隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等高新技術(shù)蓬勃發(fā)展，金融行業(yè)尤其是傳統(tǒng)銀行業(yè)逐漸發(fā)生了變革。除此之外，人工服務(wù)成本不斷增加、服務(wù)效率低以及智能化程度低也使得銀行業(yè)的轉(zhuǎn)型迫在眉睫。同時(shí)，人工智能的發(fā)展也給傳統(tǒng)銀行業(yè)帶來(lái)了諸多的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。為了提升服務(wù)感知、服務(wù)效率、降本增效等目標(biāo)，出現(xiàn)了智能客服的應(yīng)用，它可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)幫助客戶回答問(wèn)題、引導(dǎo)用戶輸出意圖、話務(wù)分流等來(lái)提升用戶體驗(yàn)，從而加快銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐。
本文從智能客服機(jī)器人、語(yǔ)音質(zhì)檢分析、智能外呼、智能語(yǔ)音導(dǎo)航四個(gè)應(yīng)用分析智能客服發(fā)展帶來(lái)的用戶價(jià)值和企業(yè)價(jià)值，詳細(xì)分析銀行業(yè)智能客服發(fā)展面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，并對(duì)未來(lái)提出相關(guān)的展望。
1.
背景
近年來(lái)，語(yǔ)音識(shí)別、合成、自然語(yǔ)言理解等人工智能（Artificial Intelligence,AI）技術(shù)的發(fā)展，不斷的催生了各行各業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用，對(duì)智能化、高效率、優(yōu)服務(wù)提出了更高的要求。此外，中國(guó)人口已經(jīng)進(jìn)入老年型，預(yù)計(jì)2040年老年人將占比將超過(guò)20%，中間勞動(dòng)力缺失，服務(wù)業(yè)的壓力也不斷的增加，用AI、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等高新技術(shù)替代人工服務(wù)成為了當(dāng)前社會(huì)發(fā)展的一種趨勢(shì)。
以金融業(yè)為代表的銀行業(yè)，無(wú)疑是信息化最強(qiáng)的行業(yè)，擁有豐富的用戶信息，也是重復(fù)性勞動(dòng)最強(qiáng)的服務(wù)業(yè)?？蛻袅坎粩嗟脑龆嗪头?wù)人力不足存在逆差，導(dǎo)致服務(wù)效率降低，客戶投訴率升高，因此亟需新興的技術(shù)突破現(xiàn)有的服務(wù)模式。如何利用人工智能技術(shù)將客戶服務(wù)中心不斷的朝向智能化、個(gè)性化、精細(xì)化方向發(fā)展，也是目前銀行業(yè)深入研究與探索的目標(biāo)之一。
2.
銀行業(yè)的智能客服應(yīng)用
2.1智能客服機(jī)器人
早期的客服機(jī)器人的接入渠道主要以網(wǎng)頁(yè)端為主，通常在企業(yè)官網(wǎng)為主，以文本交互為主，后期逐漸迭代APP版客服機(jī)器人。隨著蘋(píng)果Siri機(jī)器人的誕生，語(yǔ)音技術(shù)的引入帶來(lái)一種新的交互方式，目前客服機(jī)器人對(duì)接渠道包括網(wǎng)頁(yè)、短信、微信等多媒體渠道，交互形式不僅限于文本，主要包括語(yǔ)音、短視頻、虛擬數(shù)字人多模態(tài)的方式呈現(xiàn)在客戶視野中。
手機(jī)銀行APP的應(yīng)用多為解決用戶簡(jiǎn)單的問(wèn)題，機(jī)器人的類(lèi)型也多樣，主要包括問(wèn)答型、任務(wù)型、閑聊型三種類(lèi)型，問(wèn)答型機(jī)器人是智能對(duì)話系統(tǒng)的初級(jí)形式，表現(xiàn)形式為一問(wèn)一答的形式。
用戶發(fā)出提問(wèn)請(qǐng)求，系統(tǒng)識(shí)別用戶意圖之后，自動(dòng)匹配相應(yīng)的答案，做出相應(yīng)的執(zhí)行任務(wù)。單輪對(duì)話比較強(qiáng)調(diào)自然語(yǔ)言理解，但是一般不涉及上下文，指代消解，省略或隱藏信息，相對(duì)技術(shù)要求更低，實(shí)現(xiàn)難度也很低，應(yīng)用也更加成熟可靠。它主要應(yīng)用于目標(biāo)明確并且對(duì)話時(shí)間較為端的淺服務(wù)類(lèi)的業(yè)務(wù)中。銀行業(yè)的客服機(jī)器人給客戶提供理財(cái)產(chǎn)品的基本介紹，綜合積分查詢，信用卡掛失等一些基本問(wèn)題的介紹，應(yīng)用比較局限，但是替代人工解決問(wèn)題的效率比較明顯。
