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在经验了十多年的倒退，尤其是疫情考验之后，智能客服曾经成为银行数字化转型中的重要局部，各家银行都在加紧布局。
正是在这样的背景下，《中国银行业客服核心与近程银行倒退报告（2020）》（下简称《报告》）显示，国内客服智能服务水平显著进步，服务质效显著晋升。尤其，在渠道拓展和保障非接触金融服务不中断等方面，智能客服的呈现和倒退为银行金融场景化、生态化、凋谢化提供了更多可能，为解决多样化的客户需要提供了更好路径、为晋升客户一站式服务体验提供了更强反对，充沛响应客户在挪动互联网时代多渠道多模态的服务需要。服务渠道笼罩了电话银行、网上银行、手机银行 APP、微信、小程序等，模式从文字、语音、图片到动图、视频等。
而随着用户习惯进一步向线上迁徙、线上交互频次和深度减少，智能客服对于文字和语音交互的品质、准确度以及在线一站式业务办理提出了更高要求。甚至有观点认为，“智能客服”也终将向智能化经营产生转变，相比之下，后者的外延与内涵都要更深更广，承当的职能也更多。
从实际来看，智能客服的倒退受到多重因素影响：银行本身的客服策略、服务体系是其倒退的根基，在此基础上，还要建设起高效业余的智能客服零碎，须要围绕客户和业务倒退的需要，推动产品、经营和技术三者协同单干，独特优化。尤其是在金融业凋谢单干的大趋势下，智能客服的倒退不再是银行单点的业务优化，而是产业各参与方共建生态的后果。
最近，兴业银行与百度智能云单干的智能客服二期我的项目就是一个典型案例。相较于一期我的项目，除了晋升辨认准确率、优化辨认模型之外，它还进一步丰盛和细分了业务用意场景，扩充了渠道反对和客群覆盖面，增强了渠道协同，这也是整个银行业智能客服进化的一个缩影。
一、数字化转型
随着各行各业的数字化转型减速，各种客服助手、人工智能交互工具普遍存在于各类线上、线下交互场景中，但仿佛很少有人深究其外延。
依据 36 氪研究院的定义，智能客服指的是在人工智能、大数据、云计算等技术赋能下，通过客服机器人与客户进行会话、业务解决，从而开释人力老本、进步响应效率的客户服务模式。而技术的深刻利用进一步拓展了智能客服的职能边界，由根底的人工客服辅助向经营治理、营销等性能延长。
从这个概念登程，银行鼎力布局智能客服的起因其实不难理解。
- 一方面，长期以来，客服是银行人力资源最密集的部门之一，而他们的大量工作是规范和反复的。在银行业进入精细化经营阶段之后，以人工智能代替局部人工客服可进一步解放人力，升高人工客服压力，晋升服务质量。
- 另一方面，在疫情带来的冲击之下，以科技为驱动的线上非接触金融服务衰亡，客服和近程银行迎来前所未有的历史新机遇，在数字化转型的大趋势下，智能客服也成为银行数字化转型的重要突破口。
以兴业银行为例，随着近年来数字化转型的深刻推动，客户的线上化和智能化服务需要出现急速增长，去年，兴业银行与百度智能云联合推出智能客服机器人产品，在“简略规范业务智能机器人办理，简单争议业务转人工解决”的人机合作准则下，进一步推动客服业务提质增效。
从技术层面来看，该产品具备可视化、多轮对话治理、高精度智能 FAQ（Frequently Asked Questions，常见问题解答）以及情感剖析等性能，可能使智能客服更加人性化，显著晋升客户体验。而在场景拓展和业务合作方面，除了笼罩传统按键自助语音零碎信用卡全业务场景外，该产品还提炼总结出人工服务的 347 个高频场景，通过与客户进行智能语音交互，实现间接在线办理或解答，从而缩小人工电话转接量。
数据显示，截至 2021 年 10 月，智能客服业务面向所有分行指标客户凋谢，日均办理 8 万多通，用意辨认准确率 93.55%，语音转译准确率 93.36%，智能语音客服机器人的建设和利用效果显著。
事实上，不只是兴业银行，前述报告提到，2020 年客服核心与近程银行智能服务占比为 42.91%，较 2019 年占比进步 9.53 个百分点；54% 的客服核心与近程银行利用智能语音导航或场景机器人简化客户操作、进步服务效率，较 2019 年占比进步 10 个百分点。从这个角度来看，智能客服时代曾经到来，这是客户与银行独特抉择的后果。
二、智能客服“再降级”
不过，随着智能客服在银行服务中扮演着越来越重的角色，新的挑战也随之而来。
比方，市场最为关注的“智能客服不智能”的问题。江苏省消保委在日前公布的《数字化背景下客户服务便当度生产调查报告》中将平台客服问题大抵分为三类，其中占比最高的就是机器人答非所问、不智能，在总体问题中的占比超过 70%。
