自2005—2011年的第三方支付蓬勃发展之后,互联网实质性金融业务大力发展,相继出现第三方支付、点对点信贷众筹等融资平台、投资理财、风险管理、金融产品搜索引擎大数据平台等。

熟练运用互联网、移动互联网技术的年轻一代几乎不再携带现金。吃穿住行玩,小到街边小摊,大到买车买房均可以通过手机完成选购→贷款支付→手机还款等完整的服务流程。甚至有企业管理人员提出希望建立一整套的金融服务,伴随用户从出生到去世的整个生命周期,从业余玩耍、学校学习到工作生活全覆盖的服务体系。全天24小时不间断的需求让金融科技服务面临着比传统金融服务更加多样和更强时效性的服务需求。用户来源渠道越来越多,对服务质量要求也越来越高。行业呼叫中心解决方案需按照不同业务类型、不同产品线进行详细划分,平台功能需经过大量线上线下、模拟实验和模拟数据等的验证。

金融科技行业起步晚于呼叫中心的发展,没有经历呼叫中心客服体系的变化历程(如图2-22所示),直接接触和广泛应用的是全媒体客服(智能客服),用户通过企业提供的手机应用、企业社交媒体入口、官网、电话等渠道与企业沟通和解决问题,用户体验有较大提升。

图2-22 客服体系变化历程

保险行业率先引入了带有语音识别技术的语音导航功能,引导用户通过直接说话的方式完成查询、接入客服等功能,至今已经有保险、金融等多种行业逐渐引入带有语音、语义识别的语音导航功能。

随着国家对智能产业支持力度的加大,智能产业从业人员和创业公司迎来了发展的契机,各行各业普遍开始引入集成智能化应用和产品,呼叫中心行业也不例外。整个呼叫中心前端服务及呼叫中心后台逐步由全媒体客服转换为智能客服,智能化升级引入了语音识别、语义理解、情绪分析、数据抓取、大数据平台、智能管理等功能。智能化的呼叫中心客户服务产品层出不穷,服务方式和应用场景也由传统的语音和非语音人工服务转换成为“多入口、全天候智能自助+人工辅助服务”的形式。虽然不同行业的服务时效性要求各不相同,但无论哪种行业的呼叫中心智能化系统都需要实现服务前的服务引导、服务中的服务质量和服务后的质量跟踪等一套完整的生态服务体系(如图2-23所示)。呼叫中心智能服务是无明显服务界限的完整客服平台。(www.daowen.com)

图2-23 智能客服闭环解决方案

在金融科技行业,智能服务可针对客户服务需求进行定制化配置开发,融合人工智能和大数据技术,将智能化辅助服务渗透至自助、引导、沟通、服务、决策、管理、安全各个环节中。前端的服务引导是第一时间面向用户的即时服务,引导的效率和质量决定着用户的满意度和忠诚度,智能语音服务应尽量减少广告和语音播放时长,后端服务应配合前端引导来优化服务流程和服务环节,建立短信、社交媒体等渠道的实时自助服务流程的下发推送,用户通过听觉和视觉快速地获得清晰完整的服务体验。

不论用户选择自助服务还是选择人工客服,第一时间接触到的就是企业知识库,知识库内容的来源不限于数据库中特定的静态知识,也由服务客服、机器人辅助、互联网、移动互联网、生产系统等渠道主动或被动获得动态内容。动态知识库处于整体服务的前端,实时服务于用户。动态的概念源于软件技术中以数据作为支撑的实时服务形态。知识库的动态内容由客服、用户、机器三个大方向不断地总结获得。

用户自助服务即智能客服机器人服务,它是以自然语言处理、语音识别、语义理解、人机交互等多种人工智能技术和互联网技术为基础,通过互联网、移动互联网、语音等方式进行的主动或被动服务,也可以由机器人和人工客服同时服务于用户。机器人服务可以显著降低客服的服务压力,通过机器人来管理服务信息的更新和下发,为用户提供精准的服务进度推送。

在用户接触不到的服务后端,服务质量监测、风险预警、产品决策体现了服务中心的核心价值和竞争力。服务质量监测包含机器人、人工客服、产品等全部的服务入口,监测服务效率、内容、准确率、一次性解决率等关键指标。风险预警是质检功能的延伸,可以看成是实时质检,实时质检是百分之百质检,相比传统质检有了较大的功能提升。动态服务内容被平台实时监控,如果遇到投诉、情绪变化、敏感词、异常服务时长、产品质疑等关键问题,会通过告警消息推送等方式提醒管理人员介入处理并同时推送当前服务的客服。产品决策通常是数据后续的处理工作,企业可以通过客服中心获得产品体验的第一手资料,为公司决策提供重要参考。