2017金音奖最佳案例:百度金融智能服务中心
来源: 时间:2017-09-27

 

近日,央视新闻报道了由51Callcenter主办,国家工信部、人社部支持,中国呼叫中心与BPO产业联盟、全国呼叫中心行业自律与监督委员会指导,4PS国际标准作为评选标准的客户联络中心行业奥斯卡奖-《“金音奖”2017中国最佳联络中心与CRM颁奖典礼》系列活动。百度金融智能服务中心荣获“金音奖”2017年度中国最佳服务创新奖;

单位名称:百度金融智能服务中心

Financial Intelligent Service Center   of Baidu

所在行业: 互联网金融             所在城市: 北京

员工数量: 2000                       座席数量: 300

建立时间: 2016年                   服务号码: 95055

 

最佳案例:

百度金融业务架构由消费金融、钱包支付、理财、互联网银行、互联网保险等多个板块构成,基本形成了覆盖金融服务各个领域的全业务版图。2016年的4月29日,在百度Q1财报电话会议上,百度董事长兼首席执行官李彦宏谈及百度金融的发展定位:“百度将在金融服务领域扮演‘改革派’的角色。”

 

百度金融智能服务中心致力于运用AI和大数据让金融客户最便捷的获得极致服务,我们通过将百度人工智能技术与金融客服场景深度结合,设置智能机器人训练师创新岗位、建立客服问题推动产品优化机制,从而不断为金融客户提供更加优质的用户体验。

 

百度智能服务中心以数据驱动为导向,以精细化管理为基础,立足五大职能定位:有温度的呼入中心、高效率的在线中心、极精准的营销中心、客户关怀中心、问题推动中心,全方位贡献服务价值。而在服务创新方面,百度以人工智能技术为主导的在线服务综合解决方案,不仅为自身业务提供良好支持,也助力与百度合作的第三方金融机构有效降低服务成本、提升服务体验。

 

百度金融人工智能技术创新体现在它自身是一个循环,包括四个方面:第一是数据;第二是系统,对数据进行整理;第三是算法;第四是应用;在应用之后又会产生新的数据,如此形成了创新的循环。

 

具体到百度金融智能客服场景中:

 

1、数据:一个客户在理财、信贷等场景过程中会产生大量的行为,百度金融通过在APP中建立全面的埋点数据能够实时获取用户的操作行为。

 

2、系统:将客户基本数据、行为埋点数据、客户产品状态数据整合,建立实时的以人为维度的客户全景视图,将上述数据系统化、结构化的整理并运用起来。

 

3、算法:通过这些数据的积累,再结合人工智能的算法,能够去“猜”客户的意图,识别出客户可能遇到了什么问题,从而能够提供主动服务或者主动外呼。

 

4、应用:在智能客服平台中,在具备上述数据、系统和算法的基础上,智能机器人能够在客户来寻求服务的时候猜到客户遇到的问题,为客户提供主动服务;在客户遇到问题流失之后能够及时识别出有召回机会的客户,结合人工服务将客户挽回。

 

在百度金融APP中,在线机器人的服务占比高达95%,大大节省了人力成本;通过语音识别结合在线知识库,智能客服平台也能够为人工服务提供帮助,从而提升问题解决效率。具体来说,百度的人工智能技术应用于金融客户服务中,主要解决了以下三个方面的问题:

 

一、在客户寻找服务时,如何能够预测客户的问题,从而提供针对性服务。

 

传统的客户服务中,当客户遇到问题来找客服时,客服一般需要咨询客户遇到的问题,此时客户往往需要花费很大的精力解释与描述自己的问题,如果描述不清楚可能还会导致问题得不到解决。

 

为了解决这一问题,百度金融建立了以客户为维度完整的数据视图,首先是客户的行为,在百度钱包的APP中通过大量的埋点,能够知道客户在什么页面做了什么操作甚至遇到了什么问题,系统报了什么错,这样一来当客户求助于客服的瞬间(不论是在线客服还是电话),智能客服系统已经预测出了该客户可能遇到的问题。

 

在线客服中,智能客服将预测到的问题直接推送给客户,客户选择后可以看到解决方案。电话咨询中相关的客户行为、解决方案会推送到人工客服,以便人工客服指导客户解决问题。目前,在百度金融的在线智能客服中,客户问题预测的准确率高达43%,随着数据的不断积累,这一比例还在不断提高,用户体验得到了极大的提升。

 

二、当客户提出一个问题,如何能够快速理解并解决客户的问题。

 

目前很多公司都引入了机器人客服,用于解答用户的咨询,但是传统的机器人仅限于通过关键词对知识库进行基础的检索匹配,通过问答对的形式搜索出答案进行回答。这种传统的方式适用于简单的咨询业务,但是在金融业务中,往往由于流程复杂、信息前后关联多,上述方式的效果较差。百度金融通过自然语言处理技术(NLP)来解决上述问题。

 

首先,基于百度多年在搜索领域的积累,能够更好的理解用户输入的内容,以判断其意图。了解了用户的意图,机器人可以通过多轮会话引导用户对意图进行澄清。例如,用户意图是希望还款,机器人会引导用户澄清其还款方式、希望还的期数等信息,从而为用户提供明确的指引。最后,机器人具备上下文理解的能力,而不是对用户的每一句话进行单一的处理。例如当用户咨询某一期要还的金额后,用户再问“下一期呢”,机器人能够直接给出答案。

 

具备了上述能力,百度金融的智能客服才能够为金融用户更好的解决问题,从而使得百度金融的APP中,在线机器人的服务占比高达95%。

 

三、部分用户遇到问题但可能并没有寻求客服帮助即流失了,如何能够挽回。

 

在互联网业务中,用户通过在线的操作获得产品服务,但过程中可能遇到各类不同的问题导致无法进行下一步操作。部分用户遇到问题后会咨询客服,但有更多的客户在遇到问题后则流失了。传统的客户服务中,对此类问题的重视程度不够,也不知道谁流失了,应该如何进行挽回,造成了大量优质用户的流失。

 

百度的智能客服技术能够对用户的行为进行分析,在用户寻找服务时能够猜到客户可能遇到的问题,同时如果用户发生了流失,也可以定位到用户在什么场景下流失了,可能遇到了什么样的问题。很多用户可能是因为操作不熟练或者遇到了系统问题等等导致了流失,这类流失并不是客户自身主观意愿造成的,百度金融智能客服平台通过实时数据分析将上述用户进行筛选,结合人工的主动外呼服务,及时为用户答疑解惑,能够成功将用户挽回并提升用户的体验。

 

百度金融智能服务中心,致力于在AI时代,通过技术人工智能技术创新与金融场景深度结合,智能机器人训练师与智能客服良性互动,探索出服务中心智能升级的整体解决方案,为行业发展贡献力量。