聊著天就能把業務辦了？是的，你沒有聽錯！

最新 05-26

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文章來源 | IBM

隨著客戶不斷將交易辦理地點從實體分行轉向電子渠道，銀行業的個性化服務水平似乎越來越低。有人預測，「到 2020 年，聊天機器人將支持 85% 客戶服務互動。」銀行業的客戶互動方式也將進入新的征途。

數字銀行的未來：對話式銀行

數字銀行的發展歷史，可以用三個十年來概括：

第一個十年是網上銀行，20 世紀 90 年代末隨著個人電腦的普及和互聯網接入費用的走低而發展；第二個十年是手機銀行，尤其是20017年之後iPhone手機問世，智能手機風靡全球，2015年手機銀行取代網上銀行；第三個十年是全渠道銀行，銀行業開始整合現有技術，基於不同平台為客戶提供個性化服務。

展望 21 世紀 20 年代，哪些新興的技術進步有可能推動數字銀行進入嶄新的發展空間？很多人認為，這非認知計算或人工智慧 (AI) 莫屬。2017 年出現了一個重要趨勢，那就是眾多銀行推出了聊天機器人與文本聊天服務。隨著語音識別技術的日益成熟，許多聊天工具無需使用用戶界面（即只需通過語音即可，而無需使用圖形或文本用戶界面），而有些聊天工具還支持多種媒體消息類型。我們相信，銀行將很快在越來越多的平台上提供聊天服務，真正地將銀行服務融入到客戶的日常生活中。

到了那個時候，銀行業將進入新的征途。客戶通過告訴「銀行工作人員」他們自身的需求，便能輕鬆獲得滿意服務。只不過「銀行工作人員」不再是真人客服，而是變成了聊天機器人。屆時，更常規的對話將由聊天機器人完成，而人工客服則負責解決更複雜的銷售與服務問題。

對話式銀行之旅

通過與銀行對話完成的客戶旅程具有以下特點：

1.客戶旅程涉及任何類型的對話

匿名客戶的基本諮詢

潛在客戶的接待與開戶申請

已知客戶的交易與賬戶服務

完整的對話式銀行解決方案必須能夠通過價值鏈處理所有類型的對話，包括面向客戶開展營銷活動、回答匿名訪客的產品諮詢、向潛在客戶提供接待服務以及向已知客戶提供交易與賬戶服務。

2.跨所有渠道的客戶旅程

第三方公共平台

銀行的網站

銀行的網上銀行

手機銀行應用

如今，客戶與銀行之間的互動主要發生在銀行所擁有的渠道，如銀行網點、ATM、公共網站、網上銀行、手機銀行與客服中心。對話式銀行則可能在這些渠道之外發生，如社交網路、通訊服務與語音助手。沒有其他平台比這些更適於接觸客戶了，因為今天的客戶會花費大量「屏幕時間」在這些平台上。

設計良好的對話式銀行系統需要支持在這些不同的平台上進行對話。與此同時，還需要允許聊天過程在不同平台之間來回切換，同時保留聊天記錄。例如：一位客戶對新型信用卡感興趣，可能會在通訊平台上與銀行的聊天機器人進行對話。一旦客戶決定填寫申請表格，那麼聊天必須切換到銀行所擁有的網站以保護客戶的敏感資料。

3.客戶旅程由最高效的客服引導完成

人工客服

認知聊天機器人

除了純人工對話與全自動聊天機器人對話以外，人工客服與聊天機器人還可以協同工作。對於某些對話，聊天機器人可以在後台協助人工客服。其他一些情況則需要人工客服監控或審核由聊天機器人生成的響應。

圖 1：兩大高效助理協力引導完成的客戶旅程示例

例如在圖 1 中，客戶向聊天機器人諮詢了抵押貸款相關信息。在這個案例中，由認知技術支持的聊天機器人會在將對話轉接給人工抵押貸款顧問之前，收集與客戶和財產狀況有關的必要數據。在與客戶談話時，人工顧問可以在沒有了解客戶背景信息情況下，通過聊天機器人的後台幫助，順利與客戶進行對話。談話結束後，控制權回到聊天機器人手中，人工顧問繼續監控聊天內容，以確保客戶在整個旅程中獲得滿意體驗。

挑戰與成功關鍵要素

要素 1：意圖

對話式銀行面臨的最大挑戰就是如何快速準確地了解客戶的意圖。客戶使用的開放式對話經常包含一些俚語、方言、縮寫詞與拼寫錯誤。認知聊天機器人需要精心的設計與細緻的訓練才能達到令人滿意的準確度，設計良好的認知聊天機器人可在發現客戶意圖的過程中利用不同的策略手段（見圖 2）。

