中国银行业数字化趋势报告（最新发布）(8)

针对上述问题，领先银行的做法是：建立空中银行营业厅，将客户服务、交叉销售和客户意见反馈全流程线上化，并利用智能机器人进行外呼，对客户的反馈进行记录，构建营销反馈闭环。

构建智能营销平台，容联云通讯助力银行提升运营效率

某银行是全国头部股份制银行之一，总资产超过2.6万亿。2019年某银行与容联云通讯合作，建立全行级别的联络中心平台，有效提升了营销外呼的运营效率。

在与容联云通讯合作之前，该银行的电话营销平台采取外包形式运营。然而，随着国家对银行的数据安全性、营销话术合规性要求趋严，外包平台难以满足监管合规性的要求。其次，外包平台不能够快速响应行方需求，及时对联络中心平台进行软件和硬件的优化升级。此外，行方每年以租用的方式向第三方平台支付费用，总体成本较高。

因此，该银行营销中心进行了战略性调整。从2019年开始，与容联云通讯合作，采取本地化部署的方式建立自己的外呼平台。在此过程中，容联云通讯帮助银行整合多家厂商的AI资源和技术，进行AI集中交换调度，打造用户行为标签体系，结合预测式外呼、机器人智能外呼、智能辅助等功能与外呼策略，助力该银行构建高效率的电营平台。

AI能力集中调度交换，构筑呼叫平台基石

随着ASR、TTS、NLP等AI技术的应用成本降低，不同的AI技术服务商在细分垂直领域的数据积累量和AI技术能力差别渐显。比如A厂商的NLP技术适用于催收场景，而B厂商的NLP产品适用于营销与分期场景。

为最大化业务效果，该银行倾向于基于各个不同应用场景的服务效果选择不同合作对象。同时，考虑到对不同AI技术服务商需要进行统一的接入、管理维护，制定统一的规范，该银行采用了容联云通讯平台进行AI能力集中调度。

在底层技术架构上，容联云通讯的平台将多家服务商的AI技术进行统一的调度、质检、标注和分析，将AI能力赋能给营销业务场景。

具体而言，银行将营销业务流程分别交给不同的AI技术服务商进行外呼，基于准确率、业务转化率等指标的考察，通过业务流量分流的方式与不同厂商展开合作，如给一家AI技术服务商70%的流量，给另一家AI技术服务商30%的流量。容联云通讯基于银行返还的结果进行集中调度，通过API的形式将AI能力分配给适用的业务场景。

此外，容联云通讯的运营团队会对机器人的外呼效果进行质检与标注，进一步完善机器人外呼，形成AI能力的闭环。通过持续的质检与优化，容联云通讯ASR、NLP、交互整体流程的准确率均在90%以上。

构建用户行为标签，完善用户画像

容联云通讯平台会对外呼结果进行标注，通过对对话交互的节点与话术路径的判断，由机器人在不同节点对客户的行为进行实时分析，生成用户标签，反馈回系统。并辅以人工复检，修正机器判断错误的地方，对机器人进行学习训练，提高自动化标注的准确率。

具体而言，容联云通讯能够根据客户的不同回答判断其是否有意愿继续沟通并了解产品。比如有些客户明确表达了投诉意愿，平台会对其生成相应的标签并拉进黑名单，后续营销同类产品时不再对其进行二轮外呼。

此外，容联云通讯生成的用户标签会与行方的CRM系统中的用户标签相结合，为行方进行统一客户行为分析提供了数据基础。比如一个客户有约100个标签，容联云的平台可以提供20个标签，行方通过其他渠道，如存款、贷款记录、信用记录等，获取80个标签后，将所有标签混合与筛选后，进行二轮用户分析。容联云通讯则可以根据行方更新后的客户画像及时调整电话营销策略，由此形成良性循环。

差异化外呼策略，提升外呼效率

在完善的用户标签体系基础之上，容联云通讯采取了三种外呼策略：预测式外呼，智能机器人外呼和人机结合外呼。

预测式外呼是容联云通讯拳头产品之一。预测式外呼是指，容联云通讯将外呼名单加载在自身的外呼平台上，自动外拨电话，基于不同运营商的提示音制定二轮拨打的策略。比如，运营商提示音显示号码为空号，则将该号码放入黑名单，不再拨打；若运营商提示音显示盲音，或不在服务区，则会放入等待队列，稍后进行二次拨打；若电话接通，则会自动转给人工座席。

预测式外呼有效过滤了无效号码，与纯人工外呼相比，提升了3-4倍的外呼名单处理效率。