「远程银行」如何借助AI技术提升客户服务与经营能力

2023-08-22
演讲与活动

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根据中国银行业协会发布的《中国银行业客服中心与远程银行发展报告（2022）》，截至2022年6月末，全国已有23家银行客服中心更名为远程银行，11家客服中心计划建设远程银行。

显然，远程银行已成为银行业数字化转型的桥头堡。第一，远程银行在数字化的基础上具备很大的优势，相比分行的线下业务，远程银行对数据的保存更加完善。第二，过去几年的疫情加速了银行业务离柜率的持续上升。第三，监管部门发布远程银行建设指南等文件，提供指导和助力。第四，新生代的用户更偏向线上化的服务方式，仅依靠线下难以满足他们多元化的需求。

作为数字化转型的先锋，远程银行在客户服务和经营过程中面临的主要挑战有哪些？如何借助AI技术提升客户服务和经营能力？今天我们将分享循环智能在远程银行数字化领域的最新实践。

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一、国内远程银行的演变进程

在循环智能（Recurrent AI）看来，国内远程银行的演变进程大致可以分为四个阶段：

● 1.0阶段：远程银行采用传统客服的模式，没有经营职能。过去5到10年，大部分的银行属于1.0阶段。

● 2.0阶段：远程银行增加经营职能，跟分行协同做长尾客户。智能化建设从过去单一的机器外呼、协呼方式，增加了AI坐席助手，赋能大量坐席人员“服转销”能力的提升。

● 3.0阶段：部分银行的线上经营取得了非常好的成绩，经营客群资产规模在不断提升。近年来，一些远程银行经营试点取得了不错成效，逐步获得了银行总部及分行的信任，很多银行的分行不断将经营不过来的客群委托至远程银行经营，实现螺旋式的上升发展。同时，人工智能等数字化技术也实现了非常深入的落地。

● 4.0阶段：未来的远程银行可以发展成“超级分行”。远程银行证明了其经营能力之后，可以更好的帮助分行经营更多经营不过来的客户。同时，为线上经营而打造的数字化的能力，也可以赋能更多分行。

目前，大部分银行处在2.0阶段，刚刚增加了经营职能，正在探索“服转销”能力。少部分领先的银行已经进入3.0阶段，在客户经营上已经积累了丰富的经验。

二、远程银行“客户服务与经营”的七类挑战

循环智能的银行服务团队分析和总结了，围绕客户经营与服务，目前国内远程银行的一线团队和管理团队面临着以下七类挑战：

客户经营方面的四类挑战

第一个挑战是“摸不透”。即如何更好地理解客户，了解客户的动向。因为无论是经营人员还是服务人员，每天都要服务几十、数百，甚至上千名客户，远程银行对于效率的要求更高，不像网点一天只接待几个或十几个客户。

第二个挑战是“看不清”。即分管领导无法全面了解整个营销过程，这里强调的是沟通过程。要实现好的效果，必须有过程管理，但当银行业务人员与客户沟通时，过程仍然是未知的，哪些方面做得好，哪些方面做得不好，需要进一步的管理。

第三个挑战是“记不住”。银行理财产品更新速度很快，以周为单位更新，我们的运营团队在服务过程中必须每天跟同事们一起学习大量的产品知识，这是一个挑战。

第四个挑战是“抓不准”。在合规性问题方面，要注意避免因为在营销过程中过度承诺收益等问题引发后续的客户投诉。

客户服务方面的三类挑战

第一个问题是协同问题。这是一个比较大的问题，因为客户接触点是多渠道的，但现状是数据和职责划分在各个渠道之间存在分割。

第二个问题是“响应慢”。这是服务环节普遍存在的客户体验问题。因为一个客服人员掌握所有的知识和流程是很难的，坐席人员的流动性也比较强。

第三个问题是“要求高”。因为行业竞争越来越激烈，客户对银行服务的要求也越来越高。

三、客户服务和经营挑战的破局之道

结合过往服务多家中大型银行的实践经验，针对客户服务和经营场景的痛点，循环智能在过去大概三到四年时间中，逐渐梳理出一些针对上述七类挑战和痛点的应对策略。

客户经营挑战的破局之道

● “摸不透”。现在监管要求银行通过“双录”采集沟通过程数据，我们通过分析沟通数据，可以动态地进行客户意图识别，不管是电话、企业微信甚至线下发生的外呼，这种数据相比过去的静态数据，反映了客户当前的动态意图和需求，质量更高，让我们的对客户的理解更加准确。

● “看不清”。借助新一代会话数据分析平台，银行可以打开沟通过程的黑盒，将沟通过程变成可视化的报表，了解清楚员工对关键业务流程的执行率和开口率，了解不同员工的优劣势，形成管理抓手。

● “记不住”。利用智能辅助系统构建实时的产品知识、业务流程和话术推荐，可以自动分析双方沟通过程中的诉求、提问和内容，让服务端和经营端的人员有更多精力集中在经营客户上，而不是浪费时间和精力去记忆知识并处理相关问题。