AI 發現客戶意圖，引導更加準確的響應。

圖 2：意圖發現和客戶旅程是獲取準確結果的關鍵

要素 2：體驗

被人理解僅是第一步。就像人類互動，好的對話應該是有效、輕鬆、愉快的。語音助手只允許口頭交流，而智能手機通訊應用可以顯示文本、圖片、地圖、語音和視頻。銀行應根據對話地點，使用最有效的內容類型來進行聊天。開戶流程就是一個說明豐富內容重要性的很好示例。如圖 3所示。

圖 3：利用不同音頻與視頻媒體進行的豐富對話可增強溝通有效性

要素 3：聊天記錄

當客戶開啟一個服務周期時，他或她可能會得到認知客服或人工客服的幫助。能夠保存對話的聊天記錄並將其順利地移交給下一位客服至關重要。對話完成後，通過分析聊天記錄來創建完整的客戶服務周期也很重要。

要素 4：隱私與安全

當客戶服務周期涉及交易數據或客戶數據傳輸時，第三個挑戰就會出現。每個國家或地區的規章制度各不相同。許多銀行都避免在會利用客戶數據盈利的社交媒體網站上傳輸個人身份信息 (PII)。非 PII 交易數據通常會以不同方式處理，並允許在獲得客戶同意後在第三方網站上發起或顯示交易。

銀行應完善從第三方網站至銀行所擁有網站與交易應用之間的數據傳輸流程。目前，市場上存在多種不同的技術來幫助實現順利的數據傳輸（見圖 4）。

圖 4：聊天切換

安全網頁

安全網頁是一次性敏感客戶信息輸入操作的最佳選擇。以下面的情景為例，客戶通過社交通訊應用來了解信用卡產品，最後應用發出了一條信用卡申請邀請信息。聊天結束後，申請表隨之出現。申請表的外觀和風格與通訊應用上的現實風格並無二致，但卻已經轉到了銀行的安全網站上。在網頁上收集的數據會越過通訊應用，直接傳送到銀行。

調用網上銀行或手機銀行

另一種情況是，對於已與銀行建立關係的客戶而言，對話可能會在客戶登陸後會轉到銀行的網上銀行或手機銀行應用上。例如，客戶在社交通訊應用上發起的信用卡問題對話可能會轉給網上銀行的聊天機器人，方便客戶選擇存有問題的交易。

賬戶關聯

賬戶關聯是建立更長久一體化關係的最佳選擇。例如，客戶也許樂意藉助通訊應用的聊天機器人支付電話賬單。許多通訊服務和語音助手都具備銀行賬戶關聯功能。客戶經過身份驗證並同意賬戶關聯後，會創建一個安全訪問令牌並與通訊服務或語音助手共享。請注意，銀行應避免將任何客戶數據和登錄憑證傳輸至第三方平台。還應為客戶提供一種通過對話載體輕易解除賬戶關聯的機制。(見圖5）

圖5：三種聊天轉移方法之比較

對話式銀行平台設計圖

完整的對話式銀行平台包括以下內容（見圖6）：

圖6

1.對話載體

對話載體是指客戶開展對話的地方。對話載體各具特色，支持不同的內容類型。許多銀行用作首選對話服務部署平台的對話載體即是自己的網站，面向客戶和匿名網站訪問者開放。然後，銀行通常會改善對話服務，將該服務擴展至手機銀行應用和網上銀行網站，利於與通過驗證的客戶進行對話。許多銀行還希望在主流的第三方載體上提供對話服務，主流的第三方載體包括通常藉助家用設備或汽車訪問的通訊應用、社交網路、語音助手等。

2.聊天傳送服務

聊天傳送服務可使對話在一個特定的對話載體上進行。該服務經過編程，確保聊天在對話引擎和對話載體間的傳送，但該服務通常會要求對話以特定的格式通過專有 API 進行。

3.對話引擎

對話引擎利用認知計算（例如 IBM Watson 對話服務）與客戶進行互動對話。自然語言處理功能使開放式文本問答成為可能。推理能力有助於發現客戶意圖。深度學習能夠持續改進準確度。一旦確定意圖，引擎會推動對話產生，直至獲得最佳答案。對話引擎還能與人工客服協同工作，在對話中利用後台分析。

4.聊天記錄服務

聊天記錄服務使對話聊天記錄得以保存並呈現給下一位客服，無論是人工客服還是聊天機器人，因此對話得以繼續，給用戶留下一直在和同一人交談的感覺。

5.身份識別和安全服務

身份識別和安全服務確保聊天順利地從一個載體轉移到另一載體，尤其是當多個身份出現在不同的載體且需要分別驗證時。

6.內容和知識服務

內容和知識服務提供內容和知識庫，對話引擎可藉此針對用戶問題設計出合適的答案。

「對話式銀行可使廣大銀行兩全其美」

銀行可以先做哪些準備工作