摘要：在金融服务中客户服务质量直接影响客户体验与品牌形象。人工智能技术的快速发展，让金融机构积极探索新路径，实现人工智能技术与智能客服体系的深度融合。本文探索人工智能技术在银行客服语音服务的应用，精准洞察客户需求，提升客服服务效率与质量，重塑银行服务新面貌。

关键词：人工智能；金融智能客服；应用

引言

近年来，由于客户数量与日俱增，传统的金融业人工客户服务中心的人力成本持续增加，金融智能客服效能受限。智能客服系统应运而生，融合人工智能技术，为客户提供导航、咨询、业务处理及投诉等服务，规避资金操作风险。智能客服系统广泛渗透至网点机器人、网银、App、微信、电话银行等渠道，全面覆盖服务场景[1]。此外，人工智能技术深度赋能下，智能客服系统可提速响应，并实现服务个性化，显著提升客户体验，为金融机构重塑积极高效品牌形象。

一、人工智能在金融智能客服中的应用价值

随着社会发展与客户需求多元化，金融业面临挑战，客户对服务要求提升，重视便携性、即时性、社交互动及跨渠道服务。在移动互联网背景下，金融业需融合智能技术，吸引并稳固客户，实现增长。与此同时，金融机构智能客服系统成为转型关键，缓解人力成本，构建灵活即时服务体系，确保客户享受无缝服务[2]。其社交属性需契合新时代沟通需求，提升服务体验，增强客户黏性。此外，人工智能技术作为数据驱动工具，智能客服可深度挖掘对话价值，为精准营销与流程优化提供支撑，智能客服可凭借数据积累优势，从售后向售中、售前拓展，促使金融智能客服能够承担营销与业务职能[3]。

二、人工智能在金融智能客服中的实践应用

（一）语言识别技术应用

金融智能客服系统可利用数学模型与精密算法，实现文本向自然、流畅语音的巧妙转化，增强服务的个性化和真实感受。人工智能核心技术应用下，音色转换、精细声学模型构建以及情感合成等高级算法的应用，可丰富语音合成的表现层次，更使得银行客服的语音服务能够精准捕捉客户需求，实现更加贴心、个性化的交流体验，从而加深客户对银行品牌的信任与好感。

与此同时，针对金融领域的独特需求，通过将领域知识与专家智慧深度融合，语音识别技术得以进一步精细化打磨，促进人机间更加流畅、智能的交流互动，从而深化客户对银行服务的信赖与满意度。

（二）语义理解技术应用

金融智能客服系统依托自然语言处理与机器学习算法的深度融合，对用户问题实施精准剖析，敏锐捕捉客户需求，从而极大地提升服务的个性化程度与效率。

尽管金融智能客服系统在数据海量需求、模型高频更新、对话管理复杂性以及语言多样性等维度面临挑战，但数据集的持续丰富与算法的不断优化，共同促进系统准确性与效率的双重飞跃。同时，知识图谱等前沿技术的引入，为对话历史的精确追溯提供支持，进一步夯实金融智能客服系统个性化服务的基础。例如，通过深度整合客户交易数据，银行能够量身打造个性化的理财规划；而智能模拟器则模拟业务流程场景，为客户提供详尽且直观的指导。语义理解技术的深化应用，可加速驱动银行服务向智能化方向转型，促进银行运营效率与服务质量的全面提升。

（三）大模型技术应用

在金融智能客服系统中，大模型可以应用于面向客户、面向员工和面向管理以下三个方面：

1、面向客户

（1）自动问答系统：通过训练大模型，使其能够理解客户的咨询问题并提供准确的答案。

（2）智能推荐：根据客户的交易历史和偏好，可以为客户推荐合适的金融产品或服务。

2、面向员工

（1）情感分析：对客户和客服的情绪进行识别和分析，以便及时调整服务策略，提升客户满意度。

（2）智能陪练：快速拆解知识点和上下文理解能力，可以有效的实现千人千面的一对一陪练，提升培训效果。

3、面向管理人员

（1）风险预警：通过对客户咨询内容的分析，大模型可以及时发现潜在的风险问题，并提醒相关部门采取措施。

（2）智慧驾驶舱：快速生成个性化管理报表，通过语音指令快速调取，提升管理效能。三、人工智能在金融智能客服中发展应用策略

（一）深刻理解人工智能技术的双重效应

金融机构应充分利用人工智能技术的赋能作用，通过不断创新服务模式、优化业务流程、提升服务效率与质量，增强市场竞争力与品牌影响力，共同开创金融行业的智能化、数字化新纪元。

金融智能客服系统可运用情感分析与识别技术，深化对用户情绪状态的精准把握，灵活适应不同场景与情境，智能调整对话策略与回应内容，从而提供更为细腻、情感化的服务体验。在此过程中，金融机构应秉持理性与审慎的态度，全面审视各类人工智能技术的优势与局限，树立正确的智能化与信息化发展导向，基于科学规划与稳健步伐，合理布局人工智能技术的金融应用，确保智能化进程的有序推进与可持续发展。

（二）加速构建行业标准与强化监管体系

在大模型时代，新一代智能客服系统的构建已成为金融行业不可逆转的趋势，金融机构及监管部门需深刻认识到，需推动智能客服的发展，构建智慧金融生态。

金融机构应秉持前瞻性的视野，搭建智能客服系统与服务监管体系，精准对接金融信息化的发展趋势，充分满足客户的多元化、个性化需求，保障金融安全、维护市场秩序。

结语

总言之，智能客服系统可结合自然语言处理、机器学习算法、知识图谱构建及大模型等人工智能技术，深度剖析用户数据，精准捕捉并解析用户的自然语言输入，依托强大的知识库与大模型智能推理机制，迅速匹配最贴切的知识要点，为用户提供量身定制的解答与决策辅助，提升系统的智能化水平与用户体验。

参考文献：

[1]张照民，刘姝.思考商业银行智能客服应用的困境与突破[J].中国银行业，2023，（04）：23-25.

[2]李美玲，任亚伟，孙军梅，等.基于多特征融合的智能客服模型[J].计算机系统应用，2021，30（07）：239-245.

[3]蒋有为，颜晔，张龙，等.智能客服在金融领域的应用研究——以嘉兴地区银行为例[J].黑龙江人力资源和社会保障，2021，（07）：134-137.

[作者简介]王保三，1982，05，男，汉，安徽无为，博士，工程师，方向：人工智能，单位：科讯嘉联信息技术有限公司