参赛单位：深圳追一科技有限公司

案例名称：银行智能助理解决方案

案例简介：

•追一科技与某大型股份制商业银行合作，利用NLP、深度学习等AI交互技术，升级客户原有智能客服系统。

•借助新一代AI技术，机器人拥有更加强大的意图理解和拟人化交互能力，通过系统对接，能够适应用户更多场景化金融和生活消费需求，比如查账、分期、还款、积分消费等等，从而从简单的智能客服，升级成为智能助理，用户满意度大大提升。

•对企业内部，进一步释放了人力价值，同时，作为智能化入口之一，沉淀数据价值。

项目背景：

•银行原有机器人已不能适应业务需要：模板配置的运维复杂、后期成本高、工作量大，语义理解遭遇天花板，交互不够智能。

•希望能够利用新一代AI技术升级其智能客服系统，打造更好用户体验，挖掘更多的服务和营销价值。

创新技术/模式应用：

•核心技术上，方案基于追一科技的AIForce智能服务平台，采用了自然语言处理、深度学习等技术，不断提升机器人的泛化能力和自然交互水平。

•结合该银行的需求和业务场景特点，追一科技提供了具备全渠道和全场景能力的AI智能服务解决方案，包括智能客服、智能化运营知识库、智能文本监控系统、会话标签等用户画像产品和服务。

•智能客服机器人具备文本处理、语义分析等自然语言处理能力，能针对用户的各种口语化咨询，准确识别出其意图，给出准确的回复；机器人具备全渠道接入能力，包括微信公众号、手机QQ、APP等，并能实现数据打通和闭环化。

创新技术/模式应用：

•系统接口的设计符合开放的接口标准，实现跨异构系统、跨软件平台的系统接口，集成到银行现有客服渠道；

•智能知识库：根据客户日志、交互反馈和业务变化，可以实时、动态和智能化管理。

•文本监控系统：包括可视化仪表盘和监控告警等应用。业务人员可直观监测用户在各渠道文本交互日志中的主要运营指标，掌控服务和业务动态。交互异常时，及时有效触发预警机制，方便及时跟进处理，反向优化服务和产品。

•会话标签：基于智能语义理解，对客服会话进行分类、标签化管理，提升服务可用性和精准度、用户满意度，并为潜在的营销服务等，提供转化机会和场景。

解决行业哪些痛点：

•降本增效：在人力不增加情况下，支撑业务和服务快速增长；

•智能化体验和运维：机器人前端体验更智能，泛化能力更强，后端运维简单易操作；

•更丰富场景应用：从智能客服升级到智能助理，基于AI交互，连接更多场景挖掘服务和营销价值。

效果评估：

•追一科技已完成AI机器人在该客户APP、微信公众号、手Q渠道的功能上线及人机协作平台开发。已上线的智能客服、客服文本监控系统、智能坐席工作台等，极大提升了企业客服运营效率。

•在智能客服方面，已对接APP、微信公众号、手机QQ公众号客服入口，实现自助问答，覆盖业务咨询、查询（账单）和办理（分期/提额）。上线至今，意图识别准确率95%，问题解决率80%。

•在客服文本监控系统方面，根据每日用户访问和客服问答的文本内容实现监控分析，获得热词统计、流量统计和用户情绪统计等，辅助业务运营。

•在智能坐席工作台方面，将客服机器人与传统客服工作台结合，可实现用户提问、机器人自动推荐答案，并支持坐席选择和修改回复话术，推荐回复准确率（采纳率）达92%，极大提升了坐席效率。

责任编辑：王超