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“金融服務無處不在，就是不在銀行網(wǎng)點。”布萊特·金一語中的，在《銀行4.0》一書中的預言已經(jīng)成為現(xiàn)實。

銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁向縱深發(fā)展，客戶光顧銀行網(wǎng)點頻次降低，智能客服成為“標配”，手機銀行充當“門面”。各家銀行競相秀出科技“肌肉”，在信息技術投入上不遺余力，甚至有銀行高管提出“金融科技投入上不封頂”的豪言壯語。

銀行服務業(yè)態(tài)正在被重塑，從人工客服數(shù)量的變化，也能探知銀行已邁上數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“蝶變”之路。中國銀行業(yè)協(xié)會近日發(fā)布的《2021年中國銀行業(yè)服務報告》顯示，截至2021年末，銀行客服從業(yè)人數(shù)5.02萬人，相較于2020年減少了4200人，一改以往逐年遞增的態(tài)勢。

業(yè)內(nèi)人士表示，金融科技賦能銀行業(yè)轉(zhuǎn)型升級，要圍繞“提升客戶服務體驗”的主線展開，要立足時代新特點深入了解用戶的新需求，而不應將金融科技簡單視為人工服務的替代品。

“消失”的人工客服

智能客服的廣泛應用，就是金融科技重塑銀行服務的一個縮影。

數(shù)據(jù)來源：中國銀行業(yè)協(xié)會

上海申倫律師事務所律師夏海龍向記者表示，銀行客服人員數(shù)量驟減實質(zhì)上是電子支付、網(wǎng)絡技術進步對銀行業(yè)造成的反向沖擊，同時語音識別、AI技術的成熟也使得智能客服具備現(xiàn)實基礎。

當客戶不再頻繁光顧銀行網(wǎng)點，現(xiàn)金業(yè)務和柜臺業(yè)務也隨之減少。中銀協(xié)數(shù)據(jù)顯示，2021年銀行業(yè)金融機構離柜交易總額達2572.82萬億元，同比增長11.46%，行業(yè)平均電子渠道分流率為90.29%。這也意味著銀行不再依賴于“人海戰(zhàn)術”。

疫情更是倒逼銀行加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，“非接觸銀行”服務模式使得用戶習慣進一步向線上遷移，線上交互頻次和深度增加，啟用智能客服能夠起到降本增效的作用。

多名業(yè)內(nèi)人士表示，用戶對銀行服務的需求已經(jīng)發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，需要人工介入的業(yè)務場景大大減少，因此銀行客服人員的數(shù)量大幅精簡，人工崗位職責也將偏向技術處置和風險防控。

一名銀行前客服員工說，人工客服崗位流動性大，培訓成本和運營成本較高。相比之下，智能客服能夠提供全天候服務，服務形式更為多樣，不僅能夠減省人工成本，也能提升銀行的營運效率。

招商銀行（600036）2021年AI模擬人、輔助人、替代人成效顯著，AI智能客服、語音質(zhì)檢、智能審錄等替代人力超過6000人。

智能客服拓寬了服務場景，除了日常業(yè)務咨詢，還被應用在營銷、催收方面。

據(jù)冰鑒科技研究院研究員王詩強介紹，在營銷方面，銀行可以通過語音機器人篩選出有意向的客戶，再轉(zhuǎn)到人工客服對接。對于逾期時間較短的客戶，銀行可以使用語音機器人進行提醒或催收，效果基本上可以與人工客服相媲美。

平安銀行（000001）著力構建智能化、一體化、人機協(xié)同的遠程銀行。截至2021年末，平安銀行AI客服一次問題解決率、非人工服務占比均超90%，客服機器人場景每日對話量達40萬次。

