第一节
客户服务的价值

金融业的本质就是服务行业。个人储户在银行开立账户，通过柜台人员、客户经理、理财经理办理业务；证券客户通过证券机构的经纪人获得投资建议和必要的交易支持；投保人则需要通过保险代理人给出的定制化建议选择投保品种，并在理赔时经由保险代理人进行理赔……可以看到，客户服务构成了金融业最重要的一环。这里所指的客户服务，并非仅仅是电话服务，还包括推广、运营、销售、售后等环节的客户服务。

客户服务的重要性还在不断提高。在过去，金融机构的服务更偏被动型：客户提出某种需求，如股票开户、存取款等，金融机构按照流程为客户办理。随着沟通越来越便捷、信息流通越来越流畅，大量流程性业务可以在线办理、自助办理之后，这样的服务模式显然不足以在竞争中具备优势，金融机构需要提升服务质量、增强客户信任，主动触达更多潜在客户和潜在需求。例如，客户会因为理财经理的推荐，从而购买某款基金产品，这就是被动型服务较难实现的，这一过程需要让客户对产品有所理解、契合客户风险偏好、建立客户与理财经理之间的信任，等等。

在思考客户服务时，无论是针对To B（企业）业务还是To C（个人消费者）业务，金融机构长期以来都有两点关键的考虑因素：如何降低服务成本、如何提升服务质量。

例如，金融机构可以通过为客户提供“24小时在线”的服务以获得更大的竞争优势，这就是站在提升服务质量的角度采取的做法；而从成本端考虑，金融机构可以在劳动力成本较低的区域建立集中化的客服中心，从而降低成本。在当下以及未来，金融机构如何进一步降低服务成本、提升服务质量呢？

答案之一就是“人工智能技术”——利用人工智能技术构建的自动化、智慧化服务系统正在提供越来越多的解决方案。人工智能交互越来越多地被用于辅助甚至替代过去依靠人工客服、客户经理来完成的任务。金融机构在降低成本方面更多考虑自动化的解决方案，而非使用更多的廉价劳动力，以算法推荐为代表的技术能够进一步提升金融机构的服务质量，实现精准推送。在这一章中，我们主要讨论人工智能技术在金融服务中三个方面的应用：

1.推荐系统

在传统的金融服务中，客户要么是通过1对1的会员（VIP）服务获得个性化推荐，要么只能接受同质化的金融信息。推荐系统在互联网企业中获得相当成功的落地之后，它也被引入到金融行业中。基于推荐系统建立的产品推荐、信息流推荐，可以根据精准定位的客户需求，为客户推荐更加合适的产品和信息，采用“千人千面”的推荐模式实现定制化服务。

2.问答系统

问答系统的核心功能是用人类的语言回答客户提出的问题，实现机器与客户之间的交互。好的问答系统能够实时帮助客户明确需求、解决问题，大大减少对传统客户经理、人工坐席的依赖。不仅如此，问答系统还可以承担金融专家的职能，针对复杂的金融场景、金融问题给出专业解答。传统的金融专家非常稀缺，而问答系统可以通过内置专家知识，以近乎无成本的方式服务更广泛的人群。在金融领域中，基于问答系统构建的人工智能客服已经被运用在了日常业务场景之中。

3.客户服务一体化系统

客户服务一体化系统能够让服务体验更流畅，重在流程创新，让客户在使用金融服务时更加便捷。例如，招商银行就通过使用大堂机器人、智能柜员机、智能打印机、网银自助服务机等多种设施，在柜台业务办理场景下打造一体化智能服务。除了银行以外，在保险、证券等领域打通客户服务流程，解决客户需求痛点，成为人工智能技术落地的一个重要方向。