一、项目背景及目标

项目背景：中小型商业银行随着业务的不断扩展、管理的精细化深入，伴随金融科技的浪潮，加快了智能化、数字化转型的步伐，对于提升客户服务体验发挥了重要作用。中小型商业银行虽然在资产规模和员工规模上相比于大型商业银行来说小很多，但其客服系统的复杂程度不亚于大型商业银行，而往往由于受限于区域性规模特征，其在科技领域的投入相对较低，特别是相对于前台业务系统来说，后援支持的客服系统主要还是以人工服务为主，主要面临以下问题：

（1）中小型商业银行科技领域的投入相对较低。目前各大银行客户服务中心均推出了智能客服机器人，但智能客服机器人投入巨大、维护成本高，且智能客服机器人存在无法理解与解决客户个性化需求、无法感知客户的情感、口音等弊端。

（2）中小型商业银行受金融监管政策及宏观形势变化影响，在盈利能力、提质增效方面都面临巨大的压力，既要保持高速发展的态势，又要考虑如何降低成本、提升质量，尤其中小型商业银行客服中心作为后援支持的一部分，往往因为IT开发周期长，无法确切预知业务效益，无法快速响应客服业务需求。

（3）中小型商业银行客群、客户量均较少，客服人均受理业务量不饱和且渠道业务量、客户时段咨询量不均，无法高效安排客服班次，无法及时受理各个时段的客户咨询。

（4）通过人工维系客户关系所投入的人力成本较高，管理人员也无法感知维系效能，且存在后续管理等诸多问题。

项目目标：如何借助有效的金融科技资源来解决这一系列问题成为中小型商业银行亟需重点考虑的难题，而客户服务中心全渠道融合服务提升项目的出现恰如其分可以解决这种难题。通过“人机协同”方式推出语音播报功能，全面梳理知识库，制作适合对客的标准化语音播报话术，实现客服和客户通话中机器播报和人工服务交互，配合短信协同功能，致力为客户提供专业、高效、有温度的人性化服务；通过语音温馨提示，按照相关策略支持统一外呼提醒、统一录音管理、统一数据统计管理、WEB端集成开发以及移动化作业，支持多个业务场景下的外呼提醒应用，实现分权限、分任务、分维度统计、质量检查等管理，满足财富业务、信贷业务的发展需要，实现精细化管理；通过全媒体整合，实现客服班次的高效安排，及时开展呼损客户的回访，确保客户的咨询100%得到及时响应，及时解决客户问题。

二、项目/策略方案

1.技术模式

近年来随着通讯、人工智能等技术发展，越来越多的银行通过该类技术来助力数字化转型，客户服务中心作为银行和客户之间的沟通桥梁，也被提出创新化、便捷化、智能化、数字化等多项要求。

本案例是通过结合语音平台人工客服、IVR自助语音客服、TTS语音合成技术实现人机会话协同，并基于语音客服、在线客服、视频客服三大服务渠道构建统一路由模块，整合全渠道资源，实现客服人力资源高效利用的目标。

系统底层平台核心通讯引擎采用高效C、C++语言开发，注重对资源开销的低能耗；上层业务使用Java语言开发，方便用户使用。系统整体基于原子化、部件化的设计理念，确保技术架构的可复用性、灵活性。

（1）互动式语音应答（IVR）：主要提供客户自助办理业务，通过语音指引用户自行操作办理业务。在本案例中，通过在电话通话过程中穿透人工客服和IVR服务，使客户、客服、IVR三方进行会话协同，将固化的业务流程、条款或产品信息播报等业务环节协同至IVR进行办理，人工客服在旁实时监督确认。

（2）语音合成（TTS）：一种通过识别文本合成对应语音的技术，通过模型分析文本语句的发音，处理词汇发音衔接之间的顿挫语调，合成音频并播放给客户收听。

（3）全媒体平台：本案例涉及的全媒体平台基于Genesys语音平台、Sunrise在线客服平台、网易云信视频客服平台三大媒体平台。语音平台负责承载语音电话呼入业务，在线客服和视频客服负责接入各移动端客户在线文字和视频会话业务。通过Sunrise全媒体应用统筹业务系统和各媒体平台的客服资源与会话路由分配。

2.业务模式

（1）人机协同混合服务

（2）全渠道资源统一路由

由业务专家与资深客服人员对日常工作进行梳理，按照周期性、重要性、复杂度和规则明确性进行识别，全面评估服务过程中可混用机器人自助服务接替人工客服继续办理的业务环节，识别人机协同混合服务在整体业务流程中可以适用的流程场景。

同时，对各渠道客服人员的会话接入情况和会话平均时长进行计算与评估，合理分配不同渠道客服群体和服务优先级。

依照上述图表呈现的原则，通过综合排序，结合客服实际服务场景需要，挑选出匹配程度高的业务环节和服务渠道，确保提升业务流程环节的高效性，合理分配各渠道的客服资源，获得大价值。

