导语
加强新一代人工智能应用，已成为提高银行业客服中心智能化水平和数字化运营能力，提升客户服务软实力的重要着力点。引入人工智能基础科技，尤其是新兴语音语义和智能助手系统，对提高银行客服中心服务能力具有必要性和可行性，在提高客户服务水平，满足多层次、多类型客户服务需求方面，均具有积极的现实意义。
在数字化时代，智能化产品在客服中心的应用，不仅提升了内部管理效率，也提升了客户的体验度和忠诚度。本文将结合中国银行信用卡客服中心利用智能质检和智能助手系统在智能化客户服务中的实践，分析智能质检和座席智能助手在客服中心的应用情况。
智能质检部分
一、智能质检应用发展情况
1、质检工作发展阶段
在未引入智能质检之前，中国银行信用卡客服质检工作是质检人员随机抽听座席员录音的方式进行质检。按照座席员服务品质的星等不同每月抽听3-6通不等的电话进行质检评分，抽检率较低。后来引入“语音语义”系统，质检员可以边听边看，效率得到大大提升。
引入语音语义系统后，通过设置关键字和简单正则质检项，系统可以帮助质检员快速做一轮全量初筛，质检员再根据模型命中情况进一步复检系统检核结果。
2、智能质检应用现状
在语音语义基础之上，通过搭建模型让每一通录音经过每一个模型检验，得出单通质检的得分，全月汇总就是座席代表月度质检得分。目前模型主要分为非关键错误、业务关键错误、合规关键错误和客户满意度关键错误等四个类型。同时也根据业务需要，自行搭建新增阶段性模型进行服务质量管控。如投诉前置、反洗钱、分期服销等模型。
二、智能质检开展情况
1、智能质检应用现状
中国银行信用卡客服中心2020年开始使用智能质检系统。系统可实现全量录音覆盖，质检准确度达到90%以上。通过不断细化和优化模型，智能质检系统可高效精准命中单个座席代表，实现服务质量的全量精准管控。借助智能质检系统，摸索建立了以下服务质量提升措施：
（1）全覆盖加重点关注的质检模式
结合信用卡客服业务实际，质检组别在优质服务、风险防控、流程处理、营销开口率等方面，筛选关键业务点建立近50个自动质检模型群，每日进行自动质检，T+1日出质检成绩。同时，根据业务管理需要，现阶段每月人工抽检每位座席代表一通专项录音，两项成绩平均为座席代表月度监听成绩。
（2）第一时间风险管控的闭环模式
通过语音语义系统中的高危、服务态度、反洗钱等潜在风险模型，团队负责人每日班前班中班后三次全量检核团队录音，发现模型命中录音第一时间核实跟进，将潜在风险及时化解。同时加强同类问题的分析，对相关座席代表进行专项辅导帮扶。
（3）以客户视角优化流程和话术的模式
从客户利益和服务风险角度考量，合理的流程和有温度的话术是保证服务品质的基础。对语音语义模型命中的服务态度类和投诉座席类录音进行分析，深入了解客户不满涉及的业务和流程，以客户视角对服务流程进行优化，同时构建更加情感化、人性化的话术，提升服务的温度和质感。
三、智能质检痛点和不足
一是识别定位难度大。首先是语音语义系统目前采用的是“关键字+正则表达式”，虽有部署和上手特别快的优点，也有存在漏检和错检的不足。同时信用卡客服业务复杂涉及信用卡全生命周期，不仅有咨询且有大量操作类业务，客户一通来电往往会询问或办理多项业务，仅依靠谈话内容来定位识别业务场景，难度非常大。很多业务的交谈内容相似度极高，例如，客户查询已办理完成的分期情况和是否能够办理分期，其中的关键词汇几乎是一致的，这对智能质检精准度有一定影响。
二是转文本后精准质检难度大。因客户表达方式、语音语调等客观实际，语音语义系统转文本时自行补充或替换文字，看似对语义没有产生影响，实际已经出现语境不符的情况，甚至差异较大的情况。质检组别只能通过关键业务指标开展业务检索和评分，难以精确定位服务问题。虽然翻译的准确性不断提高，但随着业务更新或新的专业名词出现，要转译准确仍需大量人力和时间进行干预和训练。
三是建立准确的模型较难。语音语义中质检模型的覆盖率和准确性同等重要。实际工作中需要质量和效率并重，建模和进行语音分析的难度加大。客服中心没有专职建模师，模型优化或新建是在工程师的协助下进行。如何在高覆盖率、高命中率的情况下，通过智能质检系统准确定位个人的业务差错，仍是中心质量管理组别亟待研究解决的课题。
