原標題：創新案例點評|智能銀客服的本土化探索與實踐——成都銀行智能銀行客服案例解析

　　來源：銀行家雜志

　　作者：歐陽日輝，教授，中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長；陳蕗蓉，中央財經大學金融學院

　　銀行客服中心作為商業銀行對外最重要的服務窗口之一，服務客戶的質量關乎商業銀行的品牌形象、影響銀行的核心競爭力。隨著金融行業科技化程度越來越高，銀行客服發展經歷了從傳統呼叫中心的電話客服，到基于移動互聯網的網絡客服，目前正向觸點多元、自助服務、自動數據營銷、全智能業務聯動的智能客服轉型邁進。通過以“智”提“質”，商業銀行聚焦客戶體驗和價值創造，依托金融科技賦能銀行客服中心數字化建設，是提升銀行客服數智化服務能力的必經之路，有助于銀行深化數字化轉型成果。

　　探索背景

　　在銀行客戶服務的智能化發展領域，解決客戶的個性化、多元化需求，做到精準對應，解決老年人口面臨的“數字鴻溝”，做到“人機合一”，解決我國地域遼闊、方言眾多帶來的語言差異化需求，做到“電腦人腦化”，成為了以“注重客戶體驗”為服務宗旨的商業銀行提質增效的突破點。通過引入語音識別、自然語言處理等技術，搭建可以識別方言的智能語音客服平臺，優化了客戶體驗，提升人員溝通和業務辦理效率，實現客服系統從“人力密集型”向“技術密集型”、從成本中心向價值中心的轉換，越來越成為眾多商業銀行孜孜以求的轉型升級、發展之路。

　　成都銀行打造的“支持四川方言的智能銀行客服系統”，一定程度上契合了上述要求，其展現出來的一些可圈點、可復制的成效以及帶來的某些革命性變化，為商業銀行智能銀行客服本土化探索提供了范例與參考。

　　實踐成效

　　面對客戶日益增多的個性化需求，成都銀行于2020年12月在四川率先推出了“支持四川方言的智能銀行客服系統”。該系統綜合運用語音識別、自然語言處理、語音合成等技術構建支持普通話、四川方言的智能語音客服平臺，應用于手機銀行、電話銀行等服務渠道，提供智能語音客服和智能外呼客服兩類服務。智能語音客服平臺除了能識別四川方言，也能處理云南、貴州等多地方言，在和客戶溝通交流時建立了親切感，拉近了與客戶的距離；同時還以語音的形式替代了傳統的按鍵導航等流程，節省了溝通的時間，提高了服務的效率，提升了客戶體驗，做到真正的“市民銀行”。

　　自2020年12月上線智能客服系統以來，成都銀行業務運營效果顯著。

　　從業務溝通有效性來看，經過反復訓練后的智能語音導航、智能外呼各場景的普通話識別率可以達到95%，四川話識別率達到80%，語義識別準確率約為90%，為本土客戶創造了生動自然的交互場景。

　　從業務覆蓋率來看，截至2021年3月，智能導航應用場景上線全流程智能交互業務2項以及菜單導航業務65項，相較傳統的IVR，業務覆蓋率達到近90%；電話銀行智能導航使用率約為20%，日均觸發量近1000次。

　　從業務效率來看，相較于傳統IVR業務辦理，開戶行全流程智能交互方式流程效率提升20%。2021年1月至3月，共計11321人次通過傳統IVR完成開戶行查詢，共計22851人次（近三分之二）通過智能語音導航完成開戶行查詢，客戶更青睞智能交互的服務流程。數據顯示，這是一個智能銀行客服本土化探索的成功案例。

　　模式構建

　　成都銀行采用語音分析技術（ASR）、智能語音合成技術（TTS）等語音智能技術作為核心基礎設施，快速識別并響應客戶需求，推動應用場景創新；合規收集并運用客戶數據，確保風險防控，并建立客戶畫像實施精準營銷，推動銀行向業務運營精細化、客戶接觸智能化、經營方式輕型化轉變；將復雜的技術流程封裝，把便捷的服務體驗給予客戶，推動智能銀行客服向契合性和功能化轉型。

　　智能客服系統技術創新

　　為了更好服務省內方言客戶，成都銀行針對客戶語音識別、客戶體驗分析引入了多項技術創新客服系統建設，打造全流程智能化客服。

　　基于神經網絡算法建構智能語音識別模型。該模型以識別音頻波形特質，將波形特征轉譯成拼音，拼音轉文字的字詞句多重組合打分，選取最高分數輸出轉寫結果，主要對客戶口語（普通話、四川方言）進行語義分析；同時，結合人工語音標注等自然語言處理技術（添加行業特定詞匯的聲音特征，并提高對應行業熱詞的優先級），改進神經網絡算法訓練模型，提升語音識別準確率，精準解析客戶真實訴求。

