人工智能充滿未知的探索道路曲折起伏，沉浮60余載之后，迎來了爆發(fā)式增長的新高潮，并逐步成為助推各行各業(yè)轉(zhuǎn)型升級的新引擎。在國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中也著重指出，應(yīng)該“推動人工智能與各行業(yè)融合創(chuàng)新”。銀行行業(yè)作為人工智能應(yīng)用的重點行業(yè)，正在積極擁抱AI技術(shù)，打造AI引擎以解決實際的業(yè)務(wù)痛點。

竹間智能助力銀行緊抓AI機遇，依托人工智能三大核心技術(shù)（自然語言處理、知識圖譜、深度學(xué)習(xí)），為銀行提供的完整AI+銀行解決方案，降低銀行客戶的運營成本、提高運營效率、全方位提升客戶服務(wù)質(zhì)量、洞察業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢。

銀行行業(yè)痛點

目前銀行行業(yè)在客戶服務(wù)方面主要存在五大痛點，即營銷方式亟需創(chuàng)新、核心產(chǎn)品競爭加劇、理財需求激增、數(shù)據(jù)獲取成本高以及客服人員的局限性。

1營銷方式：隨著銀行目標客戶個性化服務(wù)需求增加，傳統(tǒng)的營銷方式已經(jīng)無法滿足客戶的業(yè)務(wù)需求；場景化、個性化、精準化的營銷需求越來越強烈。

2核心產(chǎn)品：隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的迅速崛起，信用卡、貸款等銀行核心業(yè)務(wù)產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重，競爭加劇，銀行面臨獲客難、留客難、活客難三大難題，對銀行場景化、智能化升級提出了更高的要求。

3理財需求：隨著用戶的理財需求持續(xù)增加，銀行有限的客戶經(jīng)理已經(jīng)無法滿足用戶日常的咨詢需求。

4數(shù)據(jù)復(fù)雜：傳統(tǒng)的一問一答回復(fù)模式并不適合更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢場景，并且大量的數(shù)據(jù)會帶來巨大的人力維護成本。

5人工客服：銀行的電銷、客服人員的服務(wù)質(zhì)量會受培訓(xùn)周期、情緒波動、行業(yè)知識積累等主觀因素影響，人工客服的局限性會長期制約銀行客服中心的發(fā)展。

行業(yè)場景落地

順應(yīng)人工智能發(fā)展的趨勢，各大銀行都在不斷探索人工智能技術(shù)的應(yīng)用和實踐，并在智能客服、智能柜臺、智能投顧和智能呼叫中心等方面取得了一定的進展。竹間智能通過智能客服、智能投顧、自然語言查詢（NLQ）、企業(yè)事務(wù)管理機器人、AI客戶聯(lián)絡(luò)中心（AICC）等一系列產(chǎn)品組合，為銀行客戶提供一整套完整的智慧銀行解決方案。

落地場景

合作案例

竹間智能已幫助多家國有商業(yè)銀行、股份制銀行、城商行打造AI銀行解決方案，已合作銀行客戶主要包括建設(shè)銀行、交通銀行、民生銀行、光大銀行、平安銀行、南京銀行、北京銀行、江西銀行等銀行標桿客戶。未來還將繼續(xù)拓展銀行企業(yè)合作范圍，幫助更多的銀行客戶實現(xiàn)AI轉(zhuǎn)型。

光大銀行

解決方案簡介：

光大銀行信用卡中心通過竹間的AI任務(wù)引擎搭建了現(xiàn)金、現(xiàn)金分期、查賬、還款、辦卡等多輪業(yè)務(wù)場景，并通過中控平臺進行統(tǒng)一的場景分發(fā)。同時進行AI賦能，使行內(nèi)業(yè)務(wù)人員可以輕松搭建對話業(yè)務(wù)機器人，提供對外和對內(nèi)服務(wù)。

客戶痛點描述：

借助自然語言處理技術(shù)打造的光大銀行信用卡智能對話服務(wù)類機器人，通過中控平臺對高頻業(yè)務(wù)場景進行靈活地跳轉(zhuǎn)和調(diào)度，解決用戶咨詢的高頻業(yè)務(wù)問題的同時，也為信用卡核心業(yè)務(wù)帶來了新的轉(zhuǎn)化渠道；并且通過友好的話術(shù)引導(dǎo)客戶交易并提高服務(wù)能力和質(zhì)量，從而提升APP客戶滿意度，增強APP用戶粘性。

某國有股份制商業(yè)銀行

解決方案簡介：

某國有股份制商業(yè)銀行信用卡中心作為國內(nèi)信用卡中的領(lǐng)先者，為了適應(yīng)整個服務(wù)行業(yè)的變化，以“智能化客戶服務(wù)”為目標，對于虛擬客服的質(zhì)量提出更高的要求。借力竹間的自然語言處理技術(shù)，信用卡中心順利完成智能機器人的升級，滿足卡中心業(yè)務(wù)及系統(tǒng)需求，達到重點功能覆蓋率90%，其中包括智能知識庫的構(gòu)建和完善以及信用卡分期、小額貸款等高頻業(yè)務(wù)場景的AI落地。

客戶痛點描述：

隨著信用卡中心的渠道擴充迅速，客戶服務(wù)部門在日常的客戶服務(wù)過程中出現(xiàn)諸多痛點，如：不能滿足日益增長的業(yè)務(wù)需求、舊版本客服系統(tǒng)使用版本過低、部分對接接口功能不健全、知識自學(xué)習(xí)能力弱、知識維護工作量復(fù)雜等問題，因此需要一套成熟、完善的智能機器人解決方案對客服系統(tǒng)進行升級改造。

挑戰(zhàn)與展望

人工智能技術(shù)和應(yīng)用的蓬勃發(fā)展為銀行行業(yè)帶來了新動力，但在實際的場景落地過程中，仍然充滿挑戰(zhàn)。主要體現(xiàn)在以下三個方面：

1監(jiān)管的不確定性

來自監(jiān)管的不確定因素制約了銀行引進創(chuàng)新技術(shù)的力度，主要包含：數(shù)據(jù)的規(guī)范標準、用戶信息的隱私保護、金融牌照的布局以及監(jiān)管政策的滯后性。

2科技系統(tǒng)對接的兼容性

銀行的各項業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)量眾多，軟件硬件相結(jié)合，普遍存在系統(tǒng)對接的兼容性難題，對于智慧銀行解決方案的落地存在較大的挑戰(zhàn)。

3服務(wù)成本高昂

一般來說，銀行的AI系統(tǒng)落地項目從采購決策到產(chǎn)品設(shè)計到私有化部署，最終到產(chǎn)品維護和升級，至少需要一年左右的時間，需要投入大量的人力服務(wù)成本。

竹間目前擁有專業(yè)的數(shù)據(jù)運營團隊，能夠快速有效地建立行業(yè)數(shù)據(jù)的標準和規(guī)范。同時，私有化部署的形式也一定程度上保證了用戶信息的私密性。通過已經(jīng)實際落地了眾多銀行標桿客戶的場景案例，竹間可以通過行業(yè)數(shù)據(jù)標準化、應(yīng)用場景標準化和技術(shù)實施標準化，助力銀行客戶實現(xiàn)全方位的AI轉(zhuǎn)型和升級。

來源：竹間智能Emotibot