根據中國人民銀行2018年9月4日發布的《金融消費者投訴統計分類及編碼銀行業金融機構》，投訴是指金融消費者對金融機構提供的產品或服務不滿意，并提出訴求的行為。不論消費者以“投訴”、“建議”、“咨詢”、“舉報”等何種形式提出，只要符合“投訴”的定義，均視為投訴。

投訴數據往往通過聲音、圖像等非結構化文本傳播并留存，商業銀行通過數據形式記錄下來，用以流轉、分辦、處理及留檔。投訴數據作為一把雙刃劍，既反映了客戶對商業銀行產品及服務的負面反饋，也成為商業銀行發現服務漏洞、產品缺陷，踐行以客戶為中心的價值取向的重要路徑。

一、投訴數據人工智能應用現狀

傳統文本分類可能依賴于規則匹配或簡單的關鍵詞提取，而大模型通常結合了深度學習技術，融合神經網絡鏈接，能更精準地理解和抽取文本的語義信息。目前商業銀行投訴數據的處理通過人工運營經驗形成產品、渠道、客戶等信息標簽，應用人工智能模型通過熱點詞組的分析與統計，最大程度提高非結構化數據分析能力。

二、應用挑戰

（一）技術應用程度較低

投訴數據的處理與應用更多的停留在依賴線下手工管理程度，技術應用往往是單模塊的，無法形成一個系統性、全流程的投訴數據反映機制。容易造成投訴反饋不及時，責任落實不明晰等情況，急需充分挖掘人工智能潛力，賦能投訴數據智能化實施。

（二）投訴數據的平臺化整合能力較弱

投訴數據的收集、處理、展示、歸檔往往分散在各個系統，投訴系統的使用與連接往往是割裂的，建議將不同的功能進行統一整合，方便業務人員使用。

三、應用機遇

建議建立統一的投訴數據應用平臺，進行將零散的投訴數據分析工具進行優化整合，方便業務人員使用。同時將各方發現的投訴問題優化功能納入到投訴數據應用平臺進行管理。增加數據分析管理模塊，將投訴數據的加工、處理、展示、跟蹤進行線上化管理。

通過投訴數據應用平臺具體可以實現的功能塊如下：

（一）投訴數據趨勢分析

應用人工智能實現投訴數據深度挖掘，系統展示投訴數據的每日變化、異常值波動，實現投訴數據重點數據查詢、投訴預警等。

（二）投訴數據文本自生成

應用人工智能龐大的知識庫資源、文本處理與分析能力，自動化文本處理，大大減輕無效投訴審核的工作量，提高工作效率，同時減少人力成本和錯誤率。

（三）投訴數據線上處理

對投訴問題分析分級、投訴壓降策略確定、技術優化結果進行更新，并進行投訴線上分辦、流轉, 實現投訴線上統籌管理

（四）投訴解決效果評估

投訴問題解決后，根據投訴數量、客戶滿意度、操作完成率、AUM、MAU，融合客戶體驗及業務運營指標，對投訴處理結果進行效果評估和反饋，并在系統中展示評估結果。

（文章系作者投稿，文中內容不代表中國電子銀行網觀點和立場）

責任編輯：王煊