智能银客服的本土化探索与实践——成都银行智能银行客服案例解析

发布时间：2025-07-09 18:25:08 来源：能近取譬网 作者：时尚

原标题：创新案例点评|智能银客服的银客本土化探索与实践——智能银行客服案例解析

来源：银行家杂志

作者：欧阳日辉，教授，服的服案中央财经大学中国互联网经济研究院副院长；陈蕗蓉，本土中央财经大学金融学院

银行客服中心作为商业银行对外最重要的化探服务窗口之一，服务客户的索实质量关乎商业银行的品牌形象、影响银行的践成核心竞争力。随着金融行业科技化程度越来越高，行智行客析银行客服发展经历了从传统呼叫中心的例解电话客服，到基于移动互联网的银客网络客服，目前正向触点多元、服的服案自助服务、本土自动数据营销、化探全智能业务联动的索实智能客服转型迈进。通过以“智”提“质”，践成商业银行聚焦客户体验和价值创造，行智行客析依托金融科技赋能银行客服中心数字化建设，是提升银行客服数智化服务能力的必经之路，有助于银行深化数字化转型成果。

探索背景

在银行客户服务的智能化发展领域，解决客户的个性化、多元化需求，做到精准对应，解决老年人口面临的“数字鸿沟”，做到“人机合一”，解决我国地域辽阔、方言众多带来的语言差异化需求，做到“电脑人脑化”，成为了以“注重客户体验”为服务宗旨的商业银行提质增效的突破点。通过引入语音识别、自然语言处理等技术，搭建可以识别方言的智能语音客服平台，优化了客户体验，提升人员沟通和业务办理效率，实现客服系统从“人力密集型”向“技术密集型”、从成本中心向价值中心的转换，越来越成为众多商业银行孜孜以求的转型升级、发展之路。

成都银行打造的“支持四川方言的智能银行客服系统”，一定程度上契合了上述要求，其展现出来的一些可圈点、可复制的成效以及带来的某些革命性变化，为商业银行智能银行客服本土化探索提供了范例与参考。

实践成效

面对客户日益增多的个性化需求，成都银行于2020年12月在四川率先推出了“支持四川方言的智能银行客服系统”。该系统综合运用语音识别、自然语言处理、语音合成等技术构建支持普通话、四川方言的智能语音客服平台，应用于手机银行、电话银行等服务渠道，提供智能语音客服和智能外呼客服两类服务。智能语音客服平台除了能识别四川方言，也能处理云南、贵州等多地方言，在和客户沟通交流时建立了亲切感，拉近了与客户的距离；同时还以语音的形式替代了传统的按键导航等流程，节省了沟通的时间，提高了服务的效率，提升了客户体验，做到真正的“市民银行”。

自2020年12月上线智能客服系统以来，成都银行业务运营效果显著。

从业务沟通有效性来看，经过反复训练后的智能语音导航、智能外呼各场景的普通话识别率可以达到95%，四川话识别率达到80%，语义识别准确率约为90%，为本土客户创造了生动自然的交互场景。

从业务覆盖率来看，截至2021年3月，智能导航应用场景上线全流程智能交互业务2项以及菜单导航业务65项，相较传统的IVR，业务覆盖率达到近90%；电话银行智能导航使用率约为20%，日均触发量近1000次。

从业务效率来看，相较于传统IVR业务办理，开户行全流程智能交互方式流程效率提升20%。2021年1月至3月，共计11321人次通过传统IVR完成开户行查询，共计22851人次（近三分之二）通过智能语音导航完成开户行查询，客户更青睐智能交互的服务流程。数据显示，这是一个智能银行客服本土化探索的成功案例。

模式构建

成都银行采用语音分析技术（ASR）、智能语音合成技术（TTS）等语音智能技术作为核心基础设施，快速识别并响应客户需求，推动应用场景创新；合规收集并运用客户数据，确保风险防控，并建立客户画像实施精准营销，推动银行向业务运营精细化、客户接触智能化、经营方式轻型化转变；将复杂的技术流程封装，把便捷的服务体验给予客户，推动智能银行客服向契合性和功能化转型。

