為何將這一項技術稱為人工智慧的“讀心術”

如果時間撥回到十幾年以前，這個話題可能是天方夜譚。不過經過眾多工程師的改造，智慧客服在語音處理能力、語義識別、關鍵詞匹配、知識庫建設、甚至自學習等方面都取得了顯著的進步。現在，它逐漸進入了大眾日。根據Gartner的推測，到2020年，85%的客戶互動將不再由人類來處理，而是將透過人機互動為客戶提供高質量和專業的服務。

就金融機構而言，智慧客戶服務將賦予金融機構獨特的“讀心”能力，可用於電話銷售、電話回訪、諮詢等場景。它不僅提高了服務的能力，而且降低了服務的成本。同時，可以對問題進行收集和分析，為智慧營銷提供相應的大資料分析。

值得注意的是，在金融技術的大潮中，智慧客戶服務已經成為金融機構在新時代需要達到的一項新技術。

金融機構傳統的客戶服務形式面臨哪些挑戰？

在金融工作方面，隨著移動化、細分化、多元化工作的新趨勢，傳統的手工客服形式由於人力資源和資料處理能力的影響而面臨諸多困難。

最重要的是，人力資源成本的上升使客戶服務成本居高不下。就金融企業而言，僱傭大量的客戶服務會增加公司的運營成本，但不能獲得實際利潤；但必要的電話銷售和售後服務是維持整個銷售過程的重要環節，企業為此常常陷入進退兩難的境地。

其次，由於手工客服需要做很多無聊的重複性工作，要處理很多消極情緒，無形中降低了客服的力量；加在一起，人員流動大，人員水平參差不齊等，也使得客服人員非常稀缺。

更重要的是，在手工客服的操作中，存在著客戶資訊不完整、容易丟失客戶跟蹤等問題，不能形成大規模的客戶服務資料。這也對電話銷售的轉化率和客戶服務的效果產生了無形的影響。

從服務客戶到觀察客戶智慧客戶服務使金融機構具備“讀心術

與傳統的手工客戶服務相比，智慧客戶服務是基於演算法的，其中為了決絕電話機器人好不好用的問題上面，很多企業採用更多的是一種擬聲技術，它結合了語音識別和智慧分析，聲紋識別等人工智慧語音技術。它不僅可以取代簡單的手工服務，而且有助於提供更好的服務。特別是在金融等服務工作中，智慧化的客戶服務已成為時代潮流，賦予傳統的客戶服務能力，。

目前，傳統金融機構客戶服務中心的功能已由單一的供應服務轉變為服務、客戶獲取、營銷和交易功能的結合。它涉及售前、售中和售後環節。傳統的以人力資源為依託的客戶服務中心已不能滿足客戶對多維度、多渠道金融服務的需求。

例如，在售前階段，智慧客戶服務可以顯著提高電話銷售的服務能力，在資訊採集、資料採集和智慧儲存方面具有無與倫比的優勢。在售後服務層面，智慧客服可以解決諮詢問題的高度相似性、金融業務專業性要求高、訪問場景多等難題，從而節省手工客服實踐成本，提高服務訂單。功率。計算flash，智慧機器人客戶服務可以處理85%的常見客戶服務問題，但成本僅相當於人工座椅成本的10%。

更重要的是，智慧化的客戶服務也使企業能夠掌握“讀心術”，進一步觀察客戶的內心。

例如，透過對客戶的語速、語調變化等異常資訊的監控，以及對客戶情緒的準確分析，興奮的客戶自動採用舒適引導服務方式，服務效果差的客戶由人工處理。斯托默服務。

目前，這種智慧化的客戶服務產品已廣泛應用於金融機構、通訊等領域，航空、電力等工作的使用也已落地。但是這一切的一切都只是智慧語音的小小一個分子，未來將會有跟多方面更加廣泛的智慧技術落地市場，智慧行業未來可期。