任務(wù)型機(jī)器人一般表現(xiàn)與用戶多輪交互形式出現(xiàn)，對(duì)話過(guò)程中，機(jī)器人也會(huì)發(fā)起詢問(wèn)，而且多輪對(duì)話過(guò)程中還涉及到?jīng)Q策的過(guò)程，與單輪對(duì)話相比會(huì)顯得更加的智能，在銀行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景也更加的豐富。智能機(jī)器人與用戶進(jìn)行多輪交互的過(guò)程，可以理解為機(jī)器人進(jìn)行“信息檢索+決策”的過(guò)程，機(jī)器人對(duì)話過(guò)程中需要獲取用戶的關(guān)鍵信息進(jìn)行語(yǔ)義理解和決策，并提供結(jié)果。
閑聊型機(jī)器人是檢索知識(shí)庫(kù)類(lèi)型的，不需要任何的邏輯，只需強(qiáng)大的閑聊知識(shí)庫(kù)即可滿足用戶需求。
2.2 智能質(zhì)檢分析
傳統(tǒng)客戶中心系統(tǒng)產(chǎn)生了大量的錄音文件，而這些文件的質(zhì)檢工作僅僅依賴質(zhì)檢組長(zhǎng)人工抽檢并調(diào)聽(tīng)錄音，這種抽檢覆蓋率目前行業(yè)僅占1-2%左右，覆蓋量完全不足，意味著大量錄音文件存在潛在價(jià)值完全被忽略。由于覆蓋不足的問(wèn)題，質(zhì)檢停留在規(guī)范客服座席人員的服務(wù)規(guī)范，無(wú)法抓取錄音中存在的需求商機(jī)、產(chǎn)品改進(jìn)建議以及企業(yè)的輿情風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題。應(yīng)用智能語(yǔ)音分析技術(shù)，自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以將這些海量的錄音文件轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化文本索引，再通過(guò)業(yè)務(wù)建模，實(shí)現(xiàn)全量的質(zhì)檢，并可從中挖掘分析有價(jià)值信息，為運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷(xiāo)提供支撐（圖1）。
圖1 智能質(zhì)檢分析架構(gòu)圖
語(yǔ)音質(zhì)檢分析可以將語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)，角色分離，情緒檢測(cè)，靜音檢測(cè)等功能，服務(wù)過(guò)程中觸犯敏感詞提示，禮貌用語(yǔ)規(guī)范提示等，然后生成相應(yīng)的質(zhì)檢結(jié)果報(bào)表，以此規(guī)范座席人員服務(wù)用語(yǔ)，幫助銀行進(jìn)行高效的客服質(zhì)檢與質(zhì)量分析，使海量的客戶心聲數(shù)據(jù)有效利用，提升服務(wù)質(zhì)量與管理水平。
質(zhì)檢質(zhì)量直接影響企業(yè)的服務(wù)規(guī)范和形象，質(zhì)檢的前一步動(dòng)作需要完備的分析模型，對(duì)銀行的每一個(gè)業(yè)務(wù)線的業(yè)務(wù)精細(xì)劃分，分為通用模型和業(yè)務(wù)模型，通用分析模型一般是服務(wù)用語(yǔ)、服務(wù)規(guī)范、禮貌用語(yǔ)等。業(yè)務(wù)分析模型根據(jù)各家銀行特有業(yè)務(wù)場(chǎng)景，一般包括銷(xiāo)戶挽留、貸款申請(qǐng)、信用卡掛失等業(yè)務(wù)大類(lèi)，分析模型越精細(xì)，質(zhì)檢質(zhì)量越高，人工干預(yù)成本越低。同時(shí)，質(zhì)檢結(jié)果獲取的優(yōu)質(zhì)錄音，作為服務(wù)案例庫(kù)，可以進(jìn)行分享與培訓(xùn)，提高整個(gè)客服團(tuán)隊(duì)的整個(gè)服務(wù)質(zhì)量，形成一個(gè)優(yōu)良的服務(wù)閉環(huán)。
最后要明確的是質(zhì)檢結(jié)果不是為了克扣服務(wù)人員的績(jī)效，懲罰員工。質(zhì)檢是一個(gè)優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部服務(wù)機(jī)制，更好的服務(wù)用戶，提高用戶體驗(yàn)，這點(diǎn)很重要。如果只是拿來(lái)硬性管理和所謂的績(jī)效，那么質(zhì)檢就失去了真正的意義與價(jià)值，最終形成一個(gè)優(yōu)質(zhì)的閉環(huán)很重要。
2.3 智能外呼
