这并不是天方夜谭，历经几代的革新，现在的智能客服在语言处理能力、语义识别、关键词匹配、知识库建立乃至自主学习等方面都进步明显，已经逐渐走进了大众生活中。而未来，据权威机构Gartner的预测显示，到2020年，85%的客户交互将不再由人类处理，而是通过人机沟通方式为客户提供高品质、专业性的服务。

对于金融机构而言，智能客服将为他们赋予“读心术”这一神奇的能力，可以应用到电话销售、电话回访、解决咨询问题等场景中。既提升了服务的效率，也降低了服务的成本，同时还能收集和分析问题，为智能营销提供相应的大数据分析。

显然，在金融科技大潮之下，智能客服已经成为新时代金融机构必须get到的新技能。

金融机构传统客服模式正遭遇哪些挑战？

对于金融行业而言，伴随着行业的移动化、细分化、多元化等新趋势，传统人工客服模式受人力资源和数据处理能力的影响，正面临诸多困境。

首先，人力成本的上升，让人工客服的成本居高不下。对于金融企业来说，雇佣大量客服会增加公司的运营成本，却不能产生实际利润；但必要的电话销售和售后服务又是维系整个销售流程中必不可少的环节，企业常常为此陷入两难境地。

其次，由于人工客服需要做大量枯燥重复的工作，应对大量负面情绪，在无形中降低了客服的效率；同时，人员流动大、人员能力层次不齐等，也让客服人员非常稀缺。

更重要的是，人工客服在操作过程中，存在客户资料不完整、客户跟进易遗漏等问题，无法形成上规模的客户服务大数据，这也在无形中影响了电话销售的转化率和客户服务的效果。

从服务客户到洞察客户

智能客服让金融机构拥有“读心术”

相比较传统人工客服，智能客服以算法为基础，融合语音识别和智能分析等AI技术，它既有对简单人工的替代，也可以帮助人工提供更好的服务。尤其是对于金融这样的服务性行业而言，智能客服赋能传统客服，已经成为大势所趋。

如今，传统金融机构的客服中心职能已由单一的提供服务转向集服务、获客、营销、交易多种职能为一体，涉及售前、售中、售后全环节，传统依靠人力的客服中心无法满足当前客户多元多维多渠道的金融服务诉求。

比如在售前层面，智能客服可以显著提升电话销售的服务效率，并在信息捕捉、数据收集、智能记忆方面有着人工客服不可比拟的优势。

而在售后层面，智能客服则可以解决咨询问题相似性高、金融业务专业度要求高、回访场景多等痛点，从而节约人工客服培训成本，提升服务效率。有统计显示，智能机器人客服可以解决85%的常见客服问题，其花费却只相当于一个人工坐席花费的10%。

更重要的是，智能客服还让企业掌握了“读心术”，能够进一步洞悉客户内心。比如，通过对客户语速、语调变化等异常信息进行监测，并准确的分析客户情绪，对于情绪激动的客户自动采取安慰的疏导服务方式，对于服务效果较差的客户，则予以人工客服处理。

百度智能云基于百度大数据、搜索、NLP、知识图谱、深度学习等强大技术，打造的智能客服不仅提供在线机器人问答能力，支持问答、业务办理、故障诊断等应用场景，实现部分或完全取代人工坐席员的应用效果。还可以为企业提供细粒度知识管理技术，同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。

目前，该智能客服产品已经广泛应用到金融机构、通信等领域，航空、能源等行业的应用也相继落地。未来，百度智能云将持续发力，借助自身强大的ABC能力赋能行业，成为客户服务领域的强大赋能者。

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