和美IBM智能客服 PK 人工客服

　　和美信息抓住了這一時(shí)代機遇，以技術(shù)革新，推出了基于IBM認知計算的和美IBM智能客服，支持多輪對話(huà)，精準定位問(wèn)題，回答內容更智能。保障客服質(zhì)量，助力銀行業(yè)務(wù)分析，提升業(yè)務(wù)洞察力，打造專(zhuān)屬的客服服務(wù)平臺。

　　語(yǔ)音人工客服只能提供給一對一服務(wù)，而文字人工客服同時(shí)接待十幾位客戶(hù)已經(jīng)是極限，這種現狀導致人工坐席忙，客戶(hù)等待時(shí)間長(cháng)，用戶(hù)體驗差。

　　同時(shí)在客戶(hù)致電或在線(xiàn)咨詢(xún)客服代表的問(wèn)題中，超過(guò)80%的問(wèn)題都是常見(jiàn)的，存在大量的重復性問(wèn)題，這種機械工作不僅消磨著(zhù)客服人員的工作熱情，銀行也要為重復的工作量買(mǎi)單。

　　和美IBM智能客服提供多渠道（覆蓋電話(huà)、微信、APP、網(wǎng)頁(yè)、智能終端等）智能回復，回答響應時(shí)間小于0.5S，無(wú)需排隊等候，用戶(hù)體驗佳。

　　和美IBM智能客服更多的價(jià)值在于它能夠為銀行客戶(hù)提供低成本的7*24h隨需服務(wù)，全年無(wú)休，不遺漏每一位客戶(hù)的咨詢(xún)信息，客戶(hù)可隨時(shí)隨地通過(guò)和美IBM智能客服得到相應的服務(wù)。

　　人力成本PK

　　人工坐席多人力資本高，配備的軟硬件成本等導致成本不斷攀升。在當前人口紅利逐漸消失、工資成本攀升的階段，龐大的人工客服隊伍必然導致銀行財務(wù)負擔的快速增長(cháng)。

　　此外，客服人員的工作重復性強、強度大、成就感低，導致銀行面臨著(zhù)員工離職率高、招聘難度大、培訓成本高、團隊穩定性差等多個(gè)痛點(diǎn)。

　　和美IBM智能客服可節省70%的知識維護人員及工作量，只需要少量的人力輔助機器審核。

　　同時(shí)可實(shí)現和美IBM智能客服與人工客服自由切換，解決約80%同質(zhì)化重復問(wèn)題并自動(dòng)組織標準答案，幫助客服人員大幅提升回復質(zhì)量和效率，從而將客服人員從標準、枯燥的業(yè)務(wù)中解放出來(lái)，為優(yōu)質(zhì)的客戶(hù)提供更優(yōu)質(zhì)、精準的人工服務(wù)，從事為銀行帶來(lái)更多價(jià)值的客戶(hù)服務(wù)。

　　銀行產(chǎn)品信息更新速度快，客服人員在工作之余，需要花大量的時(shí)間學(xué)習新產(chǎn)品，而不同的客服人員對于新產(chǎn)品信息學(xué)習程度參差不齊，因此營(yíng)銷(xiāo)的效果因人而異，無(wú)法實(shí)現最大化的營(yíng)銷(xiāo)效果。

　　和美IBM智能客服可短時(shí)間完成知識體系的學(xué)習與構建，自動(dòng)地從結構化和非結構化數據中自動(dòng)學(xué)習形成知識。只需1分鐘即可快速導入新產(chǎn)品信息，通過(guò)自學(xué)習引擎對新產(chǎn)品信息進(jìn)行自動(dòng)化加工，生成知識圖譜，通過(guò)語(yǔ)義理解洞悉客戶(hù)問(wèn)題后，在知識圖譜中尋找中準確答案并反饋給客戶(hù)，并基于不同的問(wèn)法，進(jìn)行人工智能分析，自動(dòng)分析其他的相似問(wèn)法并加入知識庫，實(shí)現對知識庫的實(shí)時(shí)更新。

　　客服人員回復問(wèn)題里面包含了大量的信息，而客服人員每天承受巨大咨詢(xún)量，難以對客戶(hù)深層次的金融需求進(jìn)行深入了解、對海量的數據進(jìn)行挖掘，從而無(wú)法提供專(zhuān)業(yè)化、個(gè)性化的投資咨詢(xún)和理財服務(wù)，白白浪費了營(yíng)銷(xiāo)機會(huì )。

　　和美IBM智能客服在平時(shí)的問(wèn)答中積累大量的客戶(hù)數據，大數據分析將幫助銀行挖掘數據金礦，更加主動(dòng)地判斷客戶(hù)的需求，并根據客戶(hù)的信用能力為其選擇適合的金融產(chǎn)品和服務(wù)。銀行可通過(guò)和美IBM智能客服精準應對客戶(hù)需求，為客戶(hù)提供個(gè)性化、定制化的金融營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)，從而有效提升客戶(hù)對銀行服務(wù)的體驗。

　　一直以來(lái)，銀行的服務(wù)質(zhì)檢主要以人工抽查的方式進(jìn)行，依靠質(zhì)檢客服聽(tīng)取錄音、查看線(xiàn)上聊天記錄并結合自己的專(zhuān)業(yè)判斷來(lái)進(jìn)行合規性檢測。在銀行業(yè)務(wù)量越來(lái)越大的情況下，傳統的質(zhì)檢方式覆蓋率低、時(shí)效性差、效率不高、主觀(guān)性大等弊端逐漸顯露出來(lái)，影響了銀行客服質(zhì)量。

　　和美IBM智能客服可將海量錄音數據轉化為文本，實(shí)現對語(yǔ)音文件的100%全覆蓋，管理員可監控會(huì )話(huà)服務(wù)，不僅定量了解服務(wù)實(shí)施數據，而且可以及時(shí)發(fā)現、定位問(wèn)題，并提示責任人，從而進(jìn)行有效的事前預警，事中處理，事后及時(shí)取證的全自動(dòng)、全天候實(shí)時(shí)監控。

　　同時(shí)，銀行通過(guò)對文本的分析和數據挖掘，可實(shí)現合規檢查、風(fēng)險預警、趨勢分析、商機挖掘等。

　　綜上，和美IBM智能客服相比人工客服有著(zhù)成本低、準確率高、用戶(hù)體驗好、學(xué)習能力強、高價(jià)值營(yíng)銷(xiāo)功能及實(shí)時(shí)質(zhì)檢監控預警等明顯的優(yōu)勢，能更高效處理問(wèn)題。

　　客服中心在銀行傳統的金融業(yè)態(tài)中，發(fā)揮的是對外窗口的形象宣傳作用，其實(shí)質(zhì)是銀行對外的一張名片。

　　隨著(zhù)近年來(lái)客服中心不斷走向成熟和對人工智能的應用，依靠著(zhù)對大量客戶(hù)一手信息和使用習慣的掌握，加之運用大數據進(jìn)行統計分析，其之于銀行的作用必將被強化。未來(lái)的客服中心，必將承擔起銀行業(yè)務(wù)中樞的職能。