RPA（機器人流程自動化）技術，與(yu)標準化較高、強規則的(de)金融(rong)業匹配度很高。多家(jia)銀行為“降(jiang)本增效”，正(zheng)加(jia)緊對(dui)RPA應用(yong)的(de)布局(ju)，在實(shi)際(ji)部署中(zhong)還有AI技術的(de)加(jia)持，以實(shi)現更廣泛的(de)適用(yong)面。

比如截至(zhi)2021年底，工行已有(you)60余家境內外機構(gou)上(shang)線RPA數字勞動(dong)力，實現近700個(ge)總(zong)分行業務場景的自動(dong)化處理，節省工作量超1000人年。建行則(ze)全面推廣RPA企業級應(ying)用(yong)，2021年累(lei)(lei)計上(shang)線1162項(xiang)應(ying)用(yong)場景，累(lei)(lei)計節省工時271萬小時，并加快AI技術的應(ying)用(yong)。

作為銀行直接對接客戶(hu)需(xu)求的窗(chuang)口，客服領域(yu)也在接受著RPA和(he)AI的“洗(xi)禮”。據《銀行科技研(yan)究社》了解，多家銀行在客服領域(yu)應(ying)用RPA和(he)AI技術，以打造更(geng)好的智能客服。

銀行客服領域過去存在幾大問題，從業人員驟減

在過(guo)去，銀行客(ke)服(fu)主要依靠人工。而隨(sui)著業務的增(zeng)長和時代的進(jin)步，人工客(ke)服(fu)的弊(bi)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(wen)題。人工客(ke)服(fu)難以時刻保持(chi)專心細(xi)致，在工作中不可避(bi)免(mian)會出現失(shi)誤或操(cao)作不規范，甚(shen)至造(zao)成較大的風險。

中國銀行業協會發布的《2021年中國銀行業服務報(bao)告(gao)》顯示，截至2021年末(mo)，銀行客服中心從業人(ren)員為(wei)5.02萬人(ren)，較(jiao)2020年減少0.42萬人(ren)，為(wei)近五年來首次減少。這或(huo)是(shi)(shi)多方面原因導(dao)致(zhi)，其中RPA、AI等金融(rong)科(ke)技(ji)的應用(yong)或(huo)是(shi)(shi)其中主要原因。目前，銀行正積極打(da)造RPA數字員工，以破解人(ren)工客服存在的局(ju)限(xian)性。

基于RPA和AI打造的數字員工，將和人工客服共處

RPA可破解人工客服存在(zai)的(de)(de)幾大問(wen)(wen)題。其在(zai)保證準確性的(de)(de)基礎上，縮短操作(zuo)時間，提升工作(zuo)效(xiao)率，實現“以(yi)一當多”，長期下來可節省不少(shao)人工方面的(de)(de)招(zhao)聘、培訓、薪(xin)資成本；RPA數字員工不存在(zai)情(qing)緒問(wen)(wen)題，也無需(xu)進行(xing)休息，可24小(xiao)時×365天不間斷工作(zuo)；其還能進行(xing)跨系統(tong)查詢，避(bi)免數據孤島(dao)問(wen)(wen)題；若需(xu)要進行(xing)更(geng)新(xin)，可修改算法或接入新(xin)技(ji)術以(yi)適應更(geng)為復雜的(de)(de)環境。

RPA可快速收集合(he)規、有效的客戶數據，從而助力(li)銀行構(gou)建(jian)更全面的客戶畫像，可有利于改(gai)善客戶體驗，以及實現“千人千面”的針對性(xing)營銷；RPA可追溯記(ji)錄的特(te)性(xing)，有利于增強操作的合(he)規性(xing)。另外，RPA機(ji)器人可對接多渠道，比如App、微信、郵件、網站等。

不過目前，RPA主要處(chu)(chu)理大量定義清晰、邏輯固定而枯燥乏(fa)味(wei)的業(ye)務事項(xiang)，即基于結構(gou)化(hua)數據(ju)(ju)實現(xian)流(liu)程自動化(hua)。而搭(da)配上(shang)NLP自然(ran)語言(yan)處(chu)(chu)理、OCR光(guang)學字符(fu)識(shi)別、ML機器學習、CV計算機視覺、KG知識(shi)圖(tu)譜(pu)等AI技術，則可處(chu)(chu)理銀(yin)行(xing)內部更多(duo)基于文檔、圖(tu)片(pian)、音(yin)視頻等非結構(gou)化(hua)數據(ju)(ju)的業(ye)務。

但RPA并(bing)不是(shi)(shi)為了完全取代人(ren)工(gong)，也(ye)無法做到(dao)百(bai)分(fen)百(bai)取代人(ren)工(gong)，即便是(shi)(shi)和AI結合，也(ye)難以(yi)適(shi)用(yong)于(yu)(yu)需(xu)要基于(yu)(yu)主(zhu)觀認知加以(yi)判斷的流程。因此，人(ren)、機共存或是(shi)(shi)未(wei)來客服(fu)(fu)的發展趨勢。目前看來，基于(yu)(yu)RPA和AI的智能(neng)客服(fu)(fu)，更多(duo)的是(shi)(shi)輔助人(ren)工(gong)客服(fu)(fu)。比如(ru)(ru)智能(neng)客服(fu)(fu)可解(jie)決內容枯燥、流程繁瑣(suo)的工(gong)作，使(shi)人(ren)工(gong)客服(fu)(fu)投入到(dao)創造性更強、更具價值的業務中，比如(ru)(ru)高優先級查詢、需(xu)要人(ren)工(gong)決策的場景等(deng)。

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(deng)技術已賦能客服領域。

比如工(gong)行(xing)2020年(nian)底實(shi)現RPA規模化(hua)應用，建成企業級數字(zi)勞動(dong)力體系。目前基于平(ping)臺高效(xiao)支撐(cheng)客服營銷等多個業務(wu)領域的(de)自動(dong)化(hua)、智能化(hua)建設(she)。

農行豐富遠(yuan)程(cheng)線上渠道(dao)服務場(chang)景，增強智能機器(qi)人多輪交互(hu)能力。2021年，遠(yuan)程(cheng)銀行智能機器(qi)人服務客戶1.87億人次，遠(yuan)高于在線人工客服和新媒體(ti)客服。

中行(xing)2021年報透(tou)露，其在人壽(shou)業(ye)務上(shang)線客(ke)服機器(qi)人等人工智能應用(yong)，實現(xian)移動客(ke)戶端7×24小(xiao)時自(zi)助(zhu)服務。

平(ping)安銀(yin)行2021年報顯示，在(zai)對公(gong)業務方面，其通過小PAi機器人(ren)等智能(neng)化工(gong)具，實現多渠道觸客，提升智能(neng)服務能(neng)力(li)，優化客戶服務體驗，小PAi機器人(ren)全年總訪問58萬(wan)人(ren)。

浦發(fa)銀行2020年報透露(lu)，其(qi)在遠程(cheng)智(zhi)能銀行方(fang)面強(qiang)化AI和(he)RPA技術的(de)創新融合，構建了集智(zhi)能應答和(he)智(zhi)能外唿于一體的(de)智(zhi)能語(yu)音客服體系。

渤海銀(yin)行打造基于RPA、機器學習等(deng)核(he)心(xin)技術的智(zhi)能產品(pin)推薦和業務咨詢服(fu)務管家(jia)“小渤”，提升手(shou)機銀(yin)行線(xian)上(shang)渠道價值。