RPA（機器人流程自(zi)動(dong)化）技術，與標準化較高(gao)、強規則(ze)的金(jin)融業匹配(pei)度很高(gao)。多家銀行為“降本增效”，正(zheng)加(jia)(jia)緊對RPA應用的布局，在實際(ji)部署中還有AI技術的加(jia)(jia)持，以實現更廣泛的適用面。

比如截至(zhi)2021年底，工(gong)行(xing)已有60余(yu)家境內外機構上線RPA數(shu)字勞動力，實(shi)現近(jin)700個總分(fen)行(xing)業(ye)務場景(jing)的(de)自動化(hua)處理，節省工(gong)作量超1000人年。建(jian)行(xing)則全面推廣RPA企(qi)業(ye)級(ji)應(ying)用(yong)，2021年累計上線1162項應(ying)用(yong)場景(jing)，累計節省工(gong)時271萬小(xiao)時，并加快AI技術的(de)應(ying)用(yong)。

作為銀(yin)行直接對接客(ke)(ke)戶需求的(de)窗口，客(ke)(ke)服(fu)領域也在(zai)接受著(zhu)RPA和(he)AI的(de)“洗禮”。據《銀(yin)行科技研究社》了解，多家銀(yin)行在(zai)客(ke)(ke)服(fu)領域應(ying)用RPA和(he)AI技術，以打造更(geng)好的(de)智能客(ke)(ke)服(fu)。

銀行客服領域過去存在幾大問題，從業人員驟減

在過去(qu)，銀行(xing)客服(fu)主要依靠(kao)人工(gong)。而隨著業務的增長和(he)時代的進步，人工(gong)客服(fu)的弊端愈(yu)加凸(tu)顯。

第一是人工成本問題。客服崗位人員流動性較高，銀行招聘需要成本，有時還會出現“招工難”問題；入職后水平參差不齊，需要一定的培訓成本；而為眾多客服人員發放薪資成本更大。對于銀行來說，降低成本是一個永不過時的話題。
第二是個人情緒問題。作為有血有肉之人，由于工作繁瑣、強度大以及必須面對客戶投訴等眾所周知的原因，人工客服的情緒無法一直保持穩定，可能會在關鍵時刻因此影響業務。且長此以往，客服人員成就感降低，甚至可能對工作產生反感。
第三是知識水平問題。時代發展的步伐很快，客戶的需求也較為多樣，人工客服可能因為知識面較窄、或者受限于能力水平問題，有時無法對客戶作出正確的回應。若接受新事物、學習新知識，過程較長。
第四是效率問題。人工客服經常需要進行大量查詢，且可能需要跨系統，此時要么“心有余而力不足”，要么耗時較長。人工客服在進行表單制作、查詢等大量重復的工作時，效率較低。另外，有限的人工客服有時難以應對龐大的客戶數量，若響應不及時，可能導致客戶滿意度降低。
第五是作息問題。人工客服的精力不是無限的，需要進行休息，但客戶的需求并不只在銀行營業、客服上班時才出現。那在非營業時間，如何解決銀行客戶的問題呢？
第六是準確性問題(ti)。人工(gong)客服難以時刻保持專心細致(zhi)，在(zai)工(gong)作中不可(ke)避免會出現失誤或操作不規(gui)范(fan)，甚至造成較大的風險(xian)。

中(zhong)(zhong)國(guo)銀行業(ye)協會發布的(de)《2021年(nian)(nian)中(zhong)(zhong)國(guo)銀行業(ye)服務報告》顯示(shi)，截(jie)至(zhi)2021年(nian)(nian)末，銀行客服中(zhong)(zhong)心從業(ye)人員為5.02萬人，較2020年(nian)(nian)減少0.42萬人，為近(jin)五(wu)年(nian)(nian)來首(shou)次減少。這或(huo)是(shi)多方面原因導致，其中(zhong)(zhong)RPA、AI等(deng)金融科技(ji)的(de)應用或(huo)是(shi)其中(zhong)(zhong)主要原因。目前，銀行正(zheng)積極(ji)打造RPA數字(zi)員工(gong)，以破解人工(gong)客服存在的(de)局限性(xing)。

基于RPA和AI打造的數字員工，將和人工客服共處

RPA可(ke)破解(jie)人(ren)工(gong)(gong)(gong)客服存(cun)在(zai)的(de)幾大問(wen)(wen)題。其(qi)在(zai)保(bao)證準確(que)性(xing)的(de)基(ji)礎上，縮短操作時(shi)間，提升工(gong)(gong)(gong)作效率，實現“以一當多”，長期下來可(ke)節省不少人(ren)工(gong)(gong)(gong)方(fang)面的(de)招聘、培(pei)訓、薪資(zi)成(cheng)本；RPA數字員(yuan)工(gong)(gong)(gong)不存(cun)在(zai)情緒問(wen)(wen)題，也無需進(jin)(jin)行(xing)(xing)休息(xi)，可(ke)24小時(shi)×365天不間斷工(gong)(gong)(gong)作；其(qi)還(huan)能進(jin)(jin)行(xing)(xing)跨系(xi)統查詢，避免(mian)數據孤島問(wen)(wen)題；若需要進(jin)(jin)行(xing)(xing)更新，可(ke)修改算法或接入新技術以適應更為復(fu)雜的(de)環(huan)境(jing)。