隨著銀行業(yè)的業(yè)務(wù)模式不斷的創(chuàng)新，業(yè)務(wù)規(guī)模也不斷的括擴(kuò)大，對(duì)電話營(yíng)銷(xiāo)以及催收的需求愈發(fā)強(qiáng)烈，加上現(xiàn)在人口紅利的消失、人工服務(wù)成本以及運(yùn)營(yíng)成本的增加，銀行對(duì)智能外呼的需求迫在眉睫。傳統(tǒng)外呼系統(tǒng)存在人員流動(dòng)性大，培訓(xùn)成本高、營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化率低以及客服人員容易受情緒等問(wèn)題，而營(yíng)銷(xiāo)導(dǎo)致服務(wù)效率下降和用戶體驗(yàn)差。
目前銀行業(yè)主要是應(yīng)用于催收、營(yíng)銷(xiāo)、回訪、核身場(chǎng)景，其中催收?qǐng)鼍笆亲顬閺?fù)雜的場(chǎng)景，對(duì)話過(guò)程中涉及到話術(shù)的監(jiān)管合規(guī)性、用戶核身以及多輪交互過(guò)程中能否正確的意圖識(shí)別，對(duì)話過(guò)程中涉及到的流程節(jié)點(diǎn)比較多，需要在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行埋點(diǎn)標(biāo)注用戶意圖以便接下來(lái)的二次催收、營(yíng)銷(xiāo)以及風(fēng)險(xiǎn)控制。
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，用戶對(duì)智能外呼機(jī)器人的要求也不斷的增高，在營(yíng)銷(xiāo)或者催收過(guò)程中，如果機(jī)器人的聲音比較僵硬、情緒沒(méi)有起伏、語(yǔ)音識(shí)別以及語(yǔ)義識(shí)別效果差，用戶會(huì)產(chǎn)生立馬掛機(jī)的現(xiàn)象。
因此，針對(duì)這種現(xiàn)象對(duì)語(yǔ)音技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)提出了更高的要求，同時(shí)，要保證外呼機(jī)器人達(dá)到比較好的效果主要看外呼線路，機(jī)器人質(zhì)量（依賴人工智能技術(shù)），話術(shù)制作和外呼名單這四點(diǎn)，其中名單的精準(zhǔn)性影響接通率，需要根據(jù)各家銀行客戶的特點(diǎn)即客戶畫(huà)像鎖定用戶，名單的質(zhì)量差人工外呼也會(huì)造成接通率和回款額低的現(xiàn)象。
另外，智能外呼只是營(yíng)銷(xiāo)或者電催的一種工具，不能完全依賴，需要人機(jī)輔助的方式，撥打出的客戶已經(jīng)要跟進(jìn)，需要不斷的優(yōu)化機(jī)器人，調(diào)整運(yùn)營(yíng)思路和方法很重要。
2.4 智能語(yǔ)音導(dǎo)航
語(yǔ)音導(dǎo)航是解決客服熱線傳統(tǒng)按鍵IVR菜單層級(jí)過(guò)深和業(yè)務(wù)承載有限的弊端，實(shí)現(xiàn)菜單扁平化，減輕人工服務(wù)壓力?？蛻粽f(shuō)出需求，即可獲得所需的信息與服務(wù)，充分享受自然語(yǔ)音交互帶來(lái)的高效、便捷體驗(yàn)。相對(duì)于外呼系統(tǒng)，它是針對(duì)客戶端呼入的場(chǎng)景。
相信在我們?nèi)粘艽?0000號(hào)，或者銀行的服務(wù)熱線查詢賬單的時(shí)候，已經(jīng)不再是傳統(tǒng)的按鍵式服務(wù)了（按1查優(yōu)惠活動(dòng)，按2查賬單等）現(xiàn)在是模擬真人客戶與你對(duì)話。你想查詢什么業(yè)務(wù)，通過(guò)自由語(yǔ)音表達(dá)，即刻進(jìn)行到業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)中，這就是語(yǔ)音客服機(jī)器人，解決了傳統(tǒng)按鍵IVR菜單層級(jí)過(guò)深和業(yè)務(wù)承載有限的弊端，畢竟手機(jī)上只有9個(gè)按鍵，業(yè)務(wù)越多，層級(jí)就越深，用語(yǔ)言交互，實(shí)現(xiàn)菜單扁平化，減輕人工服務(wù)壓力。
現(xiàn)在語(yǔ)音技術(shù)發(fā)展相對(duì)比較成熟，市面上有很多廠商可以提供比較好的解決方案，但是針對(duì)方言、語(yǔ)言歧義、口語(yǔ)化等問(wèn)題還待突破，另外相對(duì)于外呼系統(tǒng)，語(yǔ)音導(dǎo)航的難度相對(duì)較大，由于呼入的用戶意圖無(wú)法確認(rèn)，用戶的話術(shù)無(wú)法預(yù)測(cè)，容易產(chǎn)生無(wú)法識(shí)別用戶意圖的現(xiàn)象，中斷服務(wù)的情況。無(wú)法窮盡的話術(shù)以及對(duì)話場(chǎng)景設(shè)計(jì)是語(yǔ)音導(dǎo)航的瓶頸，這種情況一旦識(shí)別是高凈值客戶或者年齡群比較大的客群，直接切入轉(zhuǎn)人工服務(wù)，快速幫助客戶解決問(wèn)題，防止無(wú)法業(yè)務(wù)引流導(dǎo)致的客戶流失。
3.
