RPA（機器人流程(cheng)自動化）技術，與標(biao)準化較高、強規(gui)則的金融業(ye)匹配度很(hen)高。多家銀行為“降本增效”，正加(jia)緊對RPA應(ying)用(yong)的布局，在實際部(bu)署中還有AI技術的加(jia)持，以實現更廣泛(fan)的適用(yong)面。

比(bi)如截至2021年(nian)(nian)底，工(gong)行已有60余家境內外機構上(shang)線RPA數(shu)字(zi)勞動(dong)力(li)，實現近700個總分行業務場(chang)景的自動(dong)化(hua)處理，節(jie)(jie)省(sheng)工(gong)作(zuo)量超1000人年(nian)(nian)。建(jian)行則全面推廣(guang)RPA企業級應用(yong)(yong)(yong)，2021年(nian)(nian)累(lei)(lei)計上(shang)線1162項應用(yong)(yong)(yong)場(chang)景，累(lei)(lei)計節(jie)(jie)省(sheng)工(gong)時271萬小(xiao)時，并(bing)加(jia)快(kuai)AI技術的應用(yong)(yong)(yong)。

作為銀(yin)行(xing)直接對接客(ke)戶(hu)需求的(de)窗口，客(ke)服領(ling)域也在接受著(zhu)RPA和(he)AI的(de)“洗禮(li)”。據(ju)《銀(yin)行(xing)科技研究社》了(le)解，多家銀(yin)行(xing)在客(ke)服領(ling)域應(ying)用RPA和(he)AI技術，以打(da)造更好的(de)智能客(ke)服。

銀行客服領域過去存在幾大問題，從業人員驟減

在過去，銀行(xing)客(ke)服主要依靠人工。而隨(sui)著業(ye)務的增長和(he)時代的進步，人工客(ke)服的弊端愈加凸顯。

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(di)六是準(zhun)確(que)性問(wen)題(ti)。人工(gong)客服(fu)難以時刻保持專心細致，在(zai)工(gong)作(zuo)中不可避免會(hui)出現失(shi)誤或操作(zuo)不規范，甚至造成(cheng)較大(da)的(de)風險。

中國銀行(xing)業(ye)協會發布的《2021年(nian)中國銀行(xing)業(ye)服(fu)務報告》顯示，截至2021年(nian)末(mo)，銀行(xing)客(ke)(ke)服(fu)中心從業(ye)人(ren)員為(wei)5.02萬人(ren)，較2020年(nian)減(jian)少(shao)0.42萬人(ren)，為(wei)近五(wu)年(nian)來首次(ci)減(jian)少(shao)。這或是多方面原(yuan)因導致，其中RPA、AI等金融科技的應用或是其中主要原(yuan)因。目前，銀行(xing)正積極打造RPA數字員工(gong)，以破解人(ren)工(gong)客(ke)(ke)服(fu)存在的局限性。

基于RPA和AI打造的數字員工，將和人工客服共處

RPA可破解人(ren)工(gong)客服存在(zai)(zai)的(de)(de)幾大(da)問題(ti)。其在(zai)(zai)保證(zheng)準確性的(de)(de)基(ji)礎上，縮短操作(zuo)時(shi)間，提(ti)升工(gong)作(zuo)效率，實現“以一當多”，長期下來可節(jie)省不(bu)少(shao)人(ren)工(gong)方(fang)面(mian)的(de)(de)招聘、培訓、薪資成本；RPA數(shu)字員工(gong)不(bu)存在(zai)(zai)情(qing)緒問題(ti)，也無需進行休息(xi)，可24小時(shi)×365天不(bu)間斷工(gong)作(zuo)；其還(huan)能進行跨(kua)系統查詢，避免數(shu)據孤(gu)島問題(ti)；若需要進行更新(xin)，可修改算(suan)法(fa)或接入(ru)新(xin)技術(shu)以適應更為復(fu)雜的(de)(de)環境。

