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「金融科技3.0」AI在金融智能客服领域的创新与应用实践
发布时间:2019-09-10
 

在银行、保险、互联网金融等领域的售前电销、售后客户咨询及反馈服务频次较高,对呼叫中心的产品效率、质量把控以及数据安全提出严格要求。

智能客服是基于大规模知识管理系统,面向金融行业构建企业级的客户接待、管理及服务智能化解决方案。

「金融科技3.0」AI在金融智能客服领域的创新与应用实践

在与客户的问答交互过程中,智能客服系统可以实现“应用-数据-训练”闭环,形成流程指引与问题决策方案,并通过运维服务层以文本、语音及机器人反馈动作等方式向客户传递。

但从本质上来说,智能客服还是以客户为中心,从目前发展来看,智能客服还有很长的路要走。

  • 一方面,目前的AI技术水平还不能让智能客服取缔人工客服,智能客服常用于对用户意图的理解和预测上,对一些复杂的、特殊的问题的解决能力有限。
  • 另一方面则是“主动”与“被动”的问题,即智能客服能否主动与客户进行沟通,提高满意度,增加交易的成功率。
「金融科技3.0」AI在金融智能客服领域的创新与应用实践

人工智能(AI)在智能客服领域的创新

(1)智能客服能够大量节约成本。人工智能客服技术在当前阶段最大的价值在于大幅节省人力成本,面对客户群体数目大、咨询频次高、问题重复度高的话术,引入高性能的智能客服机器人能极大地节省人工成本。

(2)智能客服能够提升用户体验。在金融行业,用在用户留存上5%的投入,能带来25%的收益。为什么?因为忠诚客户会不断在企业产生购买,而企业需要为他付出的边际成本是越来越低的。

「金融科技3.0」AI在金融智能客服领域的创新与应用实践

(3)用户对智能客服的全新期望。

  • 移动性。中国手机网民规模自2016年已突破7亿大关,中国智能手机用户与中国手机网民规模保持同向增长,中国智能手机用户规模占中国手机网民比例均保持在90%左右,手机上网成为主流。
  • 即时性。社会发展到今天,选择的极大丰富,让用户已习惯于享受种种便利,想得到就要马上得到。
  • 社交性。“在未来的30里,任何无法实现亲密互动的事物都将被当作“坏”掉的东西”。
  • 多渠道化。随着移动互联网与智能手机的不断普及,社交渠道多元化和应用软件功能的不断丰富,又使得传统企业客服更需要面临大增的整体服务需求和更为碎片、多元化的客户服务场景。
「金融科技3.0」AI在金融智能客服领域的创新与应用实践

人工智能在智能客服领域的应用实践

1.智能客服机器人。使用自然语言理解技术,在大语料库的基础上,基于场景和业务模型开发上下文关联模型,从而实现自然叙述、智能理解这一目的。并将这一技术和模型与客服系统在整体上实现了融合。

「金融科技3.0」AI在金融智能客服领域的创新与应用实践

2.智能语音导航。主要利用语音识别技术和自然语言理解技术理解客户语音,并根据客户的需求导航到相应节点或者引导客户完成业务办理,主要应用在自助语音服务、手机银行APP和智能设备上。在自助语音上应用主要通过与IVR的集成实现自助语音菜单的“扁平化”,提升用户满意度;通过与客户的交互帮助客户办理相关业务,实现问题的咨询。

3.智能营销催收机器人。外呼机器人是语音识别技术和自然语音理解技术的另外一个应用场景。通过业务场景的设计,实现自动外呼客户进行客户身份核实、催收、业务通知、满意度调查、产品营销等。

「金融科技3.0」AI在金融智能客服领域的创新与应用实践

4.智能辅助。智能辅助主要应用在客服领域,机器人实时监听座席与客户的对话。可以在两个层面发挥作用。一方面当客户提出问题后,机器人实时理解客户的问题,并给出相关回答建议给座席。在新员工辅助方面作用尤其明显。

「金融科技3.0」AI在金融智能客服领域的创新与应用实践

5.智能质检。客服中心是一个对服务质量要求很高很严格的行业,为了保证服务质量,一般会通过对座席录音进行抽样检查的方式来实施质量检查工作。

(文:邓伦胜|理想智库;图片来源:互联网)​