隨著5G、AI、大數據、云計算等新技術的發展，越來越多的銀行金融機構開始選擇用AI機器人代替傳統的人工服務。以智能呼叫為例，預計到2022年，智能呼叫將取代70%以上的金融機構人才。值得注意的是，不僅呼叫的一部分工作由機器人代替，呼叫銷售業務的一部分工作也由AI機器人代替。

前不久，百應科技攜手國內某知名銀行，雙方完成銀行客服中心數字化轉型升級，部分業務已實現全面AI化，帶來更優質的客戶體驗。

現在面臨的主要課題

現在，銀行金融業面臨著網上流量最高、渠道獲得成本高、人工呼叫效率低、普惠金融壟斷率不足等諸多課題。比較突出的問題主要是

產品推薦:在傳統業務模式下，主要通過銀行客戶經理推薦客戶資產管理產品，人工費高，效率低。之后，移動互聯網的誕生擴大了用戶接觸的渠道，但是用戶的個性化推薦和復雜的業務場景下的應變性還需要加強的顧客服務:傳統業務模式下的顧客服務以人工為中心，成本高，效率低的顧客挖掘:現有庫存顧客的價值挖掘，由于數據的完整性不足，無能為力…

百應AI銀行的解決方案

針對上述痛點需求，百應技術提供了包括AI語音機器人、顧客呼叫中心、線路資源市場、大數據中心等在內的一站式解決方案。該方案主要從信用卡業務推薦、貸款類營銷呼叫、智能催款注意等多個場景切入，通過百應智能呼叫中心正確接觸轉換目標客戶。同時，百應以各生命周期用戶為中心進行洞察分析，為各階段的客戶匹配定制的呼叫戰略，全面幫助銀行機構降低效率。下面，讓我們詳細了解一下！

01.千人千面話術定制，打開智能催款模式

眾所周知，貸款業務是銀行最重要的收益來源，但貸款預計催款一<愛尬聊_百科>直是一項困難的工作。問題的原因一般來說，

銀行呼叫中心有成千上萬的座位，一天有10萬人以上的催款電話，真正可以接通的有效電話數量非常有限，因為人工座位組的人員流動性大，需要專業訓練才能出港，所以催款過程通常不順利，新鮮的戰略幾乎不存在

為了提高銀行的催款效果，百應智能呼叫提供了各種場合的AI話術模板。智能呼叫機器人在不同的客戶時間靈活運用不同的催款話術的同時，支持定時呼叫、智能統計分析、服務評價等功能，最終實現了千人千面的智能交流。

正式上線后，一百多個智能呼叫機器人每天可以打幾萬通電話，大大減輕了人工座位組的壓力。在催款償還率方面，與原來的人工催款方式相當有效，但對應的人工費下降了60%以上。

與此同時，銀行方面不僅很好地維持了客戶關系，還重構了與客戶之間的數據鏈接。在每次任務結束后，系統后臺會自動生成一份《外呼分析報告》，包括電話接通率、平均通話時長、通話狀態等指標。借此，管理者可以快速發現問題所在，不斷優化催收策略。

02.更優秀的智能表現，接近現實生活流感

現在，智能呼叫被視為打破銀行傳統呼叫模式的人工費用高、顧客反饋一般等現狀的工具，也是銀行有效維持顧客關系的創新嘗試。

具體表現為百應AI語音機器人基于語音識別(ASR)、語音合成(TTS)、自然語言理解(NLP)等技術，能夠迅速回答客戶的問題，支持多次對話，回答問題。在整個溝通過程中，AI機器人實現了全自然真人語音交流，親切自然，支持在通話過程中隨時中斷！除了

之外，百應AI機器人也學會了聰明地與客戶交談。基于NLP、知識圖譜、關鍵詞強化等技巧，人工智能可以準確理解客戶的意圖。利用不同年齡段、性別和地區的客戶圖像，人工智能語音機器人可以使用差異化的營銷語言進行營銷呼叫，提供個性化的金融產品服務。通過持續的調整戰略，智能呼叫可以有效地去除80%以上的無效客戶，呼叫效率大幅度提高，人工費大幅度降低。

在此基礎上，AI語音機器人自動篩選出高意向等級的客戶，其中a級客戶意向轉化率達到58%以上，直接提高業績。同時，在AI機器人判斷意向客戶后，也可以立即切換到人工接聽。無縫的人機切換體驗，讓你第一時間掌握商機！

在適當的時機下，AI機器人也可以成為金牌呼叫，引導顧客自助處理業務。例如，當客戶提出沒有錢償還時，AI機器人可以理解客戶暫時出現的資金周轉困難，提供可行性強的解決方案，如指導客戶處理分期付款。如此貼心的服務體驗，誰不愛！

03.通過數據的全部鏈接，全量質量檢查更加安心

提高呼叫效率是業績提高的關鍵，以顧客體驗為中心是品牌核心價值的表現。特別是在銀行金融業，便利的金融服務，良好的顧客聲譽，成為商業競爭的差異化優勢。

值得注意的是，百應AI中臺可以幫助銀行機構輕松完成貸款、資產管理等營銷話題的合規檢查。通過高質量音頻數據的獲取，系統平臺利用AI、大數據技術成功降低了音頻數據培訓的復雜性，根據敏感關鍵詞語音檢測銷售話術的合規性，最終生成明確的分析報告，為客戶提供更好的服務體驗。

不僅如此，智能質量檢查系統還能全面復蓋呼叫業務的通話錄音，不會遺漏，不會錯過。根據質量檢驗模型對錄音進行質量檢驗，系統具有豐富的行業質量檢驗模型，復蓋80%的質量檢驗場景。同時，通話質量檢驗模型支持行業定制、靈活的建模規則。

在智能質量檢銀行質量檢驗中心人員的工作效率大幅提高，產品營銷過程的風險得到有效控制。對于業務部門來說，最直觀的智能呼叫連接率大幅度提高，客戶投訴情況明顯減少。

最后

在AI、大數據等技術的協同作用下，銀行客戶群的交易決策成本逐漸下降，個性化的需求和潛在價值不斷被挖掘。可以預見，未來我們不離開家，可以享受投資資產管理、消費金融、個人信用、業務處理等各種金融服務，科學技術使我們的生活更加美好！

未來的金融服務不僅可以打破服務場景的限制，還可以打破物理時空的限制，以用戶的活動場景為中心，以在線雙向為入口，形成用戶、產品和場景的完美融合。