人工智能在浦发银行电话银行中的推广思考

至客户主动挂机且未发生重复来电的通话；（2）业务类型，指客户需要咨询或办理的业务种类，目前浦发银行 AI 电话银行已经实现了电子渠道业务全覆盖，主要包括几个大类，第一大类个人业务，包括个人余额查询、个人转账、卡激活等，第二大类公司业务，包括对公账户查询、公司账户明细查询、对公转账等，第三大类公共类，包括各类签约、信息修改等；（3）分行应用时长，指 AI 电话分行覆盖特定分行的时长，本次浦发银行 AI 电话银行采用分行分批次覆盖的方式，2 月 27 日完成首家哈尔滨分行的试点推广，5 月 21 日完成新增3 家分行试点（昆明、长沙、合肥分行），7 月 24 日完成新增 1 家分行（郑州分行），10 月 30 日完成新增 7 家分行试点（成都、天津、深圳、福州、沈阳、太原、杭州分行），11 月 15 日完成新增 4 家分行试点（济南、南京、北京、西安分行），11 月 27 日完成剩余 21 家分行的应用上线；（4）呼入时段，指抽样通话的呼入时间点，取值范围每日 0 点至 24 点；（5）AI 服务转人工服务流程策略，指应客户要求转人工时的策略，共分为两个阶段，第一阶段试运行至 12 月 20 日，当客户明确表达转人工或说出敏感词时，直接转入人工坐席，第二阶段 12 月 20 日以后，当客户明确表达转人工后，判断是否对公业务，然后请客户进入队列等待；（6）通话时长，指抽样通话的通话时长；（7）是否营销旺季，根据大部分商业银行的营销计划，每年 9 月至下一年春节前为营销旺季，每年 3 到 8 月份为营销淡季；（8）意图正确识别率，属于技术指标，即抽样通话发生所在月系统对于客户意图的给出可信答案的比例均值。主要变量及取值范围如表 4.1 所示。

表 4.1 主要变量及取值范围

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第五章 总结及政策建议

一、 总结

本文通过对 2019 年全年度浦发银行 AI 电话银行客户交互记录随机抽取的样本进行研究分析，来解释造成浦发银行 AI 电话银行应用以来转人工话务量大幅下降的原因，结合当前人工智能技术正在加大应用、商业银行数字化转型、客服业智能化转型等行业因素进行研究，加深对于人工智能技术在商业银行应用情况的了解程度，并由此总结出现阶段人工智能技术在金融行业应用还存在的主要问题。在此基础上，本文选取了可能影响是否选择 AI 客服的 7 个变量，通过实证分析的方式，研究业务类型、分行应用时长、呼入时段、AI 服务转人工服务流程策略、通话时长、营销淡旺季、意图识别率对客户是否选择 AI 客服的影响情况。从前文的分析中，得出如下结论：

1. 需要办理的业务类型对于客户是否选择 AI 客服具有显著影响。相较于对公业务和其他公共类业务，个人业务的客群最大，个人业务客户的呼入量占比高，虽然个人业务种类繁多，但实际上大部分客户日常使用的热点，还是集中在账户余额查询、开户行查询、转账等常规场景，这部分场景因相对简单，AI 机器人整体服务效果好，服务成功率自然高。综合上述情况可以说明，目前的人工智能技术对于相对封闭、简单、重复性强的个人业务相关场景具有较好的替代性。

2. AI 服务转人工服务流程策略对于客户是否选择 AI 客服具有显著影响。为进一步提升 AI 的服务率，有效控制人力成本，企业一般会在客户选择转人工服务设计相应的流程策略。浦发银行 AI 电话银行上线以来，设置的是相对简单的转人工流程策略，在客户表达明确要求后，不需要等待直接转入人工服务，随着应用时间的加长，很多客户逐步摸到了这一规律，许多常规场景也需要转人工处理。针对这种情况，行方及时调整了流程策略，在客户转入人工服务前增加排队等待机制，同时在等待过程中持续引导客户向机器人说出诉求，阻挡了一批随意选择人工服务的客户。针对 AI 完全可以处理的简单场景，AI服务转人工服务流程策略变化将直接引导客户重新进行服务模式选择，培养客户良好使用习惯，对于后续是否 AI 服务呈显著影响。

参考文献（略）