人工智能在客服中心的應用現狀
1.人工智能對金融行業(yè)的影響。
根據我國“新一代人工智能發(fā)展規劃”部署，在智能金融領(lǐng)域需要加快產(chǎn)業(yè)升級，“建立金融大數據系統，提升金融多媒體數據處理與理解能力。創(chuàng )新智能金融產(chǎn)品和服務(wù)，發(fā)展金融新業(yè)態(tài)。鼓勵金融行業(yè)應用智能客服、智能監控等技術(shù)和裝備。建立金融風(fēng)險智能預警與防控系統。”
云計算、大數據等技術(shù)的成熟催化了人工智能技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展。深度學(xué)習在算法上的突破則掀起了人工智能浪潮，使得復雜任務(wù)的分類(lèi)準確率大幅提升，從而推動(dòng)了計算機視覺(jué)、機器學(xué)習、自然語(yǔ)言處理、機器人技術(shù)、語(yǔ)音識別技術(shù)的快速發(fā)展。對于金融領(lǐng)域來(lái)講，人工智能的應用主要包括智能客服、智能網(wǎng)點(diǎn)、智能營(yíng)銷(xiāo)、智能風(fēng)控幾大塊。
2.人工智能在客服中心應用場(chǎng)景。
（1）智能客服機器人。使用自然語(yǔ)言理解技術(shù)，在大語(yǔ)料庫的基礎上，基于場(chǎng)景和業(yè)務(wù)模型開(kāi)發(fā)上下文關(guān)聯(lián)模型，從而實(shí)現自然敘述、智能理解這一目的。并將這一技術(shù)和模型與客服系統在整體上實(shí)現了融合。實(shí)現由系統自動(dòng)理解客戶(hù)問(wèn)題并進(jìn)行解答和辦理簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)，如查詢(xún)余額。目前很多金融企業(yè)已經(jīng)實(shí)施了該項目，主要應用于網(wǎng)站、微信、網(wǎng)銀、手機APP等渠道的自動(dòng)問(wèn)答機器人，實(shí)現智能客戶(hù)服務(wù)。
（2）智能語(yǔ)音導航。主要利用語(yǔ)音識別技術(shù)和自然語(yǔ)言理解技術(shù)理解客戶(hù)語(yǔ)音，并根據客戶(hù)的需求導航到相應節點(diǎn)或者引導客戶(hù)完成業(yè)務(wù)辦理，主要應用在自助語(yǔ)音服務(wù)、手機銀行APP和智能設備上。在自助語(yǔ)音上應用主要通過(guò)與IVR的集成實(shí)現自助語(yǔ)音菜單的“扁平化”，提升用戶(hù)滿(mǎn)意度；通過(guò)與客戶(hù)的交互幫助客戶(hù)辦理相關(guān)業(yè)務(wù)，實(shí)現問(wèn)題的咨詢(xún)。
在手機銀行的應用與自助語(yǔ)音基本類(lèi)似，主要為在手機銀行APP上集成智能語(yǔ)音系統，從而實(shí)現為客戶(hù)導航到手機銀行相關(guān)功能、為客戶(hù)辦理相關(guān)業(yè)務(wù)。
（3）智能營(yíng)銷(xiāo)催收機器人。外呼機器人是語(yǔ)音識別技術(shù)和自然語(yǔ)音理解技術(shù)的另外一個(gè)應用場(chǎng)景。通過(guò)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的設計，實(shí)現自動(dòng)外呼客戶(hù)進(jìn)行客戶(hù)身份核實(shí)、催收、業(yè)務(wù)通知、滿(mǎn)意度調查、產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)等。伴隨著(zhù)銀行的轉型、網(wǎng)貸業(yè)務(wù)的發(fā)展，主動(dòng)聯(lián)系客戶(hù)進(jìn)行關(guān)懷、營(yíng)銷(xiāo)和催收的需求會(huì )大量增長(cháng)，外呼機器人是滿(mǎn)足這些增長(cháng)需求并同時(shí)控制人力成本的較好選擇。例如在催收場(chǎng)景中，可以將處在M1、M2狀態(tài)的催收任務(wù)交由機器人完成。目前，在市場(chǎng)上已經(jīng)有很多成熟的方案。
