现状与问题：数字化转型下的客户体验挑战
兴业银行作为国内首批股份制商业银行之一，始终走在金融创新前沿。然而，随着用户习惯加速向线上迁移，传统客服模式逐渐暴露出效率低、覆盖场景有限等问题。尤其在疫情期间，客户与银行员工不便进入营业网点，导致线下服务受阻，线上服务需求激增。同时，用户对金融服务的需求日益多样化、个性化，要求银行提供更加精准、高效的客户服务。面对这些挑战，兴业银行意识到，必须通过数字化转型，提升客户体验，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
核心痛点：
- 服务效率不足：人工客服难以应对高峰时段的咨询压力，导致客户等待时间过长。
- 场景覆盖有限：传统客服系统难以覆盖复杂业务场景，如多轮对话、情感分析等。
- 数据利用不足：客户交互数据分散，难以转化为运营优化依据。
应用过程：客悦智能客服的“三步走”落地策略
第一步：技术融合与功能定制
2021年起，兴业银行与百度智能云深度合作，基于客悦智能客服打造新一代智能客服机器人。双方组建联合团队，围绕“简单业务智能办理，复杂业务转人工”的人机协作模式，开发了三大核心功能：
- 可视化办理：通过图形化界面，引导客户完成业务操作，降低使用门槛。
- 多轮对话管理：支持上下文关联，实现复杂业务场景的自动化处理。
- 情感分析：识别客户情绪，动态调整应答策略，提升服务温度。
技术亮点：
- 整合百度智能云的语音识别、语音合成、自然语言处理技术，优化识别模型，提升意图识别准确率。
- 采用分层服务策略，根据客户画像和业务类型，差异化分配服务资源。
第二步：场景化部署与疫情应急响应
系统上线后，兴业银行针对不同业务场景和客户需求，定制化部署智能客服：
- 日常服务：覆盖350+业务场景，支持语音交互办理，减少人工干预。
- 疫情期间差异化服务：
- 地区定制：在上海、长春等疫情严重区域，智能客服主动推送专属问候和业务引导。
- 适老化改造：为老年客户推出“说出来就行”语音交互功能，设置专属菜单，全程陪伴办理，必要时快速接入人工服务。
数据驱动优化：
- 通过监控点踩数据、未匹配对话等指标，持续调整对话流程和意图识别规则。
- 针对高频问题（如订单查询、退货政策），优化实体抽取和应答话术，减少转人工率。
第三步：持续迭代与数据资产沉淀
随着系统运行，兴业银行将智能客服作为运营管理和精准营销的突破口：
- 场景扩展：从基础业务咨询向理财推荐、风险评估等复杂场景延伸。
- 数据赋能：沉淀的交互数据用于分析客户需求、优化产品服务，形成“服务-数据-优化”闭环。
应用结果：效率、体验与资产的三重升级
1. 服务效率显著提升
- 业务量与准确率：截至2022年一季度末，智能客服日均处理近10万通业务，意图识别准确率达93.87%，语音转译准确率达93.34%。
- 问题解决率：一次解决率提升至88.18%，减少客户重复咨询和转人工需求。
2. 客户体验全面优化
- 疫情期间服务保障：智能客服承担80%在线业务，满足防疫要求的同时确保金融服务不间断。
- 适老化服务好评：老年客户语音交互功能使用率提升40%，人工接入时长缩短至30秒内。
3. 数据资产有效沉淀
- 消费数据转化：交互数据用于分析客户偏好、优化产品推荐，推动精准营销转化率提升15%。
- 运营成本降低：智能客服替代30%人工坐席，年均节省运营成本超2000万元。
结语：智能客服的“兴业样本”
兴业银行与客悦智能客服的合作，不仅解决了疫情期间的业务痛点，更通过技术融合、场景化部署和数据驱动，构建了“千人千面”的智能化服务体系。这一案例为金融行业提供了可复制的转型路径：以客户需求为核心，以技术为杠杆，以数据为资产，最终实现服务效率、客户体验和商业价值的共赢。