http://www.ctiforum.com/focus/awards2019/index.htm> 中国金融业在GDP占比持续维持在8%左右，高于21世纪初近4个百分点，也高于美国、英国等金融强国1个百分点左右，更是高于日本、德国等金融结构相似的经济体，现阶段的中国无疑已经成为全球的金融大国。随着近几年人工智能、大数据、云计算等新技术的高速发展，金融行业信息化建设的投入也逐年增加，其中客服中心从传统的人工客服向智能客服体系的转型是非常重要的环节。
在传统的人工客服场景中，客服人员的工作任务十分繁重，需要长时间高度集中注意力才能提供优质的服务，降低被投诉的风险；同时，客服人员经常面对重复且繁琐的日常工作，自身难有明确的发展空间。这也造成了客服人员流失率高，客服中心在人员管理及培训方面需要投入大量的成本。
在人工智能技术的驱动下，通过语音识别、语音合成、自然语言理解等核心技术，完全可以构建一套自动化智能客服系统，用以解决大量的高频重复问题，从而降低客服中心的建设成本，提供更加优质的客户服务。
科大讯飞金融行业智能客服解决方案基于AI+能力平台和讯飞言知两大核心系统进行搭建，覆盖了电话、app、公众号等不同应用场景，运营人员只需在系统中进行简单配置，即可快速上线对话机器人，在语音门户、智能外呼、文字客服等场景下通过机器人为客户提供服务。同时，基于客户与客服对话的场景，可以提供座席助手、语音分析等产品，实现座席通话质检、话术推荐等功能。
1 语音门户
在过去，客户拨打金融行业客服电话时，往往需要通过复杂的按键来到达预期的业务节点，耗费大量时间，并且容易出错。随着金融业务的不断扩大与成熟，人工话务服务内容趋于复杂化、专业化，呼叫中心使用的传统IVR按键菜单层级愈加复杂，交互流程增长，客户无法快速找到所需的业务节点。在多轮交互无果后，客户会选择人工客服解决问题，IVR按键菜单的低效率，不能有效分流人工客服的压力。一方面是客户满意度的逐步下降，另一方面是客服中心人力成本的居高不下，金融行业呼叫中心陷入了两难境地。
上线语音门户后，呼叫中心即可告别复杂的IVR按键菜单，客户电话呼入后，只需用简短的话描述自己的业务诉求，机器便可准确、高效地为客户提供服务，大大减少了客户等待时长与交互次数，不仅提升了客户体验，同时帮助呼叫中心降本增效。
2 智能外呼
近年来，金融行业的对呼叫中心的需求不再局限于被动接听电话解决客户问题，而是将呼叫中心作为触达用户的一个关键要素，通过主动呼出为客户提供更多的服务，例如：信用卡催收、app促活跃、活动推荐、信用卡核身、满意度回访等。外呼业务场景非常聚焦，目的性极强，为智能外呼的全面推广提供了优质的先决条件，市场空间巨大。
各类的市场需求，使得外呼市场的发展风生水起，越来越多的企业客户选择通过外呼机器人进行智能外呼，以某国有银行为例，从总行到省市分行纷纷进行智能化外呼平台建设，将外呼作为重要的触达最终用户的手段。
科大讯飞智能外呼解决方案使用了业内领先的语音、语义技术，实现覆盖全行业外呼场景下的人机语音交互。智能外呼解决方案提供多种对接方式，同时，专业的团队为客户提供贴身服务，从系统搭建到外呼流程投产上线最快只需2周时间，大幅降低了金融企业的时间成本。
3 文字客服
随着移动互联网的大力发展以及金融机构数字化转型的推进，客户服务已经不只局限于呼叫中心提供的电话客服，在线客服系统成为用户与金融机构之间重要的沟通桥梁。据统计，金融行业客户服务在APP、微信、微博等新兴渠道的沟通占比越来越大，由此带来多终端、跨平台、多入口的复杂场景，给客服中心的统一建设带来很大困扰。对用户而言，需要快速准确的获得服务，同时保持统一的体验感知，因此需要一套全场景覆盖的文字客服解决方案来实现这一目标。
科大讯飞提供的文字客服解决方案可以提高不同终端的服务覆盖度，增加用户触点，实现前端服务、后端管理的智能化、一体化方案。文字客服的建设可以与语音门户、智能外呼系统共用一套核心技术，降低了不同系统的建设成本。同时，这些系统共同一套智能知识库，运营人员可以通过统一的入口对智能知识库进行管理，发布的知识点支持在不同的渠道生效，解决了各接入渠道的知识点个性化问题。
文字客服解决方案针对多媒体、富文本做了专门优化，给客户的答案不仅是冰冷的文字，可以包含图片、音频、富文本、多媒体链接等，满足了文字客服场景下多样化的需求，让文字客服真正成为全能的聊天机器人，达到人工客服分流、提高业务覆盖的效果。