（4）智能輔助。智能輔助主要應用在客服領(lǐng)域，機器人實(shí)時(shí)監聽(tīng)座席與客戶(hù)的對話(huà)。可以在兩個(gè)層面發(fā)揮作用。一方面當客戶(hù)提出問(wèn)題后，機器人實(shí)時(shí)理解客戶(hù)的問(wèn)題，并給出相關(guān)回答建議給座席。在新員工輔助方面作用尤其明顯。眾所周知，客服行業(yè)是個(gè)離職率非常高的行業(yè)，一直保持著(zhù)大量的新入職員工，對新員工的工作進(jìn)行輔導和幫助能加大新員工的利用率，同時(shí)降低離職率高帶來(lái)的風(fēng)險。另一方面，機器人可以實(shí)時(shí)監聽(tīng)座席的話(huà)術(shù)，當發(fā)現座席使用了違禁詞、服務(wù)過(guò)程不合規或者有引起客戶(hù)不滿(mǎn)意的行為時(shí)，可以實(shí)時(shí)提醒和介入處理，從而起到推動(dòng)客戶(hù)服務(wù)標準的實(shí)施、提高客戶(hù)滿(mǎn)意度的作用。
（5）智能質(zhì)檢。客服中心是一個(gè)對服務(wù)質(zhì)量要求很高很?chē)栏竦男袠I(yè)，為了保證服務(wù)質(zhì)量，一般會(huì )通過(guò)對座席錄音進(jìn)行抽樣檢查的方式來(lái)實(shí)施質(zhì)量檢查工作。一般客服中心的質(zhì)檢抽檢率在1%左右，無(wú)法全面監控風(fēng)險。智能質(zhì)檢系統的目標是基于語(yǔ)音識別技術(shù)實(shí)現對全量錄音文件的文字轉寫(xiě)，以及對轉換后的文字進(jìn)行數據分析挖掘。以發(fā)現座席有沒(méi)有使用違禁詞、是否有不符合規范要求、對座席的情緒進(jìn)行監控；分析客戶(hù)來(lái)電原因、超長(cháng)通話(huà)、重復來(lái)電、超長(cháng)靜音等通話(huà)的原因；挖掘客戶(hù)投訴原因；對趨勢進(jìn)行預測，對熱點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行分析；以及挖掘潛在的營(yíng)銷(xiāo)機會(huì )。
目前應用中所面臨的風(fēng)險
人工智能在金融領(lǐng)域的應用是一把雙刃劍，在帶來(lái)效率提升的同時(shí)，也帶來(lái)了一些風(fēng)險和挑戰。宏觀(guān)層面的挑戰目前已經(jīng)討論較多，如對金融穩定形成的挑戰，對信息安全形成的挑戰，對金融從業(yè)人員形成的挑戰等。本文力求從人工智能在呼叫中心應用場(chǎng)景中存在的風(fēng)險進(jìn)行分析，并嘗試給出相應的應對措施。主要涉及以下幾個(gè)方面的風(fēng)險。
1.語(yǔ)音識別誤差帶來(lái)的風(fēng)險。
語(yǔ)音識別已經(jīng)廣泛應用于銀行服務(wù)中，雖然目前語(yǔ)音識別的準確率已經(jīng)較高，但仍然無(wú)法達到100%的準確程度。而對于關(guān)鍵字的識別錯誤，如轉賬金額的識別錯誤，可能會(huì )給客戶(hù)帶來(lái)?yè)p失，從而給銀行帶來(lái)操作風(fēng)險及聲譽(yù)風(fēng)險。
2.機器人回答誤差帶來(lái)的風(fēng)險。
智能客服機器人能夠實(shí)現自動(dòng)回答客戶(hù)。但目前的自然語(yǔ)言理解技術(shù)都還處于初級階段，存在不能識別客戶(hù)問(wèn)題或出現誤答客戶(hù)問(wèn)題的情況。對于誤答的情況，若因為機器人的誤答造成客戶(hù)和機器人之間產(chǎn)生糾紛，恐會(huì )引起客戶(hù)不滿(mǎn)和投訴。
3.自動(dòng)外呼業(yè)務(wù)帶來(lái)的風(fēng)險。
