还在说银行人工客服压力大，是时候用AI赋能智能客服了 原创

当AI空降金融行业，智能客服成为重要的“催化剂”。不仅在保险、证券业务中，智能客服在银行的应用更成为“风向标”。AI正在金融行业迅速蔓延，相关问题接踵而至，引发银行业重新思考商业模式。

Garner预测， 2020年智能客服将接管40%的移动交互。被植入机器学习和深度学习等认知技术的“新一代智能客服”的业务价值正在逐步展现。在极具冲击的新模式下，银行客户需求产生了哪些变化、智能客服是否可以替代传统人工坐席以及客服中心应该如何转型为大家普遍关注？

在本期“连线‘赢’行家——行话连播”中，中国工商银行电子银行中心业务管理部副处长路瑶和IBM全球企业咨询部认知与分析服务总监赖开文，围绕工商银行的转型实践，解析客服中心的挑战和智能客服的驱动来源，探讨认知技术如何满足银行客户需求变化和客服中心转型目标，分享智能客服的不同业务场景以及实践案例。

用户行为变迁 传统客服走入岔路口

当前，聊天机器人在客服系统大显身手，那么人工座席真的要“下岗”了吗？在答案揭晓前，金融行业更应该意识到竞争的惨烈。

智能客服的“趁虚而入”，间接说明传统人工模式存在诸多问题，，尤其是这个时代用户行为特征的巨大变迁。路瑶认为，银行客户的变化表现在四个方面：多触点，移动化，个性化和自服务。这也深刻影响了银行客服中心的运营与变化，主要集中在三个方向：转战线上服务、具备快速响应能力，以及管理者思维的转变。

从客户体验角度来看，在客户接触终端更多，变得聪明时，传统服务模式就难以满足他们的需求了，客户会考虑时间成本与服务质量，比如3分钟没有解决问题或达预计目标，他们就走了，用户粘性很难去把控。

那么机器就能解决这些问题了吗？赖开文认为，在银行客服面临的挑战前，AI可以“尽善其职”，并非完全取代，而是辅助人类，譬如做一些重复性标准化的任务，还可以预测客户潜在的满意程度。

让转型少走弯路 认知技术赋能智能客服

智能客服可以提供“千人千面”的服务。这一切的实现，都依赖于认知技术。

赖开文认为AI和认知计算有三个核心能力：一是理解，助力智能客服交互体验提升；二是推理，从海量的结构化数据中发现更多的洞察；三是学习，通过学习能力给出辅助决策。

当这些能力被赋予到智能客服上，它不再是智能客服1.0时代单向问答，而是智能客服2.0时代，基于深度学习，进行多轮交互，提供对话式服务。 它可以做三件事：第一能够理解语义；第二结合上下文，分析人的意图；第三提供咨询服务。

从银行业务应用的角度来说，路瑶认为，智能机器人不仅推动前台客服的转型，也推动客服中心内部管理和业务管理方面的转型——由简单咨询型向价值提升型的客服中心转变。

目前，工商银行的智能机器人，主要应用在四方面：业务咨询应答、智能质检、智能助手以及智能投顾。比如智能客服“工小智”，向客户提供7×24小时在线服务，不到1年累计服务业务量达1亿笔。

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