文/郭菲 北京银行信用卡中心总经理助理当前，随着银行外部经营环境和客户需求的不断改变，大数据、人工智能等新兴技术蓬勃发展，商业银行面临着前所未有的机遇和挑战。变革是大势所趋，各家银行纷纷加快转型升级的步伐，借助科技的力量带动服务创新和业绩增长。客服中心作为银行服务的前沿和窗口，在新的技术条件下，向智能化转型发展是必由之路。
银行传统客服面临哪些新变化？
经营环境及客户需求产生新变化。当前，互联网金融发展迅速，各种第三方支付、互联网金融产品层出不穷，新形势下，银行正从单一的服务模式向一站式、全流程的综合服务模式转变，客服中心也从传统的客户问题处理中心向客户服务体验中心转变。面对前所未有的商业新秩序，客户的行为和需求也在不断发生改变，客户体验转型成为银行打造核心竞争力的关键性因素，服务的渠道、方式、带给客户的体验成为新形势下制胜的重要法宝。经营成本增加，对价值创造提出新要求。传统银行客服中心以劳动密集型为特征，随着我国人口红利的逐步消失，客服中心的人力和运营成本不断增加。如何由劳动密集向技术密集转型、如何寻求新的可持续发展道路，成为银行客服中心面临的重要难题。同时，经营成本的增加也给客服中心提出了提升价值贡献的新要求，当前，已有不少银行客服中心在做好服务的同时开展呼入营销工作，力求实现成本中心向利润中心的转型。智能机器人已经来了
2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了我国新一代智能发展的目标：到2020年，人工智能技术达到世界先进水平。习近平总书记指出，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”近几年来，人工智能已经越来越多地应用于各行各业生产和服务的多个方面。对于银行客服中心来说，人工智能的应用带来了很多机遇和便利，智能客服可以替代人工客服完成简单性、重复性问题的解答，成为传统客服的有效补充。传统意义上的银行客服中心属于“劳动密集型”的部门，在互联网时代，客服中心后台系统的智能化水平直接影响到人员的投入成本和服务效率。而智能客服具有大幅缩减人力成本、提供24小时不间断服务的优势，能够全面提升商业银行自动化水平和服务能力。智能客服在银行的应用主要集中在智能客服机器人、智能语音导航、智能质检、智能营销催收机器人等四个方面。其中，智能客服机器人是客服中心应用最广泛的人工智能技术，能够运用自然语言理解技术和知识图谱，搭建知识库，对用户问题进行识别，并搜索知识库匹配问题答案，实现系统自动识别、解答客户问题。2012年，包括交通银行在内的大型商业银行率先开启了国内大型金融机构应用智能机器人技术的先河，到目前为止，五大行和12家全国性股份制商业银行以及部分城市商业银行的客服系统已经全部引入智能机器人，为客户提供智能服务。据《中国银行业客服中心与远程银行发展报告（2018）》显示，2018年，银行业客服中心的智能技术使用率为69%，其中65%的客服中心应用了智能语音理解技术和机器人服务。智能客服存在哪些不足？
智能客服的应用是一把双刃剑，在提升效率的同时，也带来了一定的风险和挑战。受制于人工智能技术的发展尚未成熟，智能客服在应用过程中也存在着一定的局限性。结构化和标准化的交互方式。在实际操作中，智能客服仍存在机械化应答与客户个性化需求之间的矛盾，机器人客服存在语言不够自然和亲切的劣势。由于客户交流风格和语言习惯的不同，智能客服的问答系统仍需要将客户过于宽泛的问题按照标准化提问方式进行引导，受制于结构化的交互方式，客户的个性化要求难以得到有效满足。自主学习能力尚未发展成熟。智能客服的“智慧”实际上来源于其背后的智囊团队，就目前而言，智能客服尚不完全具备自主学习能力。智能应答技术仍基于与后台智能应答知识库的匹配，系统无法实现对知识信息的自学习，必须先通过人工的方式完成信息碎片化拆解、词义扩充、同义词定义等，方可被系统识别和匹配。随着客服中心业务量不断增大，知识库信息日益丰富，耗费的人力也将逐渐增加。既懂技术又懂业务的专业人才缺乏。人才是银行智能客服发展的核心要素。目前我国银行相关的人才储备大多数为软件开发人员，缺乏数据挖掘和算法模型等方面的专业知识，而外部第三方的算法人员又缺乏银行相关的业务知识。因而，缺乏既懂技术又懂业务的专业人才，是商业银行推广人工智能的一个重要挑战。银行业不可预见的风险难以有效防范。当前，语音识别技术和自然语言理解技术仍处于初级阶段。一方面，语音识别技术无法达到100%的准确程度，受制于银行业务的特殊性和复杂性，对于关键字的识别错误，可能会给客户带来损失，给银行带来操作风险和声誉风险；另一方面，存在机器人不能识别客户问题或者误答客户问题的情况，这些情况可能会引起客户的不满和投诉。银行怎样“培养”智能客服？
