随着金融科技的蓬勃发展，以科技创新带动金融创新已经成为业界新常态，智能服务的落地应用也愈发广泛。当前，各大商业银行纷纷加速智能服务体系建设，提供多样化、个性化的金融产品和服务，以更好地满足用户需求。因此，在竞争日益激烈的态势下，加强智能服务模式的创新发展建设，在实践中不断完善智能服务显得尤为重要。
在此背景下，笔者所在的客服中心以用户视角布局智能服务触角，深入用户体验闭环管理，形成全链路服务智能化解决方案，改变过去服务流程中对人工服务的重度依赖，形成以“机器人+人工”相结合的智能服务体系，实现智能服务的高效赋能，为用户提供个性化的服务体验，并强化大数据在具体服务场景中的深度应用，助力加速银行数字化转型进程。
一、智能服务模式的关键要素
（一）大数据——智能服务模式的基础
大数据作为人工智能技术应用中不可缺少的关键因子，可以为各项智能服务提供基础的学习内容，是保障银行智能服务体系顺利运转的重要基础。笔者所在的客服中心利用大数据优势，通过整合银行卡消费、金融产品的购买使用、客户互动等方面积累的海量数据信息，结合自然语言处理（NLP）的文本分类、情态分析、意图识别等相关语义分析技术，通过在语音识别、图片识别等领域运用精准的大数据训练，从而保证智能服务获得更强的自主化运营能力。
在大数据技术的支撑下，搭建精准化智能前置预判平台，在自助服务端实现“猜你想问”功能，为用户匹配最优的问题解决方案；在人工服务端，客户进线后，客服可提前预判用户需求，及时主动介入，解决用户需求。
此外，对于未能成功预判的用户行为，智能前置预判平台将进一步通过新生成的数据，学习判别用户交互行为所属的业务类型，不断更新完善智能服务模式，形成“信息收集-构建学习-实际应用-信息反馈”的闭环，持续优化智能服务模式。
（二）界面终端——智能服务应用的媒介
界面终端是银行智能服务应用的重要媒介，也是连客户及落实各项业务的基础场景环境。一般来说，界面终端能够将用户带入到业务的专项服务场景之中，通过点对点服务来完成信息的有效传递，这种充分的互动沟通，有利于用户更好地了解银行相关业务，尤其是银行的APP移动终端，能够为用户提供效率更高的“一站式”金融服务，同时提升用户体验，实现银行服务质效同增。
基于此，笔者所在的信用卡中心官方APP及微信公众号升级上线新一代AI客服“小信”，作为智能服务应用的重要渠道，“小信”机器人着力于根据用户显性和潜在需求，在全量知识体系下输出最佳服务策略，进而迅速处理用户诉求，给用户带来优质、智能、便捷的交互体验，也为进一步打造“有温度的服务”提供有力支撑。
（三）应用场景——银行智能服务模式的效能实施地
应用场景是银行智能服务落地的重要阵地。具体来说，可以将人工智能技术应用于用户所涉及的内外多个场景之中，利用人工智能的技术赋能来促进服务效率的快速提升。
笔者所在的客服中心在自助服务终端、人工辅助客服，以及包括涉及用户服务的多个领域如支付、消费信贷、金融理财等场景中已实现文本识别、语音识别、人脸识别等多种技术的应用。一是在自助服务端用户交互中，在原先支持文本输入的基础上，加入语音输入辅助功能，满足了用户差异化的使用习惯；二是在人工服务中，引入人脸识别技术，提升风控能力同时扩大服务范围；三是在服务策略中，通过搭建智能服务路由总控平台，实现客群策略自助配置，助推千人千面的服务策略落地。
二、智能服务模式的创新策略
（一）加强银行智能业务多场景连接融合发展
要加强渠道建设，必须积极利用新兴互联网技术来创建开放式互联应用场景运营的新模式。加强各业务场景的连结，实现各类业务的跨界互联，打破过去各类业务的壁垒，实现消费贷款、个人理财、移动支付等高频业务场景的融合发展，以此来推动泛金融服务功能向“生活金融化”方向发展，助力银行扩大智能服务受众覆盖范围。
在多业务场景融合发展之下，可以实现由用户需求的被动处理转向平台主动提供潜在解决方案。例如，用户刷卡交易失败后，数据平台即刻实时分析用户交易失败的原因，并第一时间将方案数据输出到各个服务渠道。当用户进入自助服务端后，向平台机器人发问前，自助服务端的“猜你想问”模块已经向用户提供潜在的解决方案。另一方面，数据平台也将相关信息实时提供至坐席端，用户接入人工服务后，坐席可立刻预判出用户的潜在需求，高效定位并解决用户问题，从而提高服务效率及用户体验。
（二）加强银行人机协同智能服务模式的建设
当前，人工服务普遍会面临用户服务要求高、服务需求多、涉及情绪安抚等问题，在服务过程中，坐席会遇到多系统切换操作、使用菜单节点多而杂、业务内容查找不便等情况。因此，必须加强人机协同建设，充分发挥“人”与“机”的优势互补，以提升坐席人员服务的有效性及准确性，更好地提高银行智能服务的效率，达到高的运营效率与好的服务体验的平衡。
目前，笔者所在的客服中心推出第一代智能辅助系统——人机协同系统。已实现通话实时转译、意图识别、流程提示、营销辅助、话术支撑等功能，通过将用户与坐席通话语音进行“实时转译+语义识别”，来获取解答用户问题所需的知识内容，匹配对应的业务流程及话术，为坐席提供全面支持，并利用坐席的判断及温度叠加，给予用户更高效、有温度的解决方案，进而全面提升服务效率及服务体验。通过系统的投产应用，坐席服务效率已提升12%。
与此同时，系统还可实时对流程缺失、语速异常、抢话、用户敏感词句、坐席敏感词句等进行实时提醒，减少服务问题的发生。“人机协作”系统的成功应用，能够减少对坐席标准化作业的高度依赖，降低人工服务的费力度，提升服务效率，同时为呼叫中心数字化经营创造环境。
（三）打造线上线下渠道互通的智能服务体系
实现智能服务模式的联动化运营，能够有效提升用户服务的效率。最主要的就是要通过高度的信息共享来实现各服务渠道及各项业务领域内用户服务内容的统一化视图，以此来为用户提供质量更好、效率更高的覆盖银行绝大部分业务范围的全渠道智能服务。
具体来说，一方面要通过大数据分析等数字技术手段来实现前、中、后台的全面化信息覆盖和信息联动，以此来获得更加精准的用户画像信息，有利于业务部门更精准、高效地推动精准营销活动的开展；另一方面实现线上线下渠道互通的业务体系，积极打造“互联网+线下”多元渠道互通的智能服务模式，以此为用户提供全方位的智能服务。
三、智能服务模式的实践思考
在我国加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局的重要时期，银行业呼叫中心要紧抓科技创新机遇，以科技赋能用户服务，推进“AI+服务”的深入应用和发展，加快智能服务体系的转型升级，实现服务流程的再造和服务效率的提升，为银行业数字化转型升级、高质量发展贡献力量。
