RPA（機器(qi)人流程自動化）技術，與標(biao)準化較(jiao)高、強(qiang)規則的金融業(ye)匹(pi)配度很高。多家(jia)銀行為“降本增效”，正加(jia)緊對RPA應(ying)用的布局(ju)，在實際部署中還有AI技術的加(jia)持，以實現更(geng)廣泛的適(shi)用面。

比(bi)如截(jie)至(zhi)2021年底，工行(xing)已有60余家境內外機構上(shang)線(xian)RPA數(shu)字勞(lao)動力(li)，實現近700個(ge)總分行(xing)業(ye)務場(chang)景(jing)的自動化處理，節(jie)(jie)省工作(zuo)量超1000人年。建行(xing)則(ze)全(quan)面推(tui)廣(guang)RPA企(qi)業(ye)級應(ying)用，2021年累計上(shang)線(xian)1162項應(ying)用場(chang)景(jing)，累計節(jie)(jie)省工時(shi)271萬小時(shi)，并加快AI技術的應(ying)用。

作(zuo)為銀行直(zhi)接對接客戶需(xu)求(qiu)的窗(chuang)口(kou)，客服領(ling)域(yu)也(ye)在(zai)(zai)接受著RPA和(he)(he)AI的“洗禮”。據《銀行科技(ji)研(yan)究社(she)》了解，多家(jia)銀行在(zai)(zai)客服領(ling)域(yu)應(ying)用RPA和(he)(he)AI技(ji)術，以打造更好的智(zhi)能客服。

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)客服主要依靠人工。而隨(sui)著業務的增長和時代的進步，人工客服的弊端愈加凸顯。

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？
第六是準確性問題。人(ren)工客服難以時刻保持專(zhuan)心細(xi)致，在工作中不(bu)可避免會(hui)出現失(shi)誤或操作不(bu)規范，甚至(zhi)造成較大的風險。

中國銀(yin)行業協會發布的《2021年中國銀(yin)行業服務報告》顯示(shi)，截至2021年末，銀(yin)行客(ke)服中心從業人(ren)員為(wei)5.02萬人(ren)，較(jiao)2020年減少(shao)0.42萬人(ren)，為(wei)近五年來首次(ci)減少(shao)。這或是多方面原因導致，其中RPA、AI等金融科技的應用或是其中主要原因。目前，銀(yin)行正積極(ji)打(da)造RPA數字員工，以破解(jie)人(ren)工客(ke)服存在的局限性(xing)。

基于RPA和AI打造的數字員工，將和人工客服共處

RPA可破解人工客服存在(zai)的(de)(de)幾大問題(ti)。其在(zai)保證(zheng)準確(que)性的(de)(de)基(ji)礎上，縮(suo)短操作時(shi)間(jian)，提(ti)升工作效率，實現(xian)“以(yi)一當多”，長期下來可節(jie)省不少人工方面的(de)(de)招聘、培訓、薪資成(cheng)本(ben)；RPA數(shu)字員(yuan)工不存在(zai)情緒(xu)問題(ti)，也無需進行(xing)休息，可24小時(shi)×365天不間(jian)斷工作；其還(huan)能(neng)進行(xing)跨系統查詢，避免(mian)數(shu)據(ju)孤島問題(ti)；若需要(yao)進行(xing)更(geng)(geng)新，可修改算法或接入新技術以(yi)適應(ying)更(geng)(geng)為復(fu)雜的(de)(de)環(huan)境(jing)。

RPA可(ke)快速收集(ji)合(he)規(gui)、有(you)效(xiao)的客戶(hu)數據，從而助(zhu)力銀行構建更全面的客戶(hu)畫像，可(ke)有(you)利(li)于改善(shan)客戶(hu)體(ti)驗，以及實現(xian)“千人千面”的針對(dui)性(xing)營銷(xiao)；RPA可(ke)追(zhui)溯記錄的特性(xing)，有(you)利(li)于增(zeng)強(qiang)操作的合(he)規(gui)性(xing)。另外，RPA機器人可(ke)對(dui)接(jie)多渠道，比如App、微信、郵件、網站等(deng)。