四、智能质检优化和展望
中国银行信用卡客服中心通过一系列的摸索实践，创建了智能质检方法论和模型优化的工作闭环，使质检成本降低和服务质量强化二者达到均衡。智能质检的结果可作为座席代表服务质量考核的依据，同时，在智能质检模型基础上，尝试建立专门用于语音分析的模型体系，将“发现－分析－评估－落地”客户体验工作定量化。
自2020年正式上线以来，智能质检系统已完成对挂失、销卡、分期营销等多项业务场景的多维度监控，场景涉及客户服务生命周期关键环节、高风险业务以及价值营销等方面，未来智能质检业务将向业务全覆盖迈进，最终实现由智能质检向自动质检的蜕变。
未来，中心将运用语音语义分析技术、多维数据新分析方法，进一步量化客户体验，将影响客户信用卡的业务细节问题精确到业务过程中的某一环节，予以精准解决，切实做到业务细节的“发现－优化－落实”。通过精雕细琢客户体验，立足于定量监测标准化服务质量，辐射价值挖掘和流程管理，最终实现客户价值挖掘和服务体验提升的双赢。
座席智能助手部分
一、座席智能助手应用发展情况
在日常客户服务工作中，经常会面对“响应客户比较慢”“信息同步不够及时准确”“小结和工单处理耗时”等这些常见的业务挑战。在银行业数字化转型的大背景下，越来越多的银行客服中心和远程银行顺应发展趋势，通过以AI座席智能助手为代表的数字化技术为一线员工赋能，提升服务效率，为客户带来更智能、更快速、更专业的服务体验。
中国银行信用卡客服中心2020年开始使用座席智能助手。座席智能助手系统是基于客服和用户对话的实时场景，通过可视化的界面实时监测并提示客服关键信息点，帮助客服及时补充/修改表达内容，输出完整的对话流，进而优化服务质量的系统。它可以直接介入客服人员和客户的对话中，从最根源处提升客户的满意度。
二、座席智能助手的主要功能
1、知识点推荐。座席员在接听电话时，座席智能助手主动识别客户业务类别，调取后台知识库，实现知识的主动推荐，座席员也可以手动查询查找知识点，这样可以高效、准确响应客户，提升客户体验度。
2、通话状态监控。除了在文本内容介入，协助座席员提高客户的满意度之外，座席智能助手还能及时监测座席员的服务语气/服务态度/语速等语音条件，提升座席员和客户的通话质量。通话状态监控的对象是双向的，既有对客户语气的监控，也有对座席员的监测。同时还可以对敏感词、服务禁语等重点监测。当座席员用词不当或语调与客户不匹配时，系统会弹屏提示，提醒座席注意服务用语或服务状态。
3、监控报表。座席智能助手不仅可以针对某一通通话完成知识推荐，通话状态的监测，还可以针对管理者从宏观的层面输出座席员的全部通话报表，方便管理人员查看。通过监控报表，管理人员可更快了解小组座席员的当前状态，也可以了解对应的重要指标，如通话总数、敏感词的通话发生数、语速过快的通话数、抢话的通话数等，及时管理或培训辅导。
三、座席智能助手优化建议
1、翻译准确率有待提升，语境不符或翻译错误影响座席员正常业务办理。建议座席智能助手配置自然语言处理工具，生成针对银行客户服务的语义模型库，让座席智能助手能够学习和理解座席员和客户的语言表述，不断提升座席智能助手翻译准确率。
2、座席智能助手系统与客服系统的兼容性有待提升，座席智能助手语气监控滞后或频繁错误弹窗影响座席员业务正常办理。建议将座席人员的常规问题，比如客户问题的场景、常见的接待用语等，输入座席智能助手系统，通过机器学习提高座席智能助手智能化率。
3、座席智能助手可提供个性化设置，因座席员业务水平有差异，需要的帮助和支持也有差异，可根据座席员服务能力差异设置由低到高的差异化座席智能助手模式。一般情况下座席员按照从低到高的模式升级调整，也可由管理人员根据管理需要进行个性化调整设置，提高座席智能助手使用率。
相信在未来几年，智能化技术将更加成熟，产品设计、算法技术等也将不断优化完善。在政策驱动、时代驱动、需求驱动下客服中心的智能化将全面深入推进。那时，客服中心“人机协同”的客户服务模式将更加成熟，交互能力和服务效能实现新的突破。