智能客服的挑戰(zhàn)
3.1 AI技術(shù)瓶頸
銀行業(yè)普遍使用AI、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)提升服務(wù)感知、服務(wù)效率從而幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型和網(wǎng)點(diǎn)變革，推動(dòng)智慧金融的發(fā)展，但是基于目前人工智能技術(shù)的發(fā)展實(shí)現(xiàn)真正意義的智能化還有很長(zhǎng)的路要走。
作為現(xiàn)在企業(yè)應(yīng)用范圍最廣的是智能機(jī)器人，它的服務(wù)質(zhì)量強(qiáng)依賴于自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)音交互技術(shù)的發(fā)展，但這些技術(shù)尚未成熟，存在很大的優(yōu)化空間，導(dǎo)致智能客服不夠“智能”，服務(wù)缺失精準(zhǔn)度及人文關(guān)懷，也是整個(gè)行業(yè)面臨的共同困境。
目前的智能客服多數(shù)是基于龐大的行業(yè)知識(shí)庫(kù)的問(wèn)答系統(tǒng)，利用后臺(tái)檢索模式實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別、理解、回答用戶簡(jiǎn)單而又重復(fù)性問(wèn)題，但一旦涉及到銀行的復(fù)雜業(yè)務(wù)比如理財(cái)、轉(zhuǎn)賬、貸款等很難實(shí)現(xiàn)邏輯上的多輪交互功能，深度業(yè)務(wù)專(zhuān)家梳理業(yè)務(wù)場(chǎng)景、整理語(yǔ)料庫(kù)、搭建對(duì)話流程等實(shí)現(xiàn)某個(gè)專(zhuān)屬業(yè)務(wù)的完整對(duì)話，一旦用戶咨詢的問(wèn)題不在預(yù)設(shè)的對(duì)話流程中，或者所咨詢的問(wèn)題不在行業(yè)知識(shí)庫(kù)中，在加上語(yǔ)義理解的泛化能力弱，經(jīng)常出現(xiàn)人工智障的現(xiàn)象，導(dǎo)致客戶流失和服務(wù)體驗(yàn)下降的風(fēng)險(xiǎn)，很難實(shí)現(xiàn)真正意義的人工智能，也凸顯出人工智能的背后是需要N倍的人工訓(xùn)練和標(biāo)注的缺點(diǎn)。
3.2 數(shù)據(jù)安全
金融行業(yè)擁有豐富優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源，在考慮AI應(yīng)用為業(yè)務(wù)賦能的同時(shí)，安全性和對(duì)策也是必不可少的，人工智能的非規(guī)則化，以及無(wú)法達(dá)到100%準(zhǔn)確性，造成人工智能不是完美的，而且依賴大數(shù)據(jù)的人工智能，掌握著數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限，可能會(huì)被網(wǎng)絡(luò)黑客和木馬入侵，造成用戶隱私泄露問(wèn)題，因此我們?cè)诳紤]人工智能創(chuàng)新應(yīng)用的同時(shí)，需要非常重視人工智能的安全性。
一是正確定位AI，AI作為人的助手，輔助人工，職位應(yīng)歸屬到人并通過(guò)制度進(jìn)行約束；
二是人機(jī)雙智，人工智能在不同領(lǐng)域的應(yīng)用成熟度差別很大，人和AI應(yīng)該是互補(bǔ)的，在相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)更可能出現(xiàn)的是“人機(jī)協(xié)作”，“人機(jī)雙智”的狀態(tài)；
三是建立評(píng)估體系，建立人工智能安全評(píng)估體系（包括制度和技術(shù)規(guī)范），引導(dǎo)正確的評(píng)估和應(yīng)用人工智能。
3.3 用戶體驗(yàn)