RPA可(ke)快速收集合規、有(you)(you)效的(de)客(ke)(ke)戶(hu)數據，從而(er)助力銀行(xing)構建更全面(mian)的(de)客(ke)(ke)戶(hu)畫(hua)像，可(ke)有(you)(you)利于改(gai)善客(ke)(ke)戶(hu)體驗，以(yi)及實現“千人千面(mian)”的(de)針對性(xing)(xing)營(ying)銷(xiao)；RPA可(ke)追(zhui)溯(su)記錄的(de)特性(xing)(xing)，有(you)(you)利于增強操(cao)作的(de)合規性(xing)(xing)。另外(wai)，RPA機(ji)器(qi)人可(ke)對接多渠道，比(bi)如App、微信、郵件、網站(zhan)等。

不過目(mu)前，RPA主要(yao)處理(li)大量定(ding)義(yi)清晰、邏輯(ji)固定(ding)而枯燥(zao)乏味(wei)的(de)(de)業(ye)務事項，即基(ji)于結構(gou)化(hua)數(shu)據(ju)實現流程(cheng)自(zi)動化(hua)。而搭配上NLP自(zi)然(ran)語言處理(li)、OCR光學(xue)(xue)字符識(shi)別、ML機器學(xue)(xue)習、CV計算機視覺、KG知識(shi)圖(tu)譜等AI技術，則可處理(li)銀行內部更多基(ji)于文檔、圖(tu)片、音視頻等非(fei)結構(gou)化(hua)數(shu)據(ju)的(de)(de)業(ye)務。

但RPA并不是(shi)(shi)(shi)為了(le)完全取代(dai)人(ren)工(gong)(gong)，也無(wu)法做到(dao)百分百取代(dai)人(ren)工(gong)(gong)，即(ji)便是(shi)(shi)(shi)和AI結(jie)合，也難以適用于需(xu)要基于主觀認知加以判斷的(de)(de)流程。因(yin)此，人(ren)、機(ji)共(gong)存(cun)或(huo)是(shi)(shi)(shi)未來(lai)(lai)客服的(de)(de)發展趨(qu)勢。目前看(kan)來(lai)(lai)，基于RPA和AI的(de)(de)智能(neng)客服，更多的(de)(de)是(shi)(shi)(shi)輔助人(ren)工(gong)(gong)客服。比如智能(neng)客服可解決(jue)內容枯燥、流程繁(fan)瑣的(de)(de)工(gong)(gong)作，使人(ren)工(gong)(gong)客服投入到(dao)創造性更強、更具價值的(de)(de)業務中，比如高(gao)優先級查詢、需(xu)要人(ren)工(gong)(gong)決(jue)策的(de)(de)場景(jing)等。

多家國有銀行、股份制銀行打造基于RPA和AI的智能客服

在多家銀行，RPA、AI等技術已賦能(neng)客服領域。

比如工行(xing)2020年底實現RPA規模化應用，建成企業級數(shu)字勞(lao)動(dong)力體系(xi)。目前(qian)基(ji)于平(ping)臺高效支撐客服(fu)營銷等(deng)多個業務領域(yu)的自(zi)動(dong)化、智能化建設(she)。

農行豐富(fu)遠程(cheng)線上渠道(dao)服(fu)(fu)務(wu)場景，增強智(zhi)能(neng)機器(qi)人多(duo)輪(lun)交互(hu)能(neng)力。2021年，遠程(cheng)銀行智(zhi)能(neng)機器(qi)人服(fu)(fu)務(wu)客(ke)戶1.87億(yi)人次，遠高于在線人工客(ke)服(fu)(fu)和新媒體客(ke)服(fu)(fu)。

中行(xing)2021年報透(tou)露，其在人壽業務上線客服機器人等人工智能(neng)應用(yong)，實現移動客戶端7×24小時自助服務。

平(ping)安銀(yin)行2021年報顯(xian)示，在對公業(ye)務方面，其通(tong)過小PAi機器人等(deng)智能化工具，實現多渠(qu)道觸客，提升(sheng)智能服(fu)務能力，優化客戶服(fu)務體驗，小PAi機器人全年總訪問58萬人。

浦發銀行2020年(nian)報(bao)透露，其在遠(yuan)程(cheng)智能(neng)銀行方面強(qiang)化AI和RPA技術的創新融合，構(gou)建了集智能(neng)應答(da)和智能(neng)外唿于一體(ti)(ti)的智能(neng)語音(yin)客服體(ti)(ti)系。

渤海銀(yin)行打造(zao)基于RPA、機器學習等核心技術的(de)智能(neng)產品(pin)推薦和業務咨詢服務管家“小(xiao)渤”，提升(sheng)手機銀(yin)行線上渠道價值(zhi)。