當然，對于智能客服難以解決的復雜業(yè)務，目前還需轉(zhuǎn)接人工客服處理。短期來看，人工客服坐席依然不能缺位。

艾媒咨詢發(fā)布的《2021年中國智能客服滿意度調(diào)查報告》顯示，智能客服問題解決程度有限，回答千篇一律、重復循環(huán)操作、答非所問是被客戶詬病的主要原因。

艾媒咨詢分析師認為，未來，人工客服仍將長期存在，人工客服能夠彌補智能客服不足，提出改進方向，這一過程也將凸顯人工客服重要性，提高其積極性，二者將形成良性互動循環(huán)。

江蘇蘇寧銀行金融科技高級研究員孫揚表示，完備的客服知識庫，精準的語音和文本識別能力，擬人化智能交互，是智能客服能否讓客戶滿意的關鍵點，這都依賴于較強的技術積累。

進階的智能銀行

金融科技改變的不止是客服系統(tǒng)，而是重塑整個銀行服務業(yè)態(tài)。

銀行正在加大金融科技資源投入。根據(jù)蘇寧金融研究院發(fā)布的《中國銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究報告》，2020年A股上市銀行在信息科技方面的投入達2078億元，同比增長25%。

2020年，國有大行在金融科技方面的投入總額近千億，同比增長超30%，達956.86億元。工商銀行在金融科技投入金額為238.19億元，同比增長45.47%；建設銀行在金融科技領域的投入達221.09億元，較上年同比增長25.38%；農(nóng)業(yè)銀行金融科技投入達183億元，同比增長43.08%。

除了國有大行，也有股份行投入超過百億元。招行2021年年報顯示，該行信息科技投入132.91億元，同比增長11.58%，占營業(yè)收入的4.37%。

銀行通過運用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈、5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術，推進金融科技在金融基礎設施、數(shù)字貨幣、私人銀行和財富管理、供應鏈金融、綠色金融、普惠金融等領域的深度應用。

臺州銀行利用視頻直播技術，推出遠程視頻銀行的客戶服務模式，組建視頻柜員團隊，對客戶來說使用門檻較低，也能獲得近乎與網(wǎng)點柜臺一致的服務體驗。

“在遠程視頻銀行服務模式的應用下，服務效率得到明顯提升，客戶平均服務時長減少將近三分鐘。目前本行共有客服人員68人，其中視頻柜員20人?！迸_州銀行渠道管理部業(yè)務總經(jīng)理助理謝友亮表示。

“AI+金融”模式已經(jīng)得到了現(xiàn)實驗證，已被銀行應用在風控模型訓練、業(yè)務流程自動化RPA、企業(yè)風險預警、自動化運維、貸后管理等環(huán)節(jié)，也有銀行在財富管理、智能投顧等業(yè)務領域進行了“試水”。

在私人銀行領域，光大銀行推進私行智能風控系統(tǒng)建設，上線新代銷系統(tǒng)、新雙錄系統(tǒng)和“財富AI+”項目，手機銀行已實現(xiàn)AI智能視訊鑒證功能。

招商銀行2021年推出的智能財富助理“AI小招”，就是基于大數(shù)據(jù)技術，通過知識沉淀與機器訓練，為客戶提供收益查詢、漲跌分析、市場熱點解讀、產(chǎn)品推薦、資產(chǎn)配置建議等財富管理綜合服務。

在智能風控方面，利用AI技術能夠有效識別潛在風險，筑起反欺詐防火墻。農(nóng)行正在加快推進智能化風控平臺和系統(tǒng)建設，案防監(jiān)測預警平臺研發(fā)上線；建行建立“全面智能、精準及時、主動前瞻”風控體系；交行智慧風控預警模型準確率達85%。

誰在搶占轉(zhuǎn)型紅利？

面對銀行AI發(fā)展的“大蛋糕”，科技公司正攻城拔寨，試圖搶占銀行轉(zhuǎn)型紅利。

艾瑞咨詢發(fā)布的《2020中國AI+金融行業(yè)發(fā)展研究報告》顯示，金融領域?qū)θ斯ぶ悄艿耐度朐谡w科技投入中的占比增速平穩(wěn)上升，說明市場中的需求方肯定了AI技術的應用價值，并有計劃的加大購買力度。銀行業(yè)仍然是主要需求方，2022年AI總投入將超220億元。

