一、项目背景和目标

为发展金融科技创新应用，推动银行数字化转型，进一步提升客户体验，向客户提供准确、个性化的服务。节约企业成本，提高响应效率。将服务更智能化，业务更场景化。北京农商银行开展建设远程银行智能化体系，运用语音识别、自然语言处理、语义理解、机器学习等人工智能技术，建设以智能化平台为中心的智能质检、智能客服、智能IVR等系统，使远程银行业务降低人员成本，提高服务质量，减少人工可能带来的风险，提高客户满意度，给客户带来全新高效友好的体验。

二、项目方案

北京农商银行结合自身客户群体、业务特点建设以智能化技术为中心的基础平台，在此之上分批建设三类智能化系统，以利用不同及AI技术提供多样化的服务。

1、智能质检系统

智能语音质检系统可借助语音识别、自然语言理解、深度学习等人工智能技术，实现对多业务场景下语音及文本服务的自动质检，协助质检员过滤出有效问题录音，提高我行质检覆盖率及检出效率。建设“智能质检系统”，实现每日坐席电话录音全量质检功能。一是提升质检质量由原先“抽样质检”至 “全量质检”，二是由原先“人工调听录音”至 “建立建立质检模型”。

2、智能客服系统

智能客服2.0系统运用语音识别、自然语言处理、语义理解、机器学习等人工智能技术，能够实现对客户部分问题的自动匹配、搜索、答应，部分替代人工座席，为客户提供自动化、智能化的即时咨询服务，适用于微信银行、在线客服业务咨询交互场景。

智能客服2.0系统改变了以往*****代智能客服人机交互准确度低，友好性差，维护成本高的问题。不仅迁移了原有词库、聊天库、问答库2722条，还提升客户问答准确度、满意度及客户智能服务体验。为我行渠道系统建立人机交互的通道。

首先，系统从客户体验提升出发增加了“多轮对话”功能,确定8个咨询场景，7个交易类场景，打破了原有机器人一问一答的呆板体验；同时为客户增加了“快捷问题”、“猜你想问”、“满意度调查”等功能，简化客户操作，重视客服体验反馈。

其次，系统从技术创新性出发，将人机问答交易接口形成了标准服务，发布在应用服务网关，供各关联系统调用。同时，为了提高系统的处理效率，项目组通过引入高速缓存技术，降低高频问题对系统的压力。

后，系统为降低业务运营成本，增加了“二维表问答”功能，将原本需要投入大量人工维护的网点信息、理财收益信息查询等功能，缩减到仅需维护一张二维表的工作量。

3、智能IVR

智能IVR系统为客户提供了全天候的自助业务办理场景，是客户触达人工服务的必经之路。传统的电话银行使用传统的菜单导引方式。我行建成智能IVR后，一方面将迎合客户服务习惯的转变，提升客户体验。另一方面将对密集的人工服务请求进行有效分流，减轻前台运营压力，将人力应用于客户维护及营销等高价值项目。

智能语音机器人主要业务功能范围包括智能化语音交互及分流、知识管理与模型建立、报表统计及用户管理等功能。

将实现客户进入我行IVR后，在指定的转人工服务节点，设置智能语音机器人，引导客户直接说出需要办理的业务，无需客户使用专用名词描述业务诉求（即非关键字严格匹配），系统可理解客户意图并进行多伦次对话。机器人可根据流程设计处理客户提出的任务、转入IVR某交易节点或进入人工服务。

能支持以下几种全局命令：帮助、返回、主菜单、转人工、重听（包括提示音及系统回复）。并能支持后续扩展

智能机器人的处理效率主要依赖于对应知识库内容的结构化程度、流程设计的完整性及模型搭建的逻辑性，故智能机器人系统的知识管理能力尤为重要。

在IVR任意节点，设置智能语音机器人并配置业务处理策略，支持由机器人接管业务、将客户电话转至IVR业务处理节点、将客户电话转接人工服务，当机器人在业务处理过程中出现超出流程范围时，可平滑过渡到人工服务或由其他方式接管（具体以业务及流程设计为准）。

