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Data+AI 赋能远程智能银行精细化运营管理

中国进入“十四五”发展新时期，在新发展理念引领下构建新发展格局，金融服务行业也要乘势而上，走上新一个台阶。
在如此高速发展的信息时代，建立一个高水平的运营管理平台是远程智能银行中心实现智能化转型和数字化运营的制胜关键，“大数据（Data）+人工智能技术（AI）”则是实现远程银行“精”“细”化运营管理、创新远程银行“云运营”模式的必备武器。

01

优化客量数据模型，实现“精”准预测排班

目前各大远程银行中心均会对每日的客户量进行预测，用以统筹兼顾接起率等运营指标和节约人员运营成本。目前的做法是：基于话务量、接起量、一线员工排班情况等历史数据，搭建数据预测和分析模型，用于预测每天和各时段的客户进线量，并结合实际情况进行智能化排班。但是实际值和预测值往往都会有差距，如何缩小这个差距，甚至实现各时段的精准预测是目前的难点。

为解决这个运营难点，远程银行应该深化对数据的协同和复用，结合各个时段的客户进线数据，并将节假日、异常事件等特殊日期和时间段的关键因素加入至预测模型中，利用人工智能中的深度学习方法, 如隐马尔科夫链、循环卷积网络等，通过在线学习进行参数调整和维护，实现对时间序列预测模型的优化，以提升客户量预测的精准度和排班的智能化程度。

运营数据监控系统，实时掌握运营“细”况

一个覆盖全面、功能完善的运营数据监控系统，是远程银行中心实时掌握运营详细情况、及时处理突发情况和排查异常情况的重要途径。

现今各大远程银行中心运营数据监控系统基本涵盖了中心实时的等待量、接通率、空闲率等整体指标和每位员工的在线状态、接起量、平均通话时长等个体指标，实现了全景场景和微观场景的运营全流程数据可视化，便于现场管理人员跟踪分析整体运营情况和员工工作情况。

未来在实际运营场景中，远程银行需极大化利用运营监控系统，可根据具体业务要求和岗位需求，进一步细化、筛选、整合、分析各项系统数据，在数据的基础上运用人工智能方法，完善个性化预警和示警机制，为现场运营管理人员提供充足的调配时间和具体的调配依据。有利于及时高效处理异常和突发情况，进一步挖掘数据价值，优化资源配置，实现中心内部经营管理成效的提升。

03

客户问题“全”程记录，促进业务迭代更新

远程银行在面对有特殊诉求和投诉倾向的客户，采用的是记录客户问题并以工单流转各部门的处理形式，从客户反映问题始到问题解决止，且须全流程记录和跟踪工单情况。

远程银行需极大发挥渠道枢纽优势，利用大数据和金融科技，通过数据挖掘、数据分析、自然语言处理等方法，提取、分析、汇总工单中的价值信息，并阶段性不间断地迭代和更新智能业务知识库，以形成疑难问题的业务处理规范，提升线上线下的金融服务效率。

服务过程语音识别，对“标”质检保质增效

目前智能语音技术广泛应用在声纹识别、智能外呼、语音导航、录音质检等银行业务上，而智能录音质检对提升运营管理质量尤为重要。

远程银行保有通话录音、客户评价等全方位、多角度的客户服务数据，通过对服务过程的录音进行语音识别和语音分析，处理后的数据可以用于分析客户咨询热点和金融服务痛点，对标质检结果并做出针对性整改，有利于实现远程银行客户服务的保质增效。

同时，应加深对同一客户多渠道信息的整合和分析，添加并更新客户个性化标签，有利于提升客户满意度。

随着轻型化、虚拟化、无接触化的智慧银行建设不断完善，语音相关技术在远程银行的客户服务和运营管理上将大有可为。

在数据和人工智能技术的驱动下，远程银行中心亟待创新升级以上“云运营”模式，向精准化、细致化、场景化、个性化模式发展，实现全周期、全流程运营维护，成为联结全行各机构各条线的枢纽，助力构建数据价值生态圈，形成金融服务生态环境。

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