RPA可(ke)(ke)(ke)快速(su)收集合規(gui)、有(you)(you)(you)效的客戶數據，從而(er)助力銀行構建(jian)更全面的客戶畫(hua)像，可(ke)(ke)(ke)有(you)(you)(you)利于改善(shan)客戶體驗，以及實現“千人千面”的針對性(xing)營銷；RPA可(ke)(ke)(ke)追(zhui)溯(su)記(ji)錄的特(te)性(xing)，有(you)(you)(you)利于增(zeng)強(qiang)操作(zuo)的合規(gui)性(xing)。另外，RPA機器人可(ke)(ke)(ke)對接(jie)多渠道，比(bi)如(ru)App、微信(xin)、郵件、網站等。

不(bu)過目前，RPA主要(yao)處理(li)大量定義清(qing)晰、邏輯(ji)固定而枯燥乏味的業務事項，即(ji)基(ji)于(yu)結構化數據實現(xian)流程自動(dong)化。而搭配上(shang)NLP自然語言處理(li)、OCR光學字符識別、ML機(ji)器學習、CV計算(suan)機(ji)視(shi)覺、KG知識圖譜等(deng)AI技術，則可處理(li)銀行內部更(geng)多基(ji)于(yu)文(wen)檔、圖片、音(yin)視(shi)頻等(deng)非結構化數據的業務。

但(dan)RPA并不是(shi)(shi)為了完全取代人(ren)工(gong)，也無(wu)法做到(dao)百(bai)分百(bai)取代人(ren)工(gong)，即便是(shi)(shi)和(he)AI結(jie)合，也難以適(shi)用于(yu)(yu)需(xu)要(yao)基于(yu)(yu)主觀認知加以判斷的(de)流(liu)程。因此，人(ren)、機共存或是(shi)(shi)未來客服(fu)的(de)發展趨勢。目(mu)前(qian)看(kan)來，基于(yu)(yu)RPA和(he)AI的(de)智能客服(fu)，更多的(de)是(shi)(shi)輔助人(ren)工(gong)客服(fu)。比(bi)(bi)如智能客服(fu)可解決內容枯燥、流(liu)程繁瑣的(de)工(gong)作(zuo)，使人(ren)工(gong)客服(fu)投入到(dao)創造(zao)性更強、更具(ju)價值的(de)業務中，比(bi)(bi)如高優先級查詢(xun)、需(xu)要(yao)人(ren)工(gong)決策的(de)場景等。

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(jia)銀行，RPA、AI等技術已(yi)賦能客服領域(yu)。

比(bi)如工(gong)行2020年(nian)底實現RPA規模化應用，建成企業級(ji)數字勞動力體(ti)系(xi)。目前基于(yu)平臺高效(xiao)支撐客服營銷等多個業務領域的自動化、智(zhi)能化建設。

農行豐富遠程線(xian)(xian)上渠道服(fu)務場(chang)景，增強智(zhi)能(neng)機(ji)(ji)器人(ren)多輪交互能(neng)力。2021年，遠程銀行智(zhi)能(neng)機(ji)(ji)器人(ren)服(fu)務客(ke)(ke)戶1.87億人(ren)次，遠高于(yu)在線(xian)(xian)人(ren)工(gong)客(ke)(ke)服(fu)和新媒體客(ke)(ke)服(fu)。

中行2021年(nian)報透露，其在人壽業務上線客(ke)服(fu)機器人等人工智能應(ying)用，實現移(yi)動客(ke)戶(hu)端7×24小時自助服(fu)務。

平安銀行2021年報顯示，在對公業務方面，其通(tong)過小PAi機器(qi)人等智能(neng)化(hua)工具，實現多渠道觸客，提升智能(neng)服務能(neng)力(li)，優化(hua)客戶服務體驗，小PAi機器(qi)人全年總訪(fang)問58萬人。

浦發銀行2020年報透露(lu)，其在遠程(cheng)智(zhi)能(neng)(neng)銀行方(fang)面強化AI和(he)RPA技(ji)術的(de)創新融合，構建了集智(zhi)能(neng)(neng)應(ying)答和(he)智(zhi)能(neng)(neng)外(wai)唿于一體的(de)智(zhi)能(neng)(neng)語音客(ke)服(fu)體系。

渤(bo)海銀(yin)行打造基于RPA、機器學習等核心技術的智(zhi)能(neng)產品推薦和業(ye)務咨詢服務管家“小(xiao)渤(bo)”，提(ti)升手機銀(yin)行線(xian)上渠道價(jia)值。