圖片來源于艾瑞咨詢

“AI+金融”無疑是一塊巨大且誘人的蛋糕，這一賽道也日漸擁擠。目前主要的科技公司可以分為三個梯隊：

第一梯隊是“大而全”的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，主要向銀行輸出AI技術，例如阿里、京東、百度；

第二梯隊是主打AI技術的“四小龍”，為銀行提供整套解決方案，例如商湯科技、曠視科技、依圖科技、云從科技；

第三梯隊是“小而美”的專業(yè)服務廠商，在專項領域長板突出，例如專攻語音服務的科大訊飛（002230），還有獲得五大行投資，協(xié)助打造人工智能解決方案的“后起之秀”第四范式。

科技公司也初步嘗到了甜頭。數(shù)據(jù)顯示，百融云創(chuàng)在國內(nèi)累計為5700名金融機構客戶提供服務，最新年報顯示，公司2021年全年實現(xiàn)營收16.23億元，同比增長43%。主營業(yè)務智能分析與運營服務業(yè)務收入增長38%至7.37億元，主要包括AI智能服務語音機器人、財富管理解決方案等。精準營銷服務收入增長強勁，同比增長60%至4.22億元。

艾瑞咨詢分析稱，六大國有行目前已經(jīng)具備一定的AI技術能力，而各類城商行和農(nóng)商行開始紛紛嘗試AI賦能下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，由于技術人員的缺乏，未來中小銀行將成為AI技術供應者競相爭奪的市場。

部分中小銀行已經(jīng)邁出了腳步。桂林銀行近期聯(lián)合科大訊飛推出了虛擬數(shù)字員工“小漓”，主要基于訊飛智聲的虛擬數(shù)字人技術?！靶±臁辈粌H能在手機APP中為用戶提供線上咨詢、余額查詢、轉(zhuǎn)賬等業(yè)務，還能在線下營業(yè)大廳放置的交互一體機中，為用戶提供行內(nèi)外的信息播報及問詢服務。

對于科技公司來說，要兼顧服務模式的可復制性和可定制化。科大訊飛智能客服產(chǎn)品總監(jiān)程宇濤表示，行業(yè)內(nèi)許多公司都在從事智能客服系統(tǒng)開發(fā)，這對算法和計算性能的要求非常高，科大訊飛的語言理解、語音識別和語音合成等底層技術能力可完全復用。

“提升語音客服效果是科大訊飛重點的研發(fā)方向。一是讓機器聽懂更多方言，二是讓機器準確識別客戶的問題，結合機器學習技術，挖掘潛在的客戶問題，三是讓機器具備真人的感知體驗，根據(jù)客戶的情緒狀態(tài)來提供不同的服務流程，四是提供個性化服務，達到千人千面的效果?！背逃顫f。

在孫揚看來，科技公司若想獲得銀行的青睞，首先應提升專業(yè)水平，比如專門做語音解析、文本響應模型、擬人化語音合成、構建客服知識庫等，要在某一個領域要形成特點和專業(yè)，才更有機會切入市場。其次，要針對銀行的細分產(chǎn)品建立深刻的理解，比如基金代銷、信托產(chǎn)品、小微金融等，這樣才能跟上銀行的步伐。

孫揚預計，從銀行服務業(yè)態(tài)的未來發(fā)展方向上看，一方面是與平臺合作基于場景金融從事貸款業(yè)務，另一方面是重點發(fā)展非息差服務，提升輕型銀行業(yè)務收入比重。此外，銀行越來越重視面向企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化賦能以及科技輸出，科技公司或許能夠沿著這些方向找到生存空間。