智能外呼機器人可以節省大量人力，但同時(shí)也隱含著(zhù)業(yè)務(wù)風(fēng)險。外呼機器人通過(guò)智能語(yǔ)義理解技術(shù)與客戶(hù)進(jìn)行單輪FAQ或多輪對話(huà)交互，在缺少人工干預的情況下，如果業(yè)務(wù)模型設置不當，可能造成客戶(hù)理解差異從而帶來(lái)業(yè)務(wù)糾紛風(fēng)險。輕則引起客戶(hù)投訴，重則造成業(yè)務(wù)損失。
4.銀行資料泄露風(fēng)險。
無(wú)論是語(yǔ)音識別還是客戶(hù)人臉識別，都需要大量的數據材料進(jìn)行模型訓練，這些材料都來(lái)自于銀行平時(shí)積累的各類(lèi)客戶(hù)數據。這些數據包含著(zhù)大量的客戶(hù)隱私，一旦外泄，可能帶來(lái)巨大的風(fēng)險。目前對于語(yǔ)音識別的模型機器學(xué)習訓練，往往需要依賴(lài)供應商將尋來(lái)的材料拿到行外進(jìn)行，留下了信息泄露的隱患。近期美國臉書(shū)公司客戶(hù)資料外泄風(fēng)波就是一個(gè)明顯的反例。
5.第三方產(chǎn)品帶來(lái)的自主可控風(fēng)險。
由于人工智能屬于前沿新興技術(shù)，銀行大多不具備自己開(kāi)發(fā)人工智能算法的能力，基本采用外購人工智能算法或產(chǎn)品與業(yè)務(wù)系統進(jìn)行整合集成的方式來(lái)實(shí)現人工智能應用。這些算法或產(chǎn)品提供方很少愿意向銀行提供源代碼，這類(lèi)產(chǎn)品對于銀行來(lái)說(shuō)都是黑盒，無(wú)論是日常應用，還是升級改造，均依賴(lài)于第三方的技術(shù)支持，無(wú)法做到自主可控。
6.深度學(xué)習技術(shù)帶來(lái)的效果不確定性風(fēng)險。
深度學(xué)習技術(shù)的特點(diǎn)是通過(guò)大量的數據訓練進(jìn)行模型優(yōu)化，但訓練過(guò)程的不透明造成了訓練結果的不確定。人工智能的效果驗證缺乏有效的手段，從而帶來(lái)不確定性風(fēng)險。
7.客戶(hù)滿(mǎn)意度下降風(fēng)險。
為降低人力成本，銀行已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域嘗試通過(guò)人工智能手段代替人工，在客服領(lǐng)域尤其明顯。通過(guò)智能語(yǔ)音導流，智能文字服務(wù)等方式，可以分流客服系統70%～95%的服務(wù)請求。在極大地節省人力的同時(shí)，強制分流導致的服務(wù)體驗下降，也帶來(lái)了客戶(hù)滿(mǎn)意度下降的風(fēng)險。
應對策略
人工智能是應用需求牽引與技術(shù)推動(dòng)相結合的產(chǎn)物，是一個(gè)充滿(mǎn)挑戰與發(fā)展機遇的新研究領(lǐng)域，如果因為人工智能存在一定負面因素而放棄使用也是不可取的。因此要正確地認識人工智能，完善人工智能安全技術(shù)措施和體系，使得人們可以更快更好地進(jìn)入人工智能的世界。
1.語(yǔ)音識別誤差風(fēng)險應對。
針對語(yǔ)音識別誤差帶來(lái)的風(fēng)險，可以用控制語(yǔ)音識別業(yè)務(wù)的應用范圍來(lái)防范，將人工智能技術(shù)限定在查詢(xún)等低風(fēng)險的業(yè)務(wù)上。對于高風(fēng)險的業(yè)務(wù)，需要增加確認環(huán)節。例如在手機銀行上轉賬業(yè)務(wù)最后需要有確認頁(yè)面由客戶(hù)確認。
2.機器人誤答風(fēng)險應對。
目前的機器人還無(wú)法像人一樣工作，機器人可以用來(lái)處理簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)，對于復雜業(yè)務(wù)還是需要人工來(lái)處理。另外，需要優(yōu)化知識，讓客戶(hù)從回復中就能判斷出這個(gè)知識是不是自己所提問(wèn)題的答案。同時(shí)，需要提醒客戶(hù)為其服務(wù)的是機器人。
3.自動(dòng)外呼業(yè)務(wù)風(fēng)險應對。