智能客服系统技术创新

为了更好服务省内方言客户，成都银行针对客户语音识别、客户体验分析引入了多项技术创新客服系统建设，打造全流程智能化客服。

基于神经网络算法建构智能语音识别模型。该模型以识别音频波形特质，将波形特征转译成拼音，拼音转文字的字词句多重组合打分，选取最高分数输出转写结果，主要对客户口语（普通话、四川方言）进行语义分析；同时，结合人工语音标注等自然语言处理技术（添加行业特定词汇的声音特征，并提高对应行业热词的优先级），改进神经网络算法训练模型，提升语音识别准确率，精准解析客户真实诉求。

基于智能语音合成技术架构相应模式。该技术将客户咨询应答内容文本转化为对应的普通话语音，为用户提供精准化、标准化的智能语音客服服务，高效响应用户需求。

基于数据挖掘技术建构支撑体系。在客户授权、依法合规的前提下，利用数据挖掘技术，归纳智能语音服务中的高频业务并挖掘客户关联信息，实现对用户偏好和行为的聚类分析，为业务拓展服务优化提供有效数据支撑。

基于语音分析技术建构应用场景。该技术主要对服务期间客户语音、语气等特征进行分析，评估客服服务满意度，改进传统客服质检的考核评分体系，进一步完善客服服务评价标准。

智能客服系统智能化应用打造

智能客服系统打造了智能导航、智能外呼等一系列智能化应用场景，通过标准化的服务响应客户需求，节省了用户办理业务的时间，提升了业务办理效率。

智能导航应用。智能导航应用包括全流程智能交互业务（即语音交互方式完成交易）以及菜单导航业务（即导航至指定IVR业务），该应用减少了原有IVR多层按键模式，通过语音识别实现指定节点无缝跳转，有效减少了客户按键操作时间，降低了客户业务办理难度。

智能外呼应用。智能外呼客服应用包括由智能语音客服替代人工客服为客户提供产品营销与逾期通知等服务，同时外呼模式由人工拨号转变为系统自动外拨。通过智能外呼，降低了采用人工外呼的人员成本、培训成本和流失成本等，有效控制银行经营成本。另外，采用智能外呼可以实现每日提供服务超过1000次，效率提升3倍以上，且提供的情绪、话术标准化，能对所有客户保证100%的服务热情，让客户享受无差别的客服服务。

智能客服系统数据应用建设

智能化的客户服务流程，实现了银行对业务的标准化分析。通过对触发业务的节点控制，结合客户反馈和业务数据等信息，建立客户的特征数据池，依据场景划分客户类型，提供差异化的营销服务。

对客户进行职能画像。成都银行打造的智能客服系统可以实现100%通话的智能质检覆盖，实现全量录音转写文本，利用数据挖掘技术归纳高频业务并挖掘客户关联信息，实现对用户偏好和行为的聚类分析，为业务拓展服务优化提供有效数据支撑。

数据治理与综合性应用。成都银行打造了企业服务总线（ESB）、数据仓库（DW）和客户信息（ECIF）系统，同时搭建了统一数据平台和决策支持系统，整合主要生产系统业务信息和客户信息，并以此为基础建立了综合信息服务平台、绩效考核、资金转移定价、成本分摊和资产负债管理等决策支持系统，提升自身经营管理水平。成都银行搭建了数据质量管理平台，制定全面的检核指标，通过对数据进行持续跟踪检查和错误修复，提升并维护数据质量，充分发挥数据要素价值。

智能客服系统风险防控

为了实施对智能客服系统的风险管控工作，识别相关业务风险，制定防范措施以便更好开展业务经营，成都银行总结了3类风险并提出相应解决措施。

对语音误判进行纠偏。针对四川地区方言种类多、差异大，在语音识别环节存在误识误判的风险，首先严控上线标准，智能服务初期严格保障足够的内部生产试运行时长（试运行30天），充分测试系统功能有效性和安全性，确保系统安全风险可控；其次要考虑人工辅助矫正，通过人工坐席端语音静默辅助功能，在客户无感知情况下进行语音客服误识误判自动转到人工静默坐席进行矫正，提升客户体验；最后限定业务范围，服务初期主要以余额查询、开户行查询等查询业务为主，确保用户资金安全。

对数据窃听进行防范。针对在语音交互过程中，存在客户语音数据被窃听的风险，在语音交互的金融服务场景中，客户敏感信息如卡号、密码等仍然严格采用终端物理按键输入方式，确保客户语音交互过程中敏感信息不被窃听。