三、创新点

以ASR、TTS为基础的语音交互技术，以NLP为基础的语义处理技术搭建人工智能技术基础平台，以原子化的能力对外提供技术输出，在上层搭建应用平台，利用应用平台进行业务功能的实现和整合，并向其他渠道提供标准服务，使用一套智能化平台完成行内的业务开展。

该智能化平台可针对不同业务场景使用多个互相不影响的机器人，利用行内大数据进行机器学习，实施收集用户行为，分析用户需求，采集多渠道数据进行机器人训练。

四、技术实现特点

1、机器自主学习

系统可通过“监督”和“无监督”学习来识别结构化数据，而不是依靠预先编写的程序。通过多渠道采集的数据，机器可自主进行学习，自主进行泛化，进行语义理解。从而完成问答及质检工作。训练师也可针对特殊场景对模型进行训练，从而更精准的匹配各类特色业务。

2、标准平台接口

系统搭建一套具有人工智能能力的底层平台，所有的服务采用标准化服务，方便在应用层进行调用。用一套平台作为能力输出，可以更好的降低耦合度，使应用层的封装更灵活，各关联系统的标准更统一。同时，引入高速缓存技术，提高系统处理效率，降低高频互动对系统的压力。

五、项目过程管理

1、需求分析和概要设计阶段

此阶段时间段为2020年1月至2020年3月，其间主要完成了业务需求分析、业务功能和技术构架的高层设计。提交了现状需求分析报告、各功能模块的高层设计、技术构架和接口的高层设计等文档。

2、系统详细设计阶段

此阶段时间为2020年3月至2020年5月，其间主要完成了系统详细设计工作，提交了智能化平台项目系统详细设计说明书等文档。

3、系统编码、测试和上线准备阶段

此阶段起始时间为2020年5月至2020年9月，其间完成了智能化平台项目开发的编码、测试以及试点行上线准备工作，提交了智能化平台项目系统测试报告、上线方案、系统设置等文档。

4、试点行上线阶段

此阶段起始时间为2020年9月至2020年11月，其间完成了系统上线、数据初始化等工作，并根据上线试运行的情况，为推广实施提出了优化需求。

5、推广实施阶段

此阶段起始时间为2020年11月至2020年12月，进行全行的推广工作。

六、运营情况

科技的力量推动质量管理驶入了以“智”提“质”的高速路。智能质检模型建设团队5名核心成员通过自主学习的方式具备独立建模能力，做到基本模型建设自主可控，现中心已有模型83支，其中自主建模30支，完成全年计划建模量57.69%。模型准确率达97.56%。智能质检语音分析系统上线使业务质检率实现了0.8%至100%的大跨越。其中服务规范、欠款催收、信用卡激活、大额外呼等多个模型已实现系统独立质检，从根本上提升了质检效率。

智能客服2.0系统实现客户问题的自动匹配、搜索、答应，部分替代人工座席，为客户提供智能化的即时咨询服务，带给客户高效友好的全新体验。目前，人工智能技术已应用于门户网站、手机银行、微信银行、在线客服业务咨询等交互场景。

七、项目成效

1、线上线下协同，提升客户分流效果

利用语音分析系统扩大话务及操作风险检查广度和深度；全面升级在线客服系统与智能文本机器人系统，与全行线上渠道对接，增强渠道线上线下协同，通过语义理解、多伦对话等智能化能力，实现大幅提升渠道分流的效果。

2、由人工质检提升为全面机器质检

通过语音转文本技术，将会话内容进行话者分离，协助质检员快速定位到座席话术及关键业务节点，提高人工质检效率。借助词频聚类及趋势分析能力，协助管理人员进一步掌握中心运营动态，在防范投诉舆情风险的同时，为客户价值挖掘提供更多触点。实现了全行坐席通话的全量质检。

八、经验总结

通过人工智能技术在远程银行中的应用，我行已成功建设智能化体系。利用智能质检系统扩大话务及操作风险检查广度和深度；利用智能客服系统与全行线上渠道对接，增强渠道线上线下协同，通过语义理解、多伦对话等智能化能力，实现大幅提升渠道分流的效果。

随着本项目的成功推进，通过我行技术攻关和实践积累经验，更好的做好行业示范和推动作用，并促进国内相关产品和产业的尽快发展和成熟。