RPA（機器(qi)人流程自動化）技(ji)術，與(yu)標準(zhun)化較高(gao)、強(qiang)規則的(de)金融業(ye)匹配度很高(gao)。多家(jia)銀行為(wei)“降本增效”，正加緊對(dui)RPA應用的(de)布局，在實際部署中(zhong)還有AI技(ji)術的(de)加持，以實現更廣泛(fan)的(de)適用面(mian)。

比如截至2021年底(di)，工行(xing)(xing)已有60余家境內外(wai)機構上線(xian)RPA數(shu)字勞動(dong)力，實現近700個(ge)總分行(xing)(xing)業務場景(jing)的自(zi)動(dong)化處理，節省工作(zuo)量超(chao)1000人年。建行(xing)(xing)則(ze)全面推廣(guang)RPA企業級應(ying)用，2021年累計上線(xian)1162項(xiang)應(ying)用場景(jing)，累計節省工時(shi)271萬小時(shi)，并加快AI技術的應(ying)用。

作為銀行直接(jie)對(dui)接(jie)客戶需求的窗口，客服(fu)(fu)領域也在(zai)接(jie)受著(zhu)RPA和AI的“洗禮”。據《銀行科技研究社(she)》了解，多家銀行在(zai)客服(fu)(fu)領域應用RPA和AI技術(shu)，以打造更好的智(zhi)能客服(fu)(fu)。

銀行客服領域過去存在幾大問題，從業人員驟減

在過去，銀行客服主要依靠人(ren)工(gong)。而隨(sui)著業(ye)務的(de)增長(chang)和時代的(de)進(jin)步，人(ren)工(gong)客服的(de)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(xing)問題。人(ren)工客服難以時刻保持(chi)專心細致，在(zai)工作中不(bu)可避免會(hui)出現失誤(wu)或操作不(bu)規范，甚至造(zao)成較大的(de)風險。

中(zhong)國銀行業(ye)協(xie)會發布的《2021年(nian)中(zhong)國銀行業(ye)服(fu)務報告》顯示，截至2021年(nian)末(mo)，銀行客(ke)服(fu)中(zhong)心從業(ye)人員為(wei)5.02萬人，較(jiao)2020年(nian)減少(shao)0.42萬人，為(wei)近(jin)五年(nian)來首(shou)次減少(shao)。這或是多(duo)方面原因導致，其(qi)中(zhong)RPA、AI等金融(rong)科技的應用或是其(qi)中(zhong)主(zhu)要原因。目前，銀行正積極(ji)打(da)造RPA數(shu)字員工，以破解人工客(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(ke)破解(jie)人工(gong)客服存在(zai)的幾大問題。其在(zai)保證準確性(xing)的基(ji)礎上，縮短操作時間，提升工(gong)作效率(lv)，實現(xian)“以(yi)一當多”，長期下來可(ke)節(jie)省不(bu)(bu)少人工(gong)方面的招聘、培(pei)訓、薪資成本；RPA數(shu)字(zi)員工(gong)不(bu)(bu)存在(zai)情緒問題，也(ye)無需進(jin)行休息，可(ke)24小時×365天不(bu)(bu)間斷工(gong)作；其還能進(jin)行跨系統查詢，避免數(shu)據(ju)孤島(dao)問題；若需要進(jin)行更(geng)(geng)新(xin)，可(ke)修改算法或(huo)接入(ru)新(xin)技術以(yi)適(shi)應(ying)更(geng)(geng)為復雜的環境。

RPA可快速收集合(he)規、有(you)(you)效(xiao)的(de)客戶(hu)數據，從而(er)助力銀行構建更全面的(de)客戶(hu)畫像，可有(you)(you)利(li)于改(gai)善(shan)客戶(hu)體驗(yan)，以及實現“千(qian)人千(qian)面”的(de)針對性營銷；RPA可追溯記錄的(de)特性，有(you)(you)利(li)于增強操(cao)作的(de)合(he)規性。另外，RPA機器人可對接多(duo)渠(qu)道，比如App、微(wei)信、郵件、網(wang)站等。

