1. Overview (项目背景)

J公司为全国储蓄银行客户运营咨询中心，提供金融产品指南、民众投诉接收、程序咨询等服务。

但是金融政策变化周期短、程序复杂，导致咨询员的知识负担增加，问询类型分类不系统，应对质量标准化也存在困难。

随着客户问询量增加，实时咨询聊天环境(Chat Counseling)的引入必要性增大，为了提供准确的金融信息、实现自动化、提高运营效率，推进了基于AI的自动化聊天机器人及咨询聊天系统的构建。

2. Challenge (问题定义)

• 金融政策、产品变化频繁，难以进行敏捷更新

• 敏感金融信息指南时需要基于程序的分支处理

• 由于咨询员之间的应对差异，难以确保质量一致性

• 问询类型分类体系缺失 → 连接咨询前不必要的等待增加

• 咨询聊天引入必要性增加 → 与客户信息、历史记录的整合不足

• 存在金融合规、安全、访问权限等特殊要求

3. Solution (解决方案)

• 构建基于金融政策、产品、程序的Rule-based聊天机器人
  实现了对要求准确性的金融信息指南的自动化，使基本问询在聊天机器人中得到解决。

• 应用Intent Classification实现问询自动分类体系
  通过分析自然语言表述，自动识别民众投诉、产品、程序等类别，并标准化了流程。

• 金融API实时联动
  应用API联动，实时提供产品查询、资格确认、申请可行性等金融信息。

• 引入咨询聊天(Chat Counseling)功能

  • 客户无法在聊天机器人中解决的问询自然连接到咨询聊天

  • 咨询员可实时确认客户表述记录、类别、进行状态

  • 实现了无需不必要重复提问即可继续咨询的UX

• 连接咨询员时自动传递客户背景
  将聊天机器人收集的表述、意图、所需金融信息等自动显示在咨询员屏幕上。

• 提供易于维护的管理工具
  根据金融组织政策变更和FAQ变动频繁的特点，提供了运营者可直接更新场景和答案的环境。

• 满足金融安全、日志、权限标准
  按照金融机构合规要求设计了访问控制、审计日志、客户数据管理等结构。

4. Result (成果)

• 重复金融问询自动处理率增加 → 咨询人入减少
  简单、定型问询在聊天机器人中得到解决，咨询员的工作负担大幅减少。

• 通过响应标准化改善客户体验
  通过基于金融规定的自动指南，确保了应对质量的一致性。

• 通过引入咨询聊天提高实时咨询效率
  客户历史记录、表述、问询类型自动传递给咨询员，出现了等待时间减少和咨询速度改善的效果。

• 政策变更反映速度提高 → 运营负担减少
  通过基于管理工具的快速更新，能够灵活应对金融政策变更。

• 获得基于金融CS数据的洞察
  通过分析民众投诉类型、FAQ模式、问询流程等，建立了能够持续改进服务的环境。