不過目前，RPA主(zhu)要處(chu)理(li)(li)大量定義(yi)清晰、邏(luo)輯固(gu)定而(er)枯燥乏味的(de)業務事項，即(ji)基于結構(gou)化(hua)數據實現流程自動化(hua)。而(er)搭(da)配上NLP自然(ran)語(yu)言(yan)處(chu)理(li)(li)、OCR光學(xue)字符識(shi)別、ML機器學(xue)習、CV計(ji)算機視(shi)覺、KG知識(shi)圖(tu)譜等AI技術，則可處(chu)理(li)(li)銀(yin)行內(nei)部更(geng)多基于文檔(dang)、圖(tu)片、音視(shi)頻等非結構(gou)化(hua)數據的(de)業務。

但(dan)RPA并不是為(wei)了完全取(qu)代(dai)人(ren)工(gong)(gong)，也無法做到百分百取(qu)代(dai)人(ren)工(gong)(gong)，即便是和(he)AI結合，也難(nan)以(yi)適用于需要(yao)基(ji)于主觀認知(zhi)加以(yi)判斷的(de)流(liu)程。因此，人(ren)、機共存或(huo)是未來客(ke)服(fu)的(de)發展趨勢。目前(qian)看來，基(ji)于RPA和(he)AI的(de)智(zhi)能客(ke)服(fu)，更(geng)多的(de)是輔助人(ren)工(gong)(gong)客(ke)服(fu)。比如智(zhi)能客(ke)服(fu)可(ke)解決內容枯燥(zao)、流(liu)程繁瑣的(de)工(gong)(gong)作，使人(ren)工(gong)(gong)客(ke)服(fu)投(tou)入到創(chuang)造性更(geng)強、更(geng)具價值的(de)業務中，比如高優先級查詢、需要(yao)人(ren)工(gong)(gong)決策的(de)場(chang)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(jia)銀行，RPA、AI等(deng)技術(shu)已賦能客(ke)服領域。

比如工(gong)行2020年底實現RPA規(gui)模化應用，建(jian)(jian)成企業(ye)(ye)級數字勞動(dong)力體系(xi)。目前(qian)基(ji)于平臺高效支撐客服營(ying)銷等多個業(ye)(ye)務領域(yu)的自(zi)動(dong)化、智能化建(jian)(jian)設。

農(nong)行豐富遠(yuan)程(cheng)線上(shang)渠道服務(wu)場景(jing)，增強智(zhi)能(neng)機器(qi)人(ren)多輪交(jiao)互能(neng)力(li)。2021年，遠(yuan)程(cheng)銀(yin)行智(zhi)能(neng)機器(qi)人(ren)服務(wu)客(ke)戶(hu)1.87億人(ren)次，遠(yuan)高于在線人(ren)工客(ke)服和新媒體客(ke)服。

中行2021年報(bao)透露，其在人壽業務(wu)上線客(ke)服機器人等人工(gong)智能(neng)應用，實現移動客(ke)戶端7×24小時自助服務(wu)。

平安銀行2021年(nian)報顯(xian)示，在對公業務方(fang)面，其通過(guo)小PAi機器人(ren)(ren)等智能(neng)化(hua)工具，實(shi)現多渠(qu)道觸客(ke)，提升智能(neng)服務能(neng)力(li)，優化(hua)客(ke)戶服務體驗，小PAi機器人(ren)(ren)全年(nian)總訪問(wen)58萬人(ren)(ren)。

浦發銀行2020年報透露(lu)，其在遠程智(zhi)能(neng)銀行方面強(qiang)化AI和(he)(he)RPA技術的(de)創新(xin)融合，構建了集智(zhi)能(neng)應答和(he)(he)智(zhi)能(neng)外唿(hu)于一體的(de)智(zhi)能(neng)語(yu)音客服體系(xi)。

渤(bo)(bo)海銀(yin)行打造基于RPA、機(ji)器學習等核心技術的智能產品推薦(jian)和業務(wu)咨(zi)詢服務(wu)管(guan)家(jia)“小渤(bo)(bo)”，提升手機(ji)銀(yin)行線(xian)上渠道價值。