AI机器人在金融领域的应用介绍及可能会遇到哪些难点

近日，由1号机器人网主办的“探索AI机器人在金融领域的应用”研讨会在深圳创客空间举行，小云AI机器人、小i机器人、狗尾草、知言科技等十多家机器人产业链企业高层受邀参加，围绕AI机器人在金融领域的应用、价值、技术难点等问题进行深入探讨。

云之讯研发总监黄富伟在会上发表演讲，重点介绍了云之讯营销机器人——小云AI在金融、教育、房产行业中的应用，在金融行业，贷前营销和贷后还款提醒是比较典型的应用场景，机器人虽然不能代替人工，但是非常重要的辅助工具，能大量减少耗时、耗力、耗人工的初筛工作，使员工专注于更有价值的事情。

AI机器人在金融领域的应用

随着人工智能技术的发展，AI机器人在金融领域已逐步商用，并受到诸多业界人士的关注。智能客服、智能营销外呼和质检三种能力基本覆盖了金融行业的各种场景。

智能客服场景应用比较普遍的是文本机器人，通过文字和图片来解决客户服务工作，目前，智能客服可以协助企业解决限定场景下80%的客户问题。其次是语音机器人，通过语音IVR+真人语音电话问答与客户沟通，主要用于智能分配、工单系统、独立或者辅助人工提供客户服务。文本客服机器人因为避免了ASR识别的过程，相对于语音对话机器人，整个文本问答机器人的技术门槛相对较低，而语音机器人同样具备文本机器人所不具备的便捷交互的能力。

智能外呼在金融领域场景的应用，主要包含有催收、小贷、通知和办卡等场景；催收场景过程中机器人所具备的优势包含有：平稳的高峰期、相当的治愈率以及更低的投诉率等。平稳的高峰期是指催收场景发生的时间主要集中在每个月的前期和农历春节过后，机器人外呼的最大附加值在于辅助高峰期的外呼；机器人外呼同人工外呼相比治愈率相当，逾期5天催收案例的治愈率，两者基本可以达到同等水平；更低的投诉率，如标准化的外呼逾期1到5天的客户有助于降低客户的投诉率，约计可降低33%。且机器人具备识别到敏感词及时转人工的功能，来辅助催收发生过程的合理高效。

智能质检的能力，在金融场景的使用的优势主要体现在三方面：全量质检分析、提升服务质量、服转销及电销应用。全量质检分析侧重在替代人工质检，增加质检覆盖率、精确质检、提高质检效率。规范话术，对坐席提供针对性培训建议，避免培训成本的浪费。提升服务质量带来的效益则从以下三方面来体现，分析超长通话、重复来电、超长静音等原因，以便优化AHT（平均处理时间）、FCR（一次性解决率）。挖掘客户投诉原因，实时进行高危投诉预警，提高客户满意度。自动趋势和热点分析，及时把握客户关注点，提升运营水平。复转销及电销应用可以从以下四个方面带来效益，潜在客户流失分析、提前预警并进行客户挽留、定义客户行为模式、进行精准营销。优化营销话术，推广坐席成功营销经验。细分客户群，制定针对性处理策略。

AI机器人在企业服务场景中的技术难点

虽然AI机器人在金融领域的拓展应用是大趋势，但它也有着自己的局限。无论是客服机器人还是语音营销机器人都无法做到对答如流，像人一样进行前后文任意跳转切换。机器人只能在按照可收敛的场景和流程中，正确的处理和响应。目前行业内的普遍做法是与场景结合，通过机器人VUI（语音交互）场景选择引导，尽量将人机对话限定在某一特点场景中，限定指定问题，遵循设定好的对话逻辑，解决问题和规避问题。

想要达到机器人像人一样的对话效果，其难题更多还在于语音识别、语义理解、语音合成等技术都还有它的局限，不过参会嘉宾们普遍看好AI机器人的发展，认为现在科技日新月异，这些技术难题将会在不久的将来得以很好地解决，人机互动将会更加个性化和自然化，AI机器人应用也会拓展到更多领域，为人类创造更多价值。