　　基于智能語音合成技術架構相應模式。該技術將客戶咨詢應答內容文本轉化為對應的普通話語音，為用戶提供精準化、標準化的智能語音客服服務，高效響應用戶需求。

　　基于數據挖掘技術建構支撐體系。在客戶授權、依法合規的前提下，利用數據挖掘技術，歸納智能語音服務中的高頻業務并挖掘客戶關聯信息，實現對用戶偏好和行為的聚類分析，為業務拓展服務優化提供有效數據支撐。

　　基于語音分析技術建構應用場景。該技術主要對服務期間客戶語音、語氣等特征進行分析，評估客服服務滿意度，改進傳統客服質檢的考核評分體系，進一步完善客服服務評價標準。

　　智能客服系統智能化應用打造

　　智能客服系統打造了智能導航、智能外呼等一系列智能化應用場景，通過標準化的服務響應客戶需求，節省了用戶辦理業務的時間，提升了業務辦理效率。

　　智能導航應用。智能導航應用包括全流程智能交互業務（即語音交互方式完成交易）以及菜單導航業務（即導航至指定IVR業務），該應用減少了原有IVR多層按鍵模式，通過語音識別實現指定節點無縫跳轉，有效減少了客戶按鍵操作時間，降低了客戶業務辦理難度。

　　智能外呼應用。智能外呼客服應用包括由智能語音客服替代人工客服為客戶提供產品營銷與逾期通知等服務，同時外呼模式由人工撥號轉變為系統自動外撥。通過智能外呼，降低了采用人工外呼的人員成本、培訓成本和流失成本等，有效控制銀行經營成本。另外，采用智能外呼可以實現每日提供服務超過1000次，效率提升3倍以上，且提供的情緒、話術標準化，能對所有客戶保證100%的服務熱情，讓客戶享受無差別的客服服務。

　　智能客服系統數據應用建設

　　智能化的客戶服務流程，實現了銀行對業務的標準化分析。通過對觸發業務的節點控制，結合客戶反饋和業務數據等信息，建立客戶的特征數據池，依據場景劃分客戶類型，提供差異化的營銷服務。

　　對客戶進行職能畫像。成都銀行打造的智能客服系統可以實現100%通話的智能質檢覆蓋，實現全量錄音轉寫文本，利用數據挖掘技術歸納高頻業務并挖掘客戶關聯信息，實現對用戶偏好和行為的聚類分析，為業務拓展服務優化提供有效數據支撐。

　　數據治理與綜合性應用。成都銀行打造了企業服務總線（ESB）、數據倉庫（DW）和客戶信息（ECIF）系統，同時搭建了統一數據平臺和決策支持系統，整合主要生產系統業務信息和客戶信息，并以此為基礎建立了綜合信息服務平臺、績效考核、資金轉移定價、成本分攤和資產負債管理等決策支持系統，提升自身經營管理水平。成都銀行搭建了數據質量管理平臺，制定全面的檢核指標，通過對數據進行持續跟蹤檢查和錯誤修復，提升并維護數據質量，充分發揮數據要素價值。

　　智能客服系統風險防控

　　為了實施對智能客服系統的風險管控工作，識別相關業務風險，制定防范措施以便更好開展業務經營，成都銀行總結了3類風險并提出相應解決措施。

　　對語音誤判進行糾偏。針對四川地區方言種類多、差異大，在語音識別環節存在誤識誤判的風險，首先嚴控上線標準，智能服務初期嚴格保障足夠的內部生產試運行時長（試運行30天），充分測試系統功能有效性和安全性，確保系統安全風險可控；其次要考慮人工輔助矯正，通過人工坐席端語音靜默輔助功能，在客戶無感知情況下進行語音客服誤識誤判自動轉到人工靜默坐席進行矯正，提升客戶體驗；最后限定業務范圍，服務初期主要以余額查詢、開戶行查詢等查詢業務為主，確保用戶資金安全。

　　對數據竊聽進行防范。針對在語音交互過程中，存在客戶語音數據被竊聽的風險，在語音交互的金融服務場景中，客戶敏感信息如卡號、密碼等仍然嚴格采用終端物理按鍵輸入方式，確保客戶語音交互過程中敏感信息不被竊聽。

