原標題：金融機構如何讀懂人心？智能客服了解一下

這并不是天方夜譚，歷經幾代的革新，現在的智能客服在語言處理能力、語義識別、關鍵詞匹配、知識庫建立乃至自主學習等方面都進步明顯，已經逐漸走進了大眾生活中。而未來，據權威機構Gartner的預測顯示，到2020年，85%的客戶交互將不再由人類處理，而是通過人機溝通方式為客戶提供高品質、專業(yè)性的服務。

對于金融機構而言，智能客服將為他們賦予“讀心術”這一神奇的能力，可以應用到電話銷售、電話回訪、解決咨詢問題等場景中。既提升了服務的效率，也降低了服務的成本，同時還能收集和分析問題，為智能營銷提供相應的大數據分析。

顯然，在金融科技大潮之下，智能客服已經成為新時代金融機構必須get到的新技能。

金融機構傳統(tǒng)客服模式正遭遇哪些挑戰(zhàn)？

對于金融行業(yè)而言，伴隨著行業(yè)的移動化、細分化、多元化等新趨勢，傳統(tǒng)人工客服模式受人力資源和數據處理能力的影響，正面臨諸多困境。

首先，人力成本的上升，讓人工客服的成本居高不下。對于金融企業(yè)來說，雇傭大量客服會增加公司的運營成本，卻不能產生實際利潤；但必要的電話銷售和售后服務又是維系整個銷售流程中必不可少的環(huán)節(jié)，企業(yè)常常為此陷入兩難境地。

其次，由于人工客服需要做大量枯燥重復的工作，應對大量負面情緒，在無形中降低了客服的效率；同時，人員流動大、人員能力層次不齊等，也讓客服人員非常稀缺。

更重要的是，人工客服在操作過程中，存在客戶資料不完整、客戶跟進易遺漏等問題，無法形成上規(guī)模的客戶服務大數據，這也在無形中影響了電話銷售的轉化率和客戶服務的效果。

從服務客戶到洞察客戶

智能客服讓金融機構擁有“讀心術”

相比較傳統(tǒng)人工客服，智能客服以算法為基礎，融合語音識別和智能分析等AI技術，它既有對簡單人工的替代，也可以幫助人工提供更好的服務。尤其是對于金融這樣的服務性行業(yè)而言，智能客服賦能傳統(tǒng)客服，已經成為大勢所趨。

如今，傳統(tǒng)金融機構的客服中心職能已由單一的提供服務轉向集服務、獲客、營銷、交易多種職能為一體，涉及售前、售中、售后全環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)依靠人力的客服中心無法滿足當前客戶多元多維多渠道的金融服務訴求。

比如在售前層面，智能客服可以顯著提升電話銷售的服務效率，并在信息捕捉、數據收集、智能記憶方面有著人工客服不可比擬的優(yōu)勢。

而在售后層面，智能客服則可以解決咨詢問題相似性高、金融業(yè)務專業(yè)度要求高、回訪場景多等痛點，從而節(jié)約人工客服培訓成本，提升服務效率。有統(tǒng)計顯示，智能機器人客服可以解決85%的常見客服問題，其花費卻只相當于一個人工坐席花費的10%。

更重要的是，智能客服還讓企業(yè)掌握了“讀心術”，能夠進一步洞悉客戶內心。比如，通過對客戶語速、語調變化等異常信息進行監(jiān)測，并準確的分析客戶情緒，對于情緒激動的客戶自動采取安慰的疏導服務方式，對于服務效果較差的客戶，則予以人工客服處理。

百度智能云基于百度大數據、搜索、NLP、知識圖譜、深度學習等強大技術，打造的智能客服不僅提供在線機器人問答能力，支持問答、業(yè)務辦理、故障診斷等應用場景，實現部分或完全取代人工坐席員的應用效果。還可以為企業(yè)提供細粒度知識管理技術，同時還能夠為企業(yè)提供精細化管理所需的統(tǒng)計分析信息。

目前，該智能客服產品已經廣泛應用到金融機構、通信等領域，航空、能源等行業(yè)的應用也相繼落地。未來，百度智能云將持續(xù)發(fā)力，借助自身強大的ABC能力賦能行業(yè)，成為客戶服務領域的強大賦能者。

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