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Automotive Finance Company (H Company, Canada)

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Key Takeaway

将金融咨询中心转换为云AICC,实现全球运营升级

成功将基于Cisco/NICE的本地系统转换为以Amazon Connect和Salesforce为中心的云AICC架构,并成功构建了软电话重组、核心系统联动、WFM/Outbound自动化。

Automotive Finance Company (H Company, Canada)

Client :Automotive Finance Company (H Company, Canada)

Industry :Finance / Automotive

Service Area :AI Contact Center / Cloud Migration / WFM & Outbound Automation

Applied Solution :Amazon Connect / Salesforce / WFM ML Scheduling / Predictive Dialer (PDS)

1. Overview (项目背景)

 

H公司(加拿大地区金融子公司)一直通过基于Cisco·NICE的本地部署系统运营经销商和客户咨询中心。

然而,由于系统老化、运营复杂性和渠道分离问题,咨询中心的运营效率逐渐下降,因此推进了以Amazon Connect为中心的AICC转换项目,旨在将整个北美分公司整合到云基础上。

特别是,核心目标是以Salesforce为中心整合经销商·客户咨询流程,并引入基于AI的预测运营(WFM)和自动拨号(PDS),以同时改进运营效率和咨询质量。

 


 

2. Challenge (问题定义)

 

  • Cisco软电话老化以及语音/工单/客户信息渠道分离导致的运营低效

  • 由于金融业特性,与银行·信用卡·VAN等核心系统的集成复杂度增加

  • 约250人规模的咨询中心缺乏适当的人力配置和运营预测体系

  • 外呼活动运营自动化不足 → 应答率·转化率改进受限

  • 尽管经销商和客户的咨询特性不同,但难以进行统一管理

 


 

3. Solution (解决方案)

 

  • Cisco Jabber → Amazon Connect软电话架构重组
    通过分离设计经销商专用·客户专用咨询流程,改进了运营效率和质量。

 

  • Amazon Connect + Salesforce基础的统一咨询环境构建
    通过Salesforce CTI集成,使客户信息·咨询历史·账户信息在咨询过程中自动连接。

 

  • 金融核心系统的实时集成实现
    将银行·信用卡·VAN等内部API与Connect和Salesforce集成,支持实时客户验证、交易查询、状态确认等金融专业咨询。

 

  • 基于AI/ML的WFM预测和调度引入
    基于咨询模式,ML模型执行入站预测·适当人员计算,减少过度人力配置并优化运营成本。

 

  • 基于预测拨号器(PDS)的外呼自动化
    应用基于ML的算法的预测拨号器(PDS)提高了客户连接率,大幅提升了活动运营效率。

 


 

4. Result (成果)

 

  • 基于WFM的预测运营高度化 → 运营成本节省
    通过准确的人力预测和调度,减少了过度人力配置,运营效率显著改进。

 

  • 经销商/客户二元化运营体系构建
    通过根据业务性质配置咨询流程,处理速度和质量都得到了改进。

 

  • 外呼自动化和应答率改进
    通过PDS的引入,咨询员生产率提高,外呼应答率·转化率上升。

 

  • Salesforce集成强化咨询质量和客户体验
    在咨询过程中可以立即查询客户历史·账户·产品信息,使更准确和个性化的金融咨询成为可能。

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