眾所周知，智能語音導航和智能在線客服可以讓用戶了解大體的問題所在，并在用戶與智能平臺交流中，可以減輕客服的壓力，為后臺客服爭取更多的時間。

天津農商銀行的智能客服系統建設始于2017年12月，經過三個月的調研和設計，2018年7月進入多輪的測試階段，2018年9月3日智能語音導航系統上線，2019年3月在線客服系統上線。

為了建設能夠適應多種渠道接入方式的客服中心系統，項目分兩個階段實施：第一階段，實現智能語音導航、基礎平臺、智能知識庫系統等基礎框架的功能；第二階段，利用智能機器人機交互系統實現智能化的在線客服，包括網銀渠道接入、手機銀行接入、吉祥生活APP接入和微信銀行接入。實現客服的一大部分工作由機器人來完成，而客服的主要部分工作轉變為管理維護機器人，維護智能客服系統。

在該系統中，智能平臺可以幫助后臺客服解決大部分基礎的簡單問題，這讓后臺客服的工作負擔不太沉重，集中精力解決復雜，非重復的問題，從而提高客服的工作效率和客戶的滿意度。

據了解，智能平臺的智能語音導航業務流程設計非常自然和人性化，當用戶撥打客服電話，在播報的語音菜單上選擇轉人工時，進行下述處理：首先判斷智能語音是否滿線，若滿線直接轉人工坐席服務，否則轉接到智能語音IVR上來進行服務；判斷用戶是否靜默，若有靜默情況，三次處理后自動掛機；如無則根據用戶說出的話語，通過ASR語音識別轉為文字，再通過NLU語義理解匹配到最優答案；如果用戶提出的問題是業務類需求中包含的7類場景時，需要系統進行反問，向用戶確認意向，如果不是，用戶需要重新說出需求，同時記為一次不理解；如果不能滿足客戶需要，即兩次不理解用戶問題時，則轉接人工坐席服務；一些特殊問題（投訴、舉報等）需要直接跳轉人工坐席來為用戶服務，問題答案在機器人問答管理中進行配置；每次會話結束時，提供評價功能，用戶對本次會話進行評價，轉人工的會話不需要對智能語音服務進行評價；在機器人知識庫中完善問題和答案，可以提高問題理解準確程度，通過對歷史錄音數據的分析標注工作，可以針對性地提高語音識別中的準確率。

同樣，在線客服業務流程也獨具特色。首先，客戶與智能機器人進行交互，智能語音識別模塊（ASR模塊）對客戶提出的語音問題轉寫成文字，自然語言理解模塊（NLU模塊）識別出客戶意圖，找到對應的業務規則，將業務規則通過文字轉語音（TTS模塊）轉換成語音，播放給客戶；其次，智能機器人根據對客戶意圖的理解返回信息執行下一步操作，如果客戶需要轉接到傳統IVR進行操作，如賬戶余額查詢、開戶行查詢等，智能機器人確認客戶的意圖后自動跳轉到傳統IVR節點，不需要客戶再進行繁瑣的按鍵逐層進入；最后，解決客戶需求之后，正常結束的會話可以對智能機器人的服務進行按鍵評價。

天津農商銀行客服中心積極擁抱智能技術，探索智能客服應用，將智能機器人技術引入電話銀行系統，推動客服中心由人工電話服務向智能化服務轉變。

為了實現客服中心的智能化服務，天津農商銀行從一開始就將系統定位于高度智能化的服務平臺。整個項目的創新點包括核心技術創新、兼容性、容錯性、交互信息和業務知識優化等。

核心技術創新。采用基于長短時記憶(LSTM)和時間延遲深度神經網絡(TDNN)相融合的聲學建模技術，更好地對聲學上下文建模、提升針對實網客服語音實時識別的準確性和響應的快速性；采用基于深度神經網絡建模的方法有效去除垃圾語音（鈴聲、笑聲、咳嗽聲等非自然人語音）；采用諧波檢測技術有效檢測語音起始點；基于地方口音語音數據進行自適應模型優化訓練，提升針對天津地區口音的識別準確率。

兼容性。項目在不影響原有IVR電話銀行系統的前提下，將智能語音導航嵌入現有的電話銀行系統。

容錯處理。在智能導航中，如果出現兩次不理解客戶意圖的情況或者多次轉接IVR的情況，都會直接轉到人工坐席對客戶問題進行及時解決。

交互信息。在客戶通過智能導航轉到人工坐席上時，可以將該客戶在智能導航中進行的交互記錄實時發送到客服人員的電腦彈屏上，方便了解客戶需求。

業務知識優化。業務知識優化模塊采用可便捷配置的設計模式，客服中心可以自主對知識規則進行配置，提高了系統對于新業務的響應速度。

智能客服系統一期和二期上線后，原先一些不能得到解決的實際問題，現在都可以迎刃而解。

首先，提高了運營效率。目前，天津農商銀行的客服中心人工進線量的80%是通過智能語音機器人進行分流及答復，其中60%轉人工處理，20%轉自助語音導航，20%機器人直接答復。同時，提供24小時服務，提高了自助語音使用效率。此外，還搭建起客服系統“自助+智能+人工”的三層服務模式，服務接通率提升至日均95%以上。

其次，降低了運營成本。減少人工處理量40%。據悉，上線后的智能客服平臺可以減少人力成本40萬左右/年，富余出的人力，優選資深的坐席人員從事“人工智能訓練師”工作，負責訓練機器人的語音理解能力，客服中心通過自我賦能，突破僅提供業務服務的成本中心局限，利用人工智能將員工個人經驗轉換為集體經驗，隱形技能轉換為顯性技能。將解放出來的人力投放到其他更多元化的客戶經營中去。

第三，改善了客戶體驗。為客戶提供快捷高效的處理方式，客戶可使用自然語言進行人機交互快速溝通，一站式到達，比如現在直接說出與余額有關的問題即可直接進入查詢，所說即所得，一句話辦理業務，以查余額為例，過去客戶查詢余額需要層層選擇菜單至少用時1：30秒左右（不排隊的情況下），目前僅需50秒左右。

第四，應用人工智能可以直面服務挑戰。通過研討、測試，實現電話銀行系統在停服期間“機器人服務+人工咨詢”的服務模式，新建機器人知識規則，累計新增相似問句1000余條、優化知識點31個，覆蓋切換期間大量客戶咨詢的問題，確保了全渠道停服期間的客戶服務質量及效率，充分發揮了客服中心作為唯一保留渠道的服務價值。各渠道停服期間，日均電話總進線量上漲1倍以上，人工電話接通率仍保持97%左右。

目前，天津農商銀行的智能機器在同業中處于明顯的優勢地位：一是智能客服進入結點。該行智能機器人是客戶轉接人工服務后的必經之路，極大地提高了智能客服的利用率，也避免了對其他致電客戶的打擾。二是智能機器人處理咨詢業務。智能機器人將常見客戶咨詢問題存儲，在線直接答復客戶。

此外，系統上線后天津農商銀行還加大了智能機器的訓練工作，著重對智能語音訓練，對每日客戶與機器人的歷史明細進行數據挖掘及聚類，訓練人員對機器人未回答的問題分類展示，增加可能關聯的知識點，由訓練人員實時添加擴展問以及標準問法。目前的訓練實現了全量分析，不斷提高機器人的訓練效率、準確率。日均處理2000多條機器人會話，經過上線后三個月的不斷訓練，機器人理解率由60%上升到85%以上。