根据中国人民银行2018年9月4日发布的《金融消费者投诉统计分类及编码银行业金融机构》，投诉是指金融消费者对金融机构提供的产品或服务不满意，并提出诉求的行为。不论消费者以“投诉”、“建议”、“咨询”、“举报”等何种形式提出，只要符合“投诉”的定义，均视为投诉。

投诉数据往往通过声音、图像等非结构化文本传播并留存，商业银行通过数据形式记录下来，用以流转、分办、处理及留档。投诉数据作为一把双刃剑，既反映了客户对商业银行产品及服务的负面反馈，也成为商业银行发现服务漏洞、产品缺陷，践行以客户为中心的价值取向的重要路径。

一、投诉数据人工智能应用现状

传统文本分类可能依赖于规则匹配或简单的关键词提取，而大模型通常结合了深度学习技术，融合神经网络链接，能更精准地理解和抽取文本的语义信息。目前商业银行投诉数据的处理通过人工运营经验形成产品、渠道、客户等信息标签，应用人工智能模型通过热点词组的分析与统计，最大程度提高非结构化数据分析能力。

二、应用挑战

（一）技术应用程度较低

投诉数据的处理与应用更多的停留在依赖线下手工管理程度，技术应用往往是单模块的，无法形成一个系统性、全流程的投诉数据反映机制。容易造成投诉反馈不及时，责任落实不明晰等情况，急需充分挖掘人工智能潜力，赋能投诉数据智能化实施。

（二）投诉数据的平台化整合能力较弱

投诉数据的收集、处理、展示、归档往往分散在各个系统，投诉系统的使用与连接往往是割裂的，建议将不同的功能进行统一整合，方便业务人员使用。

三、应用机遇

建议建立统一的投诉数据应用平台，进行将零散的投诉数据分析工具进行优化整合，方便业务人员使用。同时将各方发现的投诉问题优化功能纳入到投诉数据应用平台进行管理。增加数据分析管理模块，将投诉数据的加工、处理、展示、跟踪进行线上化管理。

通过投诉数据应用平台具体可以实现的功能块如下：

（一）投诉数据趋势分析

应用人工智能实现投诉数据深度挖掘，系统展示投诉数据的每日变化、异常值波动，实现投诉数据重点数据查询、投诉预警等。

（二）投诉数据文本自生成

应用人工智能庞大的知识库资源、文本处理与分析能力，自动化文本处理，大大减轻无效投诉审核的工作量，提高工作效率，同时减少人力成本和错误率。

（三）投诉数据线上处理

对投诉问题分析分级、投诉压降策略确定、技术优化结果进行更新，并进行投诉线上分办、流转, 实现投诉线上统筹管理

（四）投诉解决效果评估

投诉问题解决后，根据投诉数量、客户满意度、操作完成率、AUM、MAU，融合客户体验及业务运营指标，对投诉处理结果进行效果评估和反馈，并在系统中展示评估结果。

（文章系作者投稿，文中内容不代表中国电子银行网观点和立场）

责任编辑：王煊