随着人工智能技术的快速发展，智能机器人可以通过深度自学习从而承载更多的交互式服务。银行客服中心作为人员与知识“双密集”的中心，更是个性化与智能化服务交汇的平台。未来，智能客服的发展将引领新的客服模式，并给客服中心的服务成本、流程、人力等关键要素带来新的变化。规范数据收集标准，加强数据信息收集和统一管理。银行内部积累了大量的基础数据，对于数据的收集和处理是实现智能客服对客户认知与建模的基础。商业银行规范数据收集标准，一方面可以加强各部门对客户信息的整合，另一方面有助于保护客户信息安全，确保智能客服应用方采用合理的技术方法收集和处理数据，防止客户信息泄露。关注智能客服发展趋势，研发核心技术。当前，发展人工智能已经上升到国家战略的高度。智能客服的发展仍处于初级阶段，银行应当充分利用大数据和云计算等平台的研究成果，结合人工智能在语音识别、自然语言理解和机器学习等方面的关键技术，优化相关算法模型，大力研发核心技术，打造金融科技方面的核心竞争力，为客户提供智能化、个性化的产品和服务。打造金融科技人才队伍，加大长期投入。区别于传统的银行专门性人才，金融科技人才是指掌握金融和科技等多个领域专业知识的综合性人才。人才是企业发展的基石，在国家开展金融人才建设的基础上，银行内部也要注重金融科技人才的培养和储备，着力打造尖端金融科技人才，统筹安排金融科技人才规划。一方面从现有员工中发现并发展有潜力的金融科技人才，另一方面可以通过招聘的渠道引进人才。注重基础的培养，加大长期投入，打造一支一批懂业务、懂服务、懂产品、懂技术的“忠、专、实”金融科技人才。多渠道协同发展，提升服务体验。在“互联网+”和智能生态发展的背景下，面对客户不同场景的服务需求，银行业客服中心需要不断加强多种服务渠道的融合与支持。智能化、场景化、移动化的新型客户服务需求，推动构建全方位多维度的客户与银行之间的快速沟通渠道，建立起以远程业务办理、远程服务为目标的远程银行，客服中心将成为众多轻渠道的集成平台，成为金融服务的重要入口。智能客服将带来什么？
趋势一：“智能引领、人机结合”，提供有“温度”的服务。随着智能客服的迅速发展，人工智能将引领新的客服模式。智能客服与人工客服是相辅相成、缺一不可的。当客户由智能服务转入人工服务时，系统自动带入二者交互记录以便人工坐席第一时间掌握客户诉求；而人工坐席在处理业务的过程中遇到高频问题，也将及时向管理团队反馈，后者迅速处理加入智能知识库，后续客户再次询问时将由智能客服自动给出回复。根据图灵测试理论，如果第三者无法辨别人类与人工智能机器反应的差别，则可以论断该机器具备人工智能。以“让客户分不出面前的是人，还是机器人”为理念，“人机结合”机制将提供更加有“温度”的服务。趋势二：通过个性化服务打造“专属客服”。在智能客服时代，增强客户体验的前提是要对客户形成全面的认知。人工智能可以基于客户以往的语言习俗、行为偏好、生活习惯等数据，预测客户的行为，并根据对客户的预测展现出个性化的界面和业务，支持私人订制的功能。未来的智能客服是多样的，针对不同的客户提供其“专属”的服务。只有对客户的“过去”有全面的了解，才能让客户感受到熟悉的归属感。趋势三：通过深度的自学习能力，开启“流水线”操作。我国商业银行智能客服的发展主要分为两个阶段。第一阶段是理解客户的表达，第二阶段是挖掘客户的意图。由被动式响应到主动式决策，是未来智能客服由量变向质变转变的关键。依托前期对客户累积的全面认知，智能客服可以主动为客户提供决策方案，智能客服的定位，将不仅仅是业务问题的解答，更是客户的私人金融管家，为客户提供理财指导、资产规划等服务。深度自学习技术的引入，可以让智能客服像人一样不断思考学习，并且可以通过海量日志挖掘有效信息，“流水线”操作为客户提供最佳服务体验。趋势四：千人千面的差异化服务，将持续提升服务价值。智能客服具有可大幅缩减人力成本、提升综合收益、增强客户服务体验的优势。未来随着智能营销、智能催收等新型智能机器人的引入、多渠道客户服务方式的融合，客服中心的综合收益也将不断提升。随着智能客服与传统人工客服的完满结合，智能客服可以倾向于处理那些简单高频的基础问题，人工客服向高价值服务转型，这样有助于持续提升人员结构、提高运营效率、改善客户体验。展望未来，客户服务中心与远程银行将在监管部门以及中国银行业协会的带领下，在金融科技全面赋能、AI助力释放客服效能、渠道共融实现互惠共赢、极致体验彰显服务价值、数据驱动助推提质增效、风险合规保障稳健发展的新趋势下，迈入全新的发展阶段。微信征稿启事《中国银行业》由中国银保监会主管、中国银行业协会主办，是目前唯一一本带有全行业性质的公开刊物，是沟通监管部门和机构的纽带，是行业交流的平台，也是社会了解银行业的窗口。目前《中国银行业》杂志微信公众号已开通征稿邮箱，面向广大读者征稿。我们期待您的稿件。
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