值得注意的是，对于金融、医疗这样专业性较强的行业，智能客服面临的挑战更多也更大。其中最具代表性的是对学习“深度”的要求，智能客服深耕行业的前提是 Know-How，即深刻场景的学习。“数据为王”时代，服务的迭代不仅须要大量的数据，更重要的是，随着各类型终端设备的应用，数据出现指数级增长，在多维度场景化的数据分布下，如何可能将他们真正利用于服务优化。
与此同时，对于学习“广度”的问题也受到了更多关注。银行作为一个“连接器”，在凋谢银行、生态圈构建的大趋势下，它对于智能客服的需要不局限于传统金融服务，而是一直拓展服务内涵。此外，针对特定的交易场景和业务，智能客服还要进行语言逻辑、本地化反对等有针对性的训练。
随着银行“以客户为核心”重构产品与服务，智能客服还承当了更重要的工作——凭借直面消费者的人造劣势，串联企业各零碎、各渠道、各场景下的海量生产数据，切实将数据转化为企业资产，进而赋能企业经营治理、营销决策，实现从“老本核心”到“价值核心”的降级，这也是银行一直推动智能客服迭代的起因。
以兴业银行的智能语音客服为例，最近，该我的项目二期业务上线，对产品进行了全面的优化迭代，落脚点也是于在“深度”和“广度”两个方面。
- 在“深度”上，包含 ASR（语音辨认服务）、TTS（语音合成服务）、NLP（自然语言解决）等性能继续优化，智能语音机器人的语音转文本准确率、语义辨认模型优化，其所反对的业务用意场景和业务用意流程数量也随之减少。
- 在“广度”上，接入智能语音客服的客户群体的业务诉求、年龄范畴、客户层级等都进一步凋谢，笼罩的分行从最后的 8 家扩大到全国范畴。
在全渠道方面，手机银行 APP 与智能语音解决平台进一步对接，挪动端也开始反对可视化的文本交互和语音交换。在此基础上，该产品进一步晋升了经营方面的性能反对，即不仅可能被动响应客户的客服需要，还可能被动提供热点问题剖析、问答统计等服务。
不难发现，随着银行对于智能客服产品的需要一直变迁，它不再局限于单点的性能和服务优化，而是升维出一套欠缺的客户全旅程解决方案。在这样的市场环境下，银行也很少再“单兵作战”，而是通过与业余技术方单干，以实现技术与业务的独特倒退。
作为兴业银行合作方的百度智能云始终在 AI 畛域有着深厚的积攒，同时凭借百度的技术积淀和“云智一体”的服务模式，进一步晋升了在企业级的服务能力。即以“云计算为根底”撑持企业数字化转型，以“人工智能为引擎”减速产业智能化降级。这种从底层基础设施到深刻产品和业务线的一体化服务，能够更疾速、更平安、更便捷地帮忙金融机构实现数字化转型。
三、智能时代“新基建”
其实，作为技术服务方，百度智能云的劣势不止于智能语音和智能客服。
几年前，国内首家独立法人直销银行百信银行初创时，为了构建更加凋谢的金融生态，百信银行抉择将云架构作为本人的“基础设施”，即成为一家“云上银行”。彼时，为百信银行提供技术和服务反对的就是百度智能云。
全云架构不仅大大降低了银行的经营老本，更重要的是为百信银行落地凋谢银行策略、拓展场景生态提供了重要反对，尤其是在业务的“垦荒期”，云原生的高效、稳固和高弹性是百信银行迅速拓展市场的重要根底。数据显示，从 2017 年停业到 2020 年的三年工夫里，百信银行用户规模曾经冲破 5100 万。此外，单方还共建了「百信金融大脑」，利用百度智能云在 AI 能力上的积攒，联合银行的信贷、财产治理等业务场景，一直拓展 AI 在相干畛域的利用。
除了帮忙互联网银行实现从 0 到 1 的冲破之外，百度智能云更大的市场空间还是来自传统银行的数字化转型，尤其是在差异化和精细化经营方面。
例如去年，民生银行推出了一款“民生键盘银行”产品，即以百度智能手机输入法为载体，下载民生银行专属皮肤之后，用户在键盘区就能够进入银行服务，并实现相干交易服务，从某个角度来看，这仿佛只是银行对服务入口的一次拓展。但透视整个业务开发和落地流程来看，这其实是对批发客户用户旅程的一次重塑。从输入法自动识别要害信息、实现精准营销，到百度智能云的数字人（注：信息科学与生命科学交融的产物，是利用信息科学的办法对人体在不同程度的状态和性能进行虚构仿真和 AR 使用），后者能够实现业务疏导、产品举荐、热点展现和资产配置等全流程服务，帮忙实现交易闭环。而这种对于场景的拓展、对于客户服务的构造与重塑还在继续产生，这也是许多人对于将来银行服务的期许——它可能无处不在，并可能实时洞察和满足客户的所有需要。
对于银行而言，云计算、人工智能是新时代的基础设施，它是推动各业务、各渠道实现数字化转型的前提，也是在新的市场环境下，打造竞争力的要害。
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