現(xiàn)在銀行業(yè)爭(zhēng)先恐后的布局?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型、網(wǎng)點(diǎn)變革，注重降本增效而忽略用戶體驗(yàn)要素，很容易產(chǎn)生客戶流失的現(xiàn)象。對(duì)智能化技術(shù)的使用邊界要有清晰的業(yè)務(wù)敏感度認(rèn)知很重要，銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)性等級(jí)比較高的模塊是信用貸款、理財(cái)購(gòu)買(mǎi)、大額轉(zhuǎn)賬等涉及敏感信息的業(yè)務(wù)，尤其是在理財(cái)購(gòu)買(mǎi)的場(chǎng)景中，受市場(chǎng)波動(dòng)的影響，客戶的收益虧損，觸犯到利益情況下，客戶最想第一時(shí)間轉(zhuǎn)入人工進(jìn)行服務(wù)，如果強(qiáng)制性智能服務(wù)，客戶找不到人工入口，很可能客戶直接投訴，造成口碑下降，同時(shí)給企業(yè)帶來(lái)一定的輿情風(fēng)險(xiǎn)。
4.
未來(lái)展望
傳統(tǒng)客服記錄用戶相關(guān)數(shù)據(jù)，理論實(shí)現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的聚合，但真實(shí)的情況數(shù)據(jù)之前是相互孤立的，無(wú)法形成企業(yè)的核心資產(chǎn)，也是現(xiàn)在被行業(yè)忽視的，智能客服致力于打通全渠道數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)的精準(zhǔn)洞察，構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)，通過(guò)數(shù)據(jù)的整合與營(yíng)銷(xiāo)智能的擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)，構(gòu)成商企業(yè)的價(jià)值，清晰的了解市場(chǎng)定位和用戶定位，從而形成一個(gè)良性循環(huán)。
另外，人工智能賦能金融行業(yè)的幾個(gè)趨勢(shì)，金融行業(yè)的人工智能將從探索走向價(jià)值創(chuàng)造，從賦能到推動(dòng)業(yè)務(wù)的發(fā)展，主要呈現(xiàn)四方面的特點(diǎn)：
第一從解放人力向驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展，從傳統(tǒng)的替代企業(yè)經(jīng)營(yíng)的重復(fù)作業(yè)和數(shù)據(jù)搬運(yùn)，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芡额?，商機(jī)發(fā)掘，智能風(fēng)控、智能營(yíng)銷(xiāo)等驅(qū)動(dòng)方向深度發(fā)展；
第二從感知智能向認(rèn)知智能過(guò)渡，從語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別等標(biāo)注AI為住的感知智能，向文本分析挖掘、知識(shí)圖譜、輿情分析、傳導(dǎo)推理等“數(shù)據(jù)+模型=服務(wù)“為主的認(rèn)知智能轉(zhuǎn)變；
第三新技術(shù)驅(qū)動(dòng)普惠化轉(zhuǎn)變，降低為為客戶服務(wù)成本，智能客服為服務(wù)每個(gè)用戶，同時(shí)兼顧為不同凈值的客戶提供個(gè)性化的服務(wù)；
第四生態(tài)顯現(xiàn)集中度提高，數(shù)據(jù)的重要性日益突出，聯(lián)邦學(xué)習(xí)打破數(shù)據(jù)孤島，在數(shù)據(jù)模型共享的同時(shí)保護(hù)用戶隱私。在數(shù)據(jù)智能的時(shí)代，不僅要生態(tài)合作，更要數(shù)據(jù)安全。
5.
總結(jié)
本文介紹了智能客服的發(fā)展現(xiàn)狀和背景，分析了銀行業(yè)的四大智能化應(yīng)用的場(chǎng)景，并結(jié)合上述的場(chǎng)景揭示了目前人工智能發(fā)展面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，包括自然語(yǔ)言處理技術(shù)以及語(yǔ)音技術(shù)的瓶頸，利用AI賦能的同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)安全、用戶隱私以及用戶體驗(yàn)等要素，并且對(duì)未來(lái)人工智能的發(fā)展賦能金融行業(yè)提出了幾個(gè)趨勢(shì)性的思考，期待未來(lái)的人工智能技術(shù)可以取得突破性的成果，可以實(shí)現(xiàn)真正意義的智慧銀行、智慧金融的新模式。
