本文来源于:2025年城市金融服务同业案例征集活动,作者:金华银行

金华银行:重塑体验,有温服务——“AI+全媒体”智能客服建设之路

2025-11-19 关键词:数字化转型,金融科技,服务优化2724

一、项目背景及目标


随着金融数字化转型加速和客户行为习惯变迁,传统客服模式面临响应效率不足、服务渠道分散、适老化服务缺失等现实挑战,客户对便捷、智能、有温度服务的需求日益迫切。为应对以上挑战,我行启动智能客服系统建设项目,旨在通过AI技术赋能,打造集语音导航、文本客服、智能外呼与视频客服于一体的全渠道智能客服体系,实现服务效率与体验的双重提升,突破物理网点服务限制,拓展服务半径,强化适老化服务能力,切实落实消费者权益保护要求,构建“线上线下一体化”的智能服务新范式。


金华银行围绕数字化转型战略,构建集智能语音导航、文本机器人、智能外呼、视频客服以及适老化服务于一体的智能客服系统。项目通过AI技术融合业务场景,实现“视、听、文本”多模态服务,截至10月末已累计服务客户14.8万人次。有效提升了业务处理效率、客户体验及渠道覆盖能力,初步实现“服务智能化、渠道多元化、管理规范化”的建设目标,是金华银行数字化转型成果的有力例证。


二、项目/策略方案


在服务能力升级维度,项目上线智能语音导航功能以优化自助业务流程,同时拓展服务触角,在手机银行端、微信银行端同步上线文本客服及“云端厅堂”视频服务渠道;针对老年客户群体,特别开发适老专属功能,既实现60岁以上老年客户的智能语音导航自动识别并主动转接人工服务,也会在养老金代发客户的发放周期内开展主动关怀,询问其业务查询需求。


在知识体系建设层面,项目完成全行17大业务类别、超1000条知识点的梳理与入库工作,为保障知识库内容的准确性,采用“人工校验+DeepSeek智能辅助”的双模式进行质量把控,同时组织全行范围内的内测环节,累计收集并吸纳有效优化建议358条,推动知识库持续迭代完善。


在管理与技术支撑方面,项目借鉴“星辉工程”成熟管理经验,建立起“日交叉检验、周方向校准、月总结汇报”的精细化管控机制,同时整合手机银行、微信银行、电话银行及智能机器人开发商等第三方资源,依托“星策统一运维平台”集成智能外呼功能,实现故障处置的快速响应,保障项目推进的效率与质量。


三、创新点


本项目在多维度实现创新突破:在服务模式上,兼顾数字化效率与适老温度,以AI赋能提升自助服务效率的同时,通过适老专属功能落实人文关怀,实现智能服务与情感需求的平衡;在管理机制上,以“日周月”精细化管控结合“里程碑+动态校准”的全周期管理模式,强化内部跨部门协同与第三方资源整合,保障项目高效落地;在知识建设上,采用“人工+智能”双模式搭建标准化知识体系,既保障了服务精准性,也为后续坐席辅助等深度数字化应用沉淀核心数据资产;在场景创新逻辑上,项目实施前深度调研分(支)行、总行业务及技术骨干,精准捕捉客户需求与一线痛点,以“小步快跑、快速迭代”的方式推动功能上线,聚焦“效率、覆盖、温度”三类核心需求实现体验与价值的双向提升。


四、项目过程管理


项目推进采用全周期精细化管控模式,各阶段有序衔接:需求调研阶段历时1个月,项目组面向分(支)行、总行业务及技术骨干开展深度调研,全面明确客户实际需求与一线服务痛点;方案设计与开发阶段用时6个月,分阶段完成智能语音导航、适老专属功能、多渠道线上服务的开发工作,同时推进全行业务知识点的梳理与知识库搭建;测试与内测阶段为期1个月,组织全行范围内的功能测试,累计收集358条优化建议并完成功能迭代;上线与运营阶段则持续推进,功能分批上线后,依托“星策统一运维平台”开展日常运维,并按月开展复盘优化,保障服务持续升级。


五、运营情况


系统上线后运行稳定高效,已累计服务客户14.8万人次。智能语音导航使自助查询效率显著提升,如自助余额查询平均耗时从1分20秒压缩至35秒。转人工率稳定控制在40%的行业优良水平以内,人工坐席接通率创近三年新高;通过持续收集并吸纳优化建议,知识库质量不断提升;适老服务也有效降低了老年客户对“智能化”服务的抵触情绪。


六、项目成效


在经济效益方面,自助业务有效分流了人工客服的服务压力,降低了服务环节的运营成本;知识体系的标准化建设减少了服务差错率,进一步提升了业务处理的整体效率。在社会效益层面,项目精准落实了适老化服务与消费者权益保护的相关要求,提升了老年客户群体的金融服务获得感;线上服务渠道的拓展突破了线下网点的物理限制,拓宽了金融服务的覆盖半径,增强了服务的普惠性。


七、经验总结


本项目建设积累了宝贵经验:精细化管控机制是项目成功推进的关键保障,标准化知识体系是智能服务可持续发展的核心基础,跨部门协同与第三方资源整合是实现复杂项目高效落地的重要支撑,"小步快跑、快速迭代"的策略有效平衡了创新风险与用户体验,而对AI大模型等新技术的积极应用则为金融服务智能化升级开辟了新的路径,最终实现了用户体验与业务价值的双向提升。


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