　　對數據泄露進行安全阻隔。針對在數據采集、存儲、傳輸、使用等環節中，由于系統缺陷或業務管理漏洞存在數據泄露的風險，遵循“用戶授權、最小夠用、全程防護”原則，充分評估應用的潛在風險，加強數據全生命周期安全管理，嚴防用戶數據的泄露、篡改和濫用。數據采集時，通過隱私政策文件等方式明示用戶數據采集范圍和使用目的，獲取用戶授權后方可采集。數據存儲時，通過數據泛化等技術將原始信息進行脫敏，并與關聯性較高的敏感信息進行安全隔離、分散存儲，嚴控訪問權限，降低數據泄露風險。數據傳輸時，通過加密等手段保障數據傳輸安全，嚴禁明文傳輸。

　　案例特色

　　智能銀行客服建設作為銀行數字化轉型的關鍵一環，銀行借助金融科技賦能，采用物聯網、大數據等技術和各類算法模型加強其與業務場景的深度融合，實現服務載體多元化、業務流程智能化、推進業務數據化，使服務生態更開放，需求響應更敏捷，讓客戶享受無界無線無感的服務體驗。

　　智能銀行客服系統凸顯本地化服務特色

　　成都銀行創新性地引入了“支持四川方言的智能銀行客服系統”，支持地方方言識別功能。通過采集四川、云南、貴州等地方言的基礎語料包建立語料分析庫，運用智能語音識別模型和語音語義分析技術將方言轉化為普通話，快速解析客戶需求，為使用方言的客戶提供了標準化、無差別的服務體驗，降低金融服務的門檻，提升了業務辦理的效率，有效解決了金融服務中存在的數字鴻溝問題，滿足多樣化的本土需求，為其他方言集中區推出精細化服務提供優秀范本。

　　智能銀行客服系統實現業務全流程智能化

　　從客戶呼叫客服到結束服務，成都銀行提供貫穿了全流程的智能交互業務，實現了手機銀行、電話銀行等線上渠道全天無差別服務，拓寬了金融服務渠道，克服了線上人工客服不足的問題，提高金融服務的可獲得性。同時，全流程的智能交互可實現100%的智能質檢覆蓋，檢測業務各辦理節點存在的問題。在服務過程中積極收集客戶反饋，明確客戶業務需求以提供針對性服務；輔之對客戶在接受服務期間的語音語氣等特征分析，評估客服服務滿意度，有助于客服中心找到并改正服務過程中存在的不足，改善質檢考核體系，提升自身服務水平。

　　智能銀行客服系統數據應用與治理效能化

　　基于智能銀行客服系統，成都銀行通過合法合規收集客戶數據信息，搭建客戶數據集成平臺，以分析客戶的行為數據挖掘其潛在金融需求，從被動式服務客戶向主動式服務客戶轉化?；诳蛻舢嬒駝撔聽I銷模式，拓寬業務場景，實現定位式精準營銷，為客戶提供個性化的服務體驗的同時，發揮了用戶數據更大的價值，有助于成都銀行加強客戶黏性，提升經營核心競爭力。

　　案例啟示

　　構建智能銀行客服系統是數字化時代下銀行戰略轉型的重要環節。針對客戶服務需求深度和廣度不斷延伸，趨向個性化、多元化和專業化發展，如何利用金融科技賦能，打造差異化競爭優勢，強化客戶信任和客戶黏性，是商業銀行面臨的重大挑戰。

　　成都銀行的案例給出了良好的示范。

　　技術驅動向本土化、個性化服務傾斜，打造有“溫度”的銀行

　　金融服務是重要的民生工程，面向所有人民，而客服服務作為基礎的金融服務，更不應具有排他性?？紤]到我國老齡化趨勢加速，鄉土化問題鮮明，設計能聽懂方言的智能銀行客服系統，不僅是打造改善民生的重要接口以幫助這類客戶跨越數字鴻溝，更是激發銀行在數字化轉型過程中擔當起普惠金融的重擔，成為有“溫度”的銀行。

　　關注數據生態建設，推動業務模式從事件管理向數據化管理轉化

　　基于全流程智能化的銀行客服系統，集成客戶行為數據，打破數據孤島搭建數據生態場景，形成業務流程的數據閉環。通過數據整合分析和營銷智能擴展，明確市場和客戶定位，實現面向客戶個體的精準營銷，提升客戶服務體驗。

　　圍繞客戶體驗，通過技術創新，打造“數據+模型=服務”全新服務模式

　　智能銀行客服系統需要從解放人力向業務應用創新發展，圍繞客戶體驗，通過技術創新，從簡單的語音識別、人臉識別等為主的感知智能向文本分析挖掘、知識圖譜、輿情分析等認知智能過渡，接收并分析各流程節點中客戶的業務體驗和服務反饋，基于客戶特征設計業務場景，打造“數據+模型=服務”全新服務模式。

海量資訊、精準解讀，盡在新浪財經APP

責任編輯：宋源珺