智能客服，金融机构必须get到的“读心术”技能
你有没有想过？
电话那头声音甜美，回答如流的小妹妹
也许是机器人。
这不是幻想。经过几代人的创新，智能客户服务在语言处理能力、语义识别、关键词匹配、知识库建立甚至自主学习方面都取得了显著的进步，并逐渐进入了公共生活。在未来，根据权威机构Gartner预测显示，到2020年，85%的客户互动将不再由人类处理，而是通过人机沟通为客户提供高质量、专业的服务。
对于金融机构来说，智能客户服务将给他们“读心术”这种神奇的能力可以应用于电话营销、电话回访、咨询问题解决等场景。它不仅提高了服务效率，而且降低了服务成本，还收集和分析了问题，为智能营销提供了相应的大数据分析。
显然，在金融科技的浪潮下，智能客户服务已经成为金融机构的新时代get新技能。
传统的金融机构客户服务模式正面临哪些挑战？
对于金融业来说，传统的人工客户服务模式受人力资源和数据处理能力的影响，伴随着移动化、细分化、多元化等新趋势。
首先，劳动力成本的上升使劳动力客户服务的成本很高。对于金融企业来说，雇佣大量的客户服务会增加公司的运营成本，但不能产生实际利润；但必要的电话销售和售后服务是维持整个销售过程的重要环节，企业往往陷入两难境地。
其次，由于人工客户服务需要做大量无聊的重复工作，处理大量的负面情绪，实际上降低了客户服务效率；同时，人员流动大，人员能力水平不均衡，也使客户服务人员非常稀缺。
更重要的是，在人工客户服务的操作过程中，存在客户信息不完整、客户跟进容易遗漏等问题，无法形成大规模的客户服务大数据，实际上影响了电话销售的转化率和客户服务的效果。
从服务客户到洞察客户
智能客户服务使金融机构拥有智能客户服务“读心术”
与传统的人工客户服务相比，智能客户服务以算法为基础，整合语音识别和智能分析AI技术不仅可以替代简单的人工服务，还可以帮助人工提供更好的服务。特别是对于金融等服务业来说，智能客户服务使传统客户服务成为《纽约时报》的趋势。
目前，传统金融机构的客户服务中心功能已从单一的服务提供转变为服务、客户获取、营销、交易等功能，涉及售前、售中、售后的整个环节。传统的依赖人力的客户服务中心无法满足当前客户多维、多渠道的金融服务需求。
例如，在售前层面，智能客户服务可以显著提高电话销售的服务效率，在信息捕获、数据收集和智能记忆方面具有无与伦比的优势。
在售后层面，智能客户服务可以解决咨询问题相似性高、金融业务专业性要求高、回访场景多等痛点，节约劳动力客户服务培训成本，提高服务效率。据统计，智能机器人客户服务可以解决85%的常见客户服务问题，但成本仅相当于手动座位成本的10%。
更重要的是，智能客户服务也让企业掌握了“读心术”，它可以进一步了解客户的内心。例如，通过监控客户的速度、语调变化等异常信息，准确分析客户情绪，自动为情绪激动的客户提供安慰咨询服务，对服务效果差的客户进行人工客户服务。
基于百度大数据，百度智能云搜索，NLP、知识图谱、深度学习等强大技术，打造的智能客服不仅提供在线机器人问答能力，支持问答、业务办理、故障诊断等应用场景，实现部分或完全取代人工坐席员的应用效果。还可以为企业提供细粒度知识管理技术，同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。
目前，该智能客户服务产品已广泛应用于金融机构、通信等领域，航空、能源等行业的应用也得到了实施。未来，百度智能云将继续努力，借助自身实力ABC能力赋能行业，成为客户服务领域的强大赋能者。
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