三、创新点

1.服务模式：当客户进行人工咨询时，客服人员可选择语音播报方式，通过机器替代客服播报文本内容话术，同时保持人工服务同步在线，客户根据实际需要可随时与客服人员沟通，客服人员也可及时了解客户核心需求及服务体验感受，规避目前智能机器人无法直接感知客户的情感、口音等弊端，实现“人机”无缝衔接，服务模式更具人性化，客户服务体验感受更佳。

2.服务质量：在客服人员提供服务过程中，实时联动机器人检索服务执行内容，通过客服人员主动选择执行内容后在业务界面操作发起协同，可以准确无误地协同机器人智能处理重复人工任务。人机协同作业开始前，由客服人员根据客户诉求针对性地确定执行内容，不会出现无法提前定义的例外情况，无操作风险，而且通过人机协同的方式可以减少客服人工口误、方言差异等不必要的业务差错，客服执行效率提高，服务智能化水平提升，服务质量更有保障。

3.服务场景：实现客服系统与短信平台的融合与统一，提升全媒体渠道会话接入的服务能力，接入方式选择非侵入式接入，基于不同业务在客服人员的界面进行动态接入，提供相应的触发点供客服人员自行选择。对于重复性高的标准话术、客户群体高频使用的业务咨询可灵活选择语音播报、短信发送，可以更好地满足不同客户群体需求，尤其是老年客户群体对电话咨询效率与准确率的需求，服务更具场景化，实现客户服务体验与坐席体验双提升。

四、项目过程管理

本项目采用分阶段实施的方式进行，先完成全渠道平台以及全媒体客服系统搭建，完成业务应用系统层面的融合和统一，后基于全媒体平台逐步完成人机协同混合服务和全渠道统一路由，完成全渠道客服资源的共享与统一管理。

五、运营情况

客户服务中心全渠道融合服务提升项目推出语音播报、短信协同等功能，涵盖语音服务、文本服务、视频服务等三个服务渠道，实现客服和客户通话中机器播报和人工服务交互，配合短信协同功能，受到广大客户，特别是老年客户群体的一致好评。内部管理方面，可以高效安排客服班次，通过系统合理分配接入客服，并及时开展呼损客户回访，确保客户咨询100%响应，客户问题得到及时有效解决，随着业务的推广与应用，未来将进一步为客户提供更专业、更有效、更人性化的服务。

六、项目成效

1.提升客户服务效能：通过人机协同功能替代客服人工报读工作，特别是模板化、重复性高的内容。客服人员可根据客户需求选择性进行系统播报或短信发送至客户，一定程度上减少了客服通话时长，经统计，系统上线后，5%的业务咨询话务采用人机协同服务模式，坐席通话均长减少10秒。相信随着该功能的大力推广和使用，进一步提高人工服务效能，业务准确率及满意度均会有大幅度提升。

2.降低项目开发成本：在业内，智能机器人项目建设开发周期普遍较长、产品迭代成本以及训练团队维护成本高，而该项目的实施周期在4个月左右，项目周期短，见效快，主要是使用目前业界先进的技术架构，该架构能支撑短时间内的敏捷开发。后续项目上线运行后仅需要1-2个知识库管理员即可完成维护，系统提供可视化的界面进行维护管理，支持所见即所得的发布方式，提供实时验证的功能，后续运维中不需要进行底层逻辑的机器学习，无需系统投产或部署等过程，实现快速响应业务需要及降低人力成本和时间成本。

3.提高客服综合服务能力：对于中小型商业银行来说，受业务和客户规模影响配置的客服人员相对较少，既要满足7×24小时不间断所有时段、所有业务产品的客服咨询需求，又要满足语音服务、文本服务、视频服务等多渠道业务咨询，客服人员需要有较强的综合业务能力。通过人机协同、多渠道融合的系统智能化功能，服务模式上更具人性化、服务场景上更具灵活性、服务质量可以得到有效保障，客服中心综合服务能力有效提升。

七、经验总结

当下正处于科技金融向智慧金融演变的过程中，新一轮的技术带来了生态产业和服务模式的创新迭代。客户服务中心作为银行与客户沟通的桥梁，是银行对外服务的重要窗口，也被提出创新化、便捷化、智能化、数字化等多项要求。

为了满足多元化、现代化客户服务中心的需要，客户服务中心开始了全渠道、智能化的改造。业务渠道从传统的电话语音渠道，扩充为集电话语音渠道、在线客服渠道、视频渠道为一体的全媒体智能客户服务中心系统。

在满足服务渠道多元化、业务场景多样化的同时，也给客服人员带来了更多的挑战。为了提升客服人员的操作便捷性和高效性，同时提升服务过程中客户和客服双方的体验。在融合了NLP、TTS等新兴技术后，打造人机协同的混合服务模式，构建新一代全媒体智能客户服务中心系统。

在未来人工智能、大数据、媒体通讯等技术发展的推动下，结合更多前沿的智能化技术，广东华兴银行构建更全面更高效智能的全媒体智能客服中心，实现服务模式、运营模式等各领域的创新与突破。