不過目前，RPA主要(yao)處(chu)(chu)理大量定義清晰、邏輯(ji)固定而(er)枯燥乏味的業(ye)務(wu)事項，即基于結構(gou)化(hua)數據實(shi)現流程自(zi)動(dong)化(hua)。而(er)搭(da)配上NLP自(zi)然語(yu)言處(chu)(chu)理、OCR光(guang)學字符(fu)識別(bie)、ML機器(qi)學習、CV計(ji)算(suan)機視覺(jue)、KG知(zhi)識圖(tu)譜等AI技術，則可處(chu)(chu)理銀(yin)行(xing)內部更(geng)多基于文(wen)檔、圖(tu)片、音視頻等非結構(gou)化(hua)數據的業(ye)務(wu)。

但(dan)RPA并(bing)不是為了(le)完全取(qu)代(dai)人(ren)工，也(ye)(ye)無法做到(dao)百分(fen)百取(qu)代(dai)人(ren)工，即(ji)便是和AI結(jie)合，也(ye)(ye)難以(yi)適用(yong)于(yu)需要(yao)基(ji)于(yu)主觀認知加以(yi)判斷(duan)的(de)(de)(de)流程。因此，人(ren)、機共存或(huo)是未(wei)來客服(fu)的(de)(de)(de)發展趨勢。目前看來，基(ji)于(yu)RPA和AI的(de)(de)(de)智能客服(fu)，更多的(de)(de)(de)是輔(fu)助人(ren)工客服(fu)。比如(ru)智能客服(fu)可解決內容枯(ku)燥、流程繁瑣的(de)(de)(de)工作，使人(ren)工客服(fu)投入到(dao)創造性更強、更具價值(zhi)的(de)(de)(de)業務中，比如(ru)高(gao)優先級(ji)查(cha)詢、需要(yao)人(ren)工決策的(de)(de)(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(zai)多(duo)家銀(yin)行(xing)，RPA、AI等技(ji)術已賦(fu)能客服領域。

比如工行2020年底實現RPA規模化應用，建成企業(ye)級數字勞動(dong)力體(ti)系。目前基于(yu)平臺高(gao)效支(zhi)撐客服營(ying)銷等(deng)多個業(ye)務(wu)領域(yu)的自動(dong)化、智能(neng)化建設。

農行(xing)豐富遠程(cheng)線上渠道服務(wu)場景，增強(qiang)智能(neng)(neng)機器人(ren)(ren)多(duo)輪交互能(neng)(neng)力。2021年，遠程(cheng)銀行(xing)智能(neng)(neng)機器人(ren)(ren)服務(wu)客戶1.87億(yi)人(ren)(ren)次，遠高于在線人(ren)(ren)工客服和(he)新媒體(ti)客服。

中行(xing)2021年報透露，其在(zai)人(ren)(ren)壽業務(wu)上線客(ke)(ke)服(fu)機器人(ren)(ren)等人(ren)(ren)工智能(neng)應用，實現移動客(ke)(ke)戶端7×24小時自助(zhu)服(fu)務(wu)。

平安銀行2021年(nian)報顯示，在(zai)對公業務(wu)方面，其通過小(xiao)PAi機器人等智能化工(gong)具，實現多渠道(dao)觸客，提升智能服務(wu)能力，優化客戶服務(wu)體驗，小(xiao)PAi機器人全年(nian)總訪問58萬人。

浦發銀(yin)行(xing)2020年(nian)報透露(lu)，其在(zai)遠程(cheng)智能銀(yin)行(xing)方(fang)面強化AI和RPA技術的創新融(rong)合，構(gou)建了集(ji)智能應(ying)答和智能外唿于一體的智能語音客(ke)服體系(xi)。

渤海銀行打造(zao)基于RPA、機器學習等核心技術的智能產品推(tui)薦和業務(wu)咨詢(xun)服(fu)務(wu)管(guan)家“小渤”，提(ti)升(sheng)手機銀行線上渠道價值。