針對自動(dòng)外呼業(yè)務(wù)風(fēng)險，首先，需要加大模型訓練的投入，提高模型訓練人員的能力。對于一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景設計完成后可以先試用，試用過(guò)程中不斷優(yōu)化。待模型成熟后再推廣，采用迭代的方式不斷快速優(yōu)化過(guò)程。其次，對于一些重要場(chǎng)景，例如營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景，可以通過(guò)機器人先篩選客戶(hù)，當發(fā)現客戶(hù)有購買(mǎi)意愿時(shí)轉入人工，由人工提供專(zhuān)業(yè)的服務(wù)和營(yíng)銷(xiāo)。另外，可采取全過(guò)程錄音方式記錄外呼過(guò)程，對于容易引起歧義的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，要結合按鍵確認等方式確認客戶(hù)意圖。
4.銀行資料泄露風(fēng)險應對。
首先，應該建立銀行自有的人工智能深度學(xué)習平臺，將數據限定在銀行內部，盡量不出行。確實(shí)由于不具備條件需要出行的數據，一定要做好數據脫敏工作，另外要做好數據跟蹤和數據管控，確保數據不被挪作他用。
5.自主可控風(fēng)險應對。
首先，人工智能像語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言理解都是基礎服務(wù)級的應用，功能相對單一。設計上這類(lèi)系統相對穩定，業(yè)務(wù)功能和個(gè)性化需求由業(yè)務(wù)系統來(lái)實(shí)現。其次，銀行應該加強人工智能應用層人才隊伍建設，為實(shí)現人工智能應用層的自主掌控打下基礎。對于采購的第三方產(chǎn)品，可通過(guò)商務(wù)條款獲得源代碼等核心技術(shù)資料，確保自主可控能力。
6.深度學(xué)習效果不確定性風(fēng)險應對。
對于深度學(xué)習效果的確定，可以有針對性地建立自動(dòng)化測試平臺，并通過(guò)確定的測試集，不斷測試并比較結果以判斷深度學(xué)習的效果。
7.客戶(hù)滿(mǎn)意度下降風(fēng)險應對。
客戶(hù)滿(mǎn)意度下降的主要原因是由于人工智能的模型數量有限，對于復雜的業(yè)務(wù)問(wèn)題難以迅速給出令客戶(hù)滿(mǎn)意的答案。應對方法是將現在橫向增加機器人知識來(lái)解決客戶(hù)問(wèn)題的方式改成垂直領(lǐng)域服務(wù)，對業(yè)務(wù)進(jìn)行梳理、分類(lèi)、分析。對于簡(jiǎn)單并且機器人已經(jīng)能解決的任務(wù)由機器人來(lái)解決，對于復雜且機器人還很難解決的問(wèn)題優(yōu)先由人工來(lái)解決。制訂相應的服務(wù)標準，當機器人對某種業(yè)務(wù)的服務(wù)能力達到服務(wù)標準要求后，再將該業(yè)務(wù)交給機器人處理。
另外，增加對于機器人的客戶(hù)服務(wù)評價(jià)，用來(lái)評價(jià)機器人的服務(wù)效果，以及獲取客戶(hù)的反饋。對于進(jìn)一步優(yōu)化機器人意義非常重大。
結束語(yǔ)
在如何利用人工智能并真正實(shí)現應用方面，人們仍處于非常初級的階段。知識是智能的基礎，知識只有轉化為智能才能發(fā)揮作用。知識經(jīng)濟的進(jìn)一步發(fā)展將是“智能經(jīng)濟”。在云計算、大數據和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的融合推動(dòng)下，人工智能在很多方面都有了突破性進(jìn)展。信息化浪潮的不斷發(fā)展，使得人工智能必將在人類(lèi)社會(huì )中起到越來(lái)越重要的作用。只要能合理利用和控制人工智能，在有限的資源下做有用的事情，“智能經(jīng)濟”時(shí)代就會(huì )更好、更快地到來(lái)。