● “抓不住”。面对合规问题，很多银行早已建立了离线质检的方式，但更为紧迫的问题是在事中实时识别，当人员与客户产生沟通时，能够实时发现潜在风险，并能够实时提醒并通知到管理端，如果风险非常严重，管理端可以立即接入并接管通话。

客户服务挑战的破局之道

● “协同难”。数据流转在各个渠道间需要高效协同。循环智能与某银行合作实现各个渠道，包括微信、企微以及客户网点对于用户需求的洞察自动流转。不管哪个渠道先与客户沟通，当信息流转到其他渠道时，一线员工可以第一时间了解客户的关注点，从而提供更智能化、个性化的服务。

● “响应慢”。利用智能辅助系统提高一线坐席对客户问题反应的速度，减少出现因为不熟悉的内容或流程而需要等待人员查找处理的问题。辅助系统可以基于客户的问题实时推送解决方案给坐席人员，让信息找人而不是人找信息。

● “要求高”。很多银行的客服中心逐渐增加经营职能，面对“服转销”的场景，过去很多员工具备的是服务能力而不是经营能力，智能辅助系统可以帮助这些员工更快完成角色转型。

四、实践案例一

循环智能与某股份制商业银行的合作，涉及到多渠道的客户服务和经营，包括客服电话、远程外呼、App上的在线客服、企业微信等。不仅需要构建统一的产品和技术平台，而且循环智能在客服和经营场景均提供了内容运营能力的支持，帮助该银行进行话术内容的梳理，高频营销场景流程节点等运营内容的梳理。

具体来看，在为一线员工赋能方面，循环智能面向这家银行的远程银行一线坐席提供了智能辅助系统，该系统可以基于客户的提问去自动推荐知识库内容和沟通话术。同时，系统也提供搜索模块，坐席人员在沟通之前可以搜索可能用到的信息卡片，收藏在页面底部，方便后续调用。

第二块非常重要的是对客户的KYC的补充。过去银行的客户画像主要是基于客户基本信息的静态数据，最近几年增加了用户行为数据（用户在网站或APP中的浏览和点击），但比较空白的是如何抓取客户在沟通中表达的动态信息。因为客户当下说关注什么、需要什么、家里最近的情况是什么，这些不管是从服务还是经营上都是非常有价值的——不仅能够指导在一线指导坐席现场的反应，而能够沉淀下来流转到行内其他系统做一体化的客户经营。

第三块是客户洞察VOC。为了更好的理解客户，我们不仅需要结构化的客户标签，还需要理解客户对银行的服务、产品到底反馈是什么。循环智能的VOC产品，可以自动抓取客户的全部正向和负向反馈，并且能够将反馈标签对应的具体原文也提取出来，帮助银行更懂客户真实反馈和心声。

循环智能与这家股份制商业银行的合作已经快三年的时间，在远程银行场景，针对客户服务与经营的挑战，部署了从一线赋能到管理端的多项产品做全面支撑。

四、实践案例二

第二个案例的重点主要是在执行管理和对客户的洞察上。循环智能与这家银行的合作从财富管理部开始，包括了远程银行和网点的外呼业务。过去几年，我们一起梳理了很多专项的业务场景，这些业务场景背后是从目标到策略到策略下执行的一些关键细节。在这里面有两个痛点，一个痛点是，银行有这么多专项的管理策略和流程，那管理过程是不是可见？第二是银行对客户的理解、客户的洞察是不是做到了全面和准确？

比如说以“客户拉新”这个场景为例。借助通用的OSM模型，目标、策略和管理动作进行分析。对于策略执行环节，团队有没有按照要求执行策略，是否执行到位了，过去是不可量化、不可数字化的。现在，我们借助会话分析洞察系统，帮助这家银行将业务策略的执行过程实现标准化和精细化的管理。

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循环智能与这家银行已经合作了两年多时间。总结起来主要是做了两件事情，一个是怎么把过程管理做的更好，去了解执行过程里的问题，去找到根因，调整策略，从而达到更好的结果。第二个是把客户KYC做到更动态，更理解客户当下的需求和意图。

总结

远程银行是商业银行数字化转型的重要突破口，将会迎来更为广阔的发展前景。循环智能希望助力更多远程银行借助数字化技术为一线员工赋能、为管理赋能，实现数字化的全渠道客户服务和经营，迎来业绩的新增长。

(本文基于循环智能COO揭发在远程银行主题闭门研讨会上的分享整理）

欢迎联系循环智能（Recurrent AI）交流探讨，共同解锁AI技术在远程银行领域的更多应用场景。

循环智能

AI赋能每一次沟通

循环智能（Recurrent AI）是一家会话智能和私域大模型产品及解决方案提供商，致力于让企业与客户的每一次沟通有更好的成效。循环智能借助领先的自然语言处理、语音识别、机器学习、AI大模型等核心技术开发了销售会话洞察、客户心声分析、智能辅助系统、智能合规质检和智能工牌等产品，在银行、保险、证券、汽车、零售、房产、教育、消费金融、B2B等行业得到广泛应用。循环智能的产品和解决方案致力于赋能一线业务人员、客户洞察、销售过程管理，帮助企业降本增效，获得新增长。

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