着屏幕和算法。当AI客服不仅能准确回答问题，还能感知用户是“疲惫的妈妈”“焦虑的毕业生”还是“谨慎的中年人”，服务才真正有了温度。而这种能力，离不开对人类情绪复杂性的尊重和科学建模。
把心理测评融入客服语料训练，并不是为了给用户贴标签，而是让技术更谦卑地向人的感受学习。毕竟，一句“我理解你现在很着急”之所以有效，是因为它背后真的“理解”了那份着急从何而来。