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人工智慧的金融應用案例

一、銀行業智慧客服

銀行業每天都要處理客服數以萬計，據非正式估計，其中 7 成
以上都是重複性問題，過往常需要花費大量人力在客服部門，且 24

小時 都得有人 力支援， 是企業一 大支出； 對客服人 員而言， 每天 都
要重 複回答類 似的問題 ，如：身 份確認、 查詢帳單 、忘記密 碼等 ，

易造 成相關人 員工作效 率的降低 與得不到 工作上的 成就感； 對於 消
費者 而言，每 次打客服 電話，都 要不斷等 待或轉接 ，造成消 費者 體

驗不佳，也浪費許多時間。
但單純的智慧客服是否就能解決日趨龐雜的客戶需求呢？ 觀 察

現有 銀行智慧 客服的網 路頁面， 也大多數 會先給予 消費者幾 大問 題
方向 ，其中以 信用卡最 多，包括 信用卡額 度查詢、 信用卡分 期、 補

寄帳 單、開卡 、預借現 金等，其 他則大多 以查詢匯 率、貸款 諮詢 、
理財 諮詢等， 答案多以 題庫制式 方式回答 ，但看得 出來大多 數的 智

慧客服系統已能解決重複性高的基本問題。
多數銀行也發現，智慧客服細緻度仍不夠，因為客服的核心意義

仍是要提供消費者更好的體驗服務，若觀念若停在「有多少知識點」、
「該如何維護題庫」的階段，反而忽略「要提供客戶怎麼樣的服務」

的中心思想，以至於客服無法開創新的商業價值。在必須要改善「服
務體驗」及「傳統客服弊病」的想法下，不少銀行業者準備研發「精

準語意理解」及「多輪式對話引擎」，使服務細緻度能更加提升。
許多專家 認為，理 想的智慧 客服系統 並不是用 機器來取 代 人

類，而 是「人機協作」，才是達到企業降低服務成本並兼顧用戶滿意
的方 案，機器 幫人類客 服分擔話 務量，讓 人有餘裕 去做更多 溫暖 客

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