对数据泄露进行安全阻隔。针对在数据采集、存储、传输、使用等环节中，由于系统缺陷或业务管理漏洞存在数据泄露的风险，遵循“用户授权、最小够用、全程防护”原则，充分评估应用的潜在风险，加强数据全生命周期安全管理，严防用户数据的泄露、篡改和滥用。数据采集时，通过隐私政策文件等方式明示用户数据采集范围和使用目的，获取用户授权后方可采集。数据存储时，通过数据泛化等技术将原始信息进行脱敏，并与关联性较高的敏感信息进行安全隔离、分散存储，严控访问权限，降低数据泄露风险。数据传输时，通过加密等手段保障数据传输安全，严禁明文传输。

案例特色

智能银行客服建设作为银行数字化转型的关键一环，银行借助金融科技赋能，采用物联网、大数据等技术和各类算法模型加强其与业务场景的深度融合，实现服务载体多元化、业务流程智能化、推进业务数据化，使服务生态更开放，需求响应更敏捷，让客户享受无界无线无感的服务体验。

智能银行客服系统凸显本地化服务特色

成都银行创新性地引入了“支持四川方言的智能银行客服系统”，支持地方方言识别功能。通过采集四川、云南、贵州等地方言的基础语料包建立语料分析库，运用智能语音识别模型和语音语义分析技术将方言转化为普通话，快速解析客户需求，为使用方言的客户提供了标准化、无差别的服务体验，降低金融服务的门槛，提升了业务办理的效率，有效解决了金融服务中存在的数字鸿沟问题，满足多样化的本土需求，为其他方言集中区推出精细化服务提供优秀范本。

智能银行客服系统实现业务全流程智能化

从客户呼叫客服到结束服务，成都银行提供贯穿了全流程的智能交互业务，实现了手机银行、电话银行等线上渠道全天无差别服务，拓宽了金融服务渠道，克服了线上人工客服不足的问题，提高金融服务的可获得性。同时，全流程的智能交互可实现100%的智能质检覆盖，检测业务各办理节点存在的问题。在服务过程中积极收集客户反馈，明确客户业务需求以提供针对性服务；辅之对客户在接受服务期间的语音语气等特征分析，评估客服服务满意度，有助于客服中心找到并改正服务过程中存在的不足，改善质检考核体系，提升自身服务水平。

智能银行客服系统数据应用与治理效能化

基于智能银行客服系统，成都银行通过合法合规收集客户数据信息，搭建客户数据集成平台，以分析客户的行为数据挖掘其潜在金融需求，从被动式服务客户向主动式服务客户转化。基于客户画像创新营销模式，拓宽业务场景，实现定位式精准营销，为客户提供个性化的服务体验的同时，发挥了用户数据更大的价值，有助于成都银行加强客户黏性，提升经营核心竞争力。

案例启示

构建智能银行客服系统是数字化时代下银行战略转型的重要环节。针对客户服务需求深度和广度不断延伸，趋向个性化、多元化和专业化发展，如何利用金融科技赋能，打造差异化竞争优势，强化客户信任和客户黏性，是商业银行面临的重大挑战。

成都银行的案例给出了良好的示范。

技术驱动向本土化、个性化服务倾斜，打造有“温度”的银行

金融服务是重要的民生工程，面向所有人民，而客服服务作为基础的金融服务，更不应具有排他性。考虑到我国老龄化趋势加速，乡土化问题鲜明，设计能听懂方言的智能银行客服系统，不仅是打造改善民生的重要接口以帮助这类客户跨越数字鸿沟，更是激发银行在数字化转型过程中担当起普惠金融的重担，成为有“温度”的银行。

关注数据生态建设，推动业务模式从事件管理向数据化管理转化

基于全流程智能化的银行客服系统，集成客户行为数据，打破数据孤岛搭建数据生态场景，形成业务流程的数据闭环。通过数据整合分析和营销智能扩展，明确市场和客户定位，实现面向客户个体的精准营销，提升客户服务体验。

围绕客户体验，通过技术创新，打造“数据+模型=服务”全新服务模式

智能银行客服系统需要从解放人力向业务应用创新发展，围绕客户体验，通过技术创新，从简单的语音识别、人脸识别等为主的感知智能向文本分析挖掘、知识图谱、舆情分析等认知智能过渡，接收并分析各流程节点中客户的业务体验和服务反馈，基于客户特征设计业务场景，打造“数据+模型=服务”全新服务模式。

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