4 座席助手
在业务快速发展、呼叫中心持续扩张的同时，客服人员由于工作压力大、工作内容重复、升职空间受限等原因，流动性越来越大，据统计，呼叫中心人员的月流失率已经高达30%。另一方面，呼叫中心培养一名稳定的客服人员需要半年至2年不等，在流失率如此之高的情况下，客服人员普遍存在入职时间短、业务不熟悉等很多问题。这对呼叫中心来说是个棘手的难题。
大多数呼叫中心采用传统的手段，投入大量的资源构建完善的新人成长与培养体系，尽可能缩短新人培养所需的时间，但是实际效果并不理想。
科大讯飞智能座席助手解决方案，专注于解决由于客服新人遇到的各类问题，旨在辅助客服人员快速上手业务，同时减轻压力。在客服和客户通话的过程中，座席助手将通话内容实时转写成文字，为客服提供基础的对话信息。基于识别后的文字，系统可以自动为客服推荐相应话术，减少手动输入查询的操作；客服出现话术违规时，进行实时提醒，使得客服可以及时解决违规问题，挽回客户；通话结束后可自动对通话内容进行总结形成工单，同时系统能够推荐可能的来电原因，客服经过简单修改即可提交该通电话的总结信息。通过以上各类辅助工具，能够帮助提升客服的服务质量和工作效率。该解决方案为呼叫中心服务运营水平的提升拓宽了通道，使得对实时通话内容进行分析监控成为可能。
5 语音分析
随着市场竞争的日趋激烈，客服中心作为提供客户服务和联系接触客户的有效途径，对于提高客户的满意度与忠诚度具有重要意义。在激烈竞争的环境下，需要采用先进技术，提高人工效率，提高服务质量，保障服务水平，最终为客户提供满意的服务。
金融行业的客服中心保有大量的录音数据，这些数据中包含着客户投诉、问题咨询、业务办理等大量有用的信息。由于录音数据并不是结构化数据，在海量的录音中，很难通过人工对每条录音数据进行处理。但在智能语音技术应用日趋成熟的大背景下，使得海量录音文件的分析挖掘成为可能。通过先进的语音识别技术，可以将语音转换为结构化的文本，并进行模型检索、音量/语速判断等，从而实现针对有效的对录音数据进行分析。语音分析系统可以辅助营销分析和客服质检，帮助业务部门真正实现从数据中发现问题，并持续改善提升。
6 应用案例
科大讯飞智能客服2.0解决方案已在中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行、交通银行、中国邮政储蓄银行、中国人保、中国太平、中国平安、招商银行、广发银行、宁波银行、徽商银行等众多大中型银行、保险、证券机构得以应用。
6.1某国有大型智能语音平台项目
科大讯飞助力该行建设企业级语音识别平台、企业级语音合成平台、企业级声纹认证平台；先后分别在手机银行、语音导航、IVR、座席助手、语音分析、在线客服等十余种场景中实现人工智能。在语音导航场景中，讯飞交付团队完成建设170余项导航业务节点，优化了很多原有IVR的复杂操作，业务选择效率提升近40%。在手机银行场景中，经过多轮优化，语音识别转写正确率超过94.5%；引入语音能力后，搜索功能使用量提升1000%。
6.2某股份制商业银行智能导航项目
科大讯飞对该行现有的电话银行按键流程进行语音导航设计改造，把传统的按键菜单进行扁平化处理，对余额查询、利率查询、交易查询、开户行查询、贷款查询等7大类业务引入语音导航设计，7大类业务占据电话银行60%的业务，从而大幅减少电话银行人工处理量。
该行语音导航系统在设计时从用户体验出发，贴近用户原有习惯，满足用户个性化需求，保证业务流程的易用性，提高业务处理效率。目前语音导航系统转写准确率达92%，导航准确率达82%。
6.3某大型金融集团智能助手项目
科大讯飞在长期服务某大型金融集团的过程中，发现该集团寿险业务单元对人机协同、个性化智能客户服务的需求强烈。该寿险在保险推销的外呼业务中，为了降低坐席的失误率，需要变事后质检为实时质检，并能实时为坐席推送金牌话术，促进成单率。另外，银保监会对外呼营销业务有着严格的监管需求，需要企业提供有效的监管手段。基本此应用场景，该寿险引入科大讯飞智能助手产品，经历为期1年的建设，覆盖了寿险共11000坐席。助手实时转写成功率达90%，关键词质检准确率达95%以上，抽检率100%，有效的降低了坐席人员的失误率，并一定程度促进了坐席成单。
