NLP技術（Nature Language Processing）以語言為對象，把計算機作為語言研究的強大工具，利用計算機技術來分析、理解和處理自然語言，是實現人機交互的橋梁。

一、NLP技術價值挖掘

NLP技術是計算機科學和人工智能領域的重要分支，旨在使用計算機理解、生成、分析、處理自然語言，在基礎應用方向有信息提取、文本分類等。NLP在人工智能發展過程中占據重要地位，為銀行業數字化轉型提供了強有力地支撐。當下，商業銀行擁有大量非結構化數據（如客戶服務對話、監管機構投訴、互聯網渠道留言等），而應用NLP技術解析和理解海量非結構化數據，可以深度挖掘諸多有價值的信息，助推客戶體驗提升、產品優化、風險預警監測等。

二、應用范圍

（一）客戶服務方面

客戶服務交流文本中涉及諸多客戶不滿意評價對話及投訴工單，為進一步提升客戶體驗，應用NLP技術實現對該類數據資源的深度挖掘，以助推金融機構提升客戶體驗，優化產品。

一是通過對客戶意見文本、投訴工單、客戶服務交流對話等非結構化數據資源整合，加強數據統籌管理，建立清晰的數據標簽庫，為NLP技術在客戶服務數據挖掘中的準確性提升奠定基礎。二是依托業務邏輯建立多維度文本分級分類體系，為業務問題分類、責任歸屬劃分、模型優化迭代作指導。根據業務類型特征對產品側、業務及服務側等不同維度的文本分類。業務及服務方面，依據文本中關于銀行業務流程，服務態度等關鍵字提取并分析具體需求及不滿原因，進而改進流程或優化服務；產品方面，根據文本中投訴的產品再找出問題關鍵觸點，細分不滿意原因，以明確責任歸屬部門，推動產品優化。

（二）風險預警及合規審查方面

隨著社交平臺的廣泛應用，銀行官方微博、微信等互聯網平臺中的有負面評價的留言，外部監管機構等渠道的非文本化數據資源，均可依托NLP技術及時識別關鍵信息并為銀行業風險預警及合規審查提供有力支持。

（1）風險監測預警方面

在銀行的新媒體平臺上，客戶會留下大量的評論和反饋。這些評論是銀行了解客戶心聲、改進服務質量的重要線索。NLP技術可以通過情感分析幫助銀行對這些評論進行判斷，了解客戶對銀行品牌、產品及服務的態度傾向，比如滿意或不滿意等。針對高頻集中出現的關鍵問題，可以及時觸發監控預警，為下一步分析、判斷提供有效數據支撐。依托銀行就能深度洞察客戶問題，迅速作出反應，改進服務，從而提升客戶滿意度，降低潛在的風險。

（2）線上營銷審查方面

隨著數字化的迅速發展，銀行機構傳統的線下產品銷售多數已轉至線上互聯網平臺進行銷售，在產品銷售過程中通常會依托互聯網平臺發布營銷軟文等方式推廣產品，為避免夸大宣傳或功效性表述繼而引發誤導消費者的行為，營銷內容必須嚴格遵守《廣告法》等法律法規。NLP技術可以在營銷內容審查過程中發揮至關重要的作用，如通過對文本內容快速提取、分類，關鍵字匹配等方式檢測并識別高風險表述，從而避免違規風險，保護自身聲譽和客戶利益。

三、面臨的挑戰與前景

綜上所述，銀行業隨著智能技術的發展已經突破傳統的信息提取瓶頸，依托NLP技術從多樣化的數據中獲取有用資源。值得關注的是，因銀行業數據存在內容涉及廣泛，文本類型多樣等特征，NLP技術在應用過程中仍然面臨諸多挑戰。一是在模型訓練方面，語音對話轉換文本、投訴工單、客戶留言等非結構化數據中存在一定的錯別字，文本質量問題會影響模型訓練的效果。二是在算力方面，銀行非結構化數據規模大，涉及業務部門多， 各部門為提高模型性能，會在“預訓練模型微調”模式的基礎上，引入更深層的神經網絡，這對物理系統承載力提出了更高的要求。三是在數據安全方面，銀行機構的信息涉及大量的敏感數據，因此在技術和管理方面要建立嚴格的數據安全管理辦法，厘清敏感數據的安全邊界，確保數據的準確性、完整性和安全性。

未來，隨著技術的不斷進步，NLP會更加精準地理解并分析客戶的語言需求，從而推動銀行機構數字化轉型。通過NLP在客戶服務、產品營銷、風險預警等更多領域的應用，進而幫助銀行及時發現并改正服務短板，推動產品優化迭代，提升客戶體驗，助力綜合競爭力的提升。

（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