广东某银行推进全行级客服体系智能化升级，实现92.7%的智能应答率、24小时服务！

成功案例

2026-09-07 14:56:04

作者：JIfan

阅读量：50

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文章摘要：广东某银行针对全渠道服务能力不足、人工重复咨询压力较大、客服与业务办理存在断层的痛点，引用中关村科金得助智能建设全行级智能客服体系，通过统一知识、智能交互、业务办理和需求识别能力，最终实现了92.7%的直接应答率、90%+的意图识别准确率、6.58%的智能反问率、7×24小时持续服务。

广东某银行针对全渠道服务能力不足、人工重复咨询压力较大、客服与业务办理存在断层的痛点，引用中关村科金得助智能建设全行级智能客服体系，通过统一知识、智能交互、业务办理和需求识别能力，最终实现了92.7%的直接应答率、90%+的意图识别准确率、6.58%的智能反问率、7×24小时持续服务。

广东某银行推进全行级客服体系智能化升级，实现92.7%的智能应答率、24小时服务！

一、业务痛点：原有客服体系难以适应全渠道服务需求

1.多渠道发展，服务能力需要统一建设

随着业务架构调整和线上渠道持续发展，手机银行APP、微信银行、官网等渠道逐渐成为客户咨询的重要入口。但广东某银行部分线上渠道此前尚未部署完整的智能客服能力，客户咨询仍然较多依赖人工承接。

信用卡中心原有客服系统同样主要承担基础业务咨询，服务效能存在提升空间。之所以需要推进统一建设，是因为不同渠道分别建设服务能力，容易形成系统割裂，进而造成知识、话术和服务标准不统一。因此，广东某银行需要建立统一的智能服务体系，补齐线上服务能力。

2.高频重复咨询占用大量人工资源

银行客服中长期存在大量高频、标准化问题，例如查开户行、查卡号、查账户等业务。这类咨询频率较高，但业务问题本身具有较强重复性，如果全部由人工座席处理，首先会增加客服人员工作压力，其次也会带来较高的人力运营成本。

同时，传统人工服务受到时间和人员数量限制，难以保障客户在任何时间都能够获得及时响应。因此，广东某银行希望通过智能客服承担标准化咨询和高频业务服务，实现7×24小时持续响应，并通过智能化分流减少人工客服重复性工作。

3.客服能够回答问题，但业务办理存在断层

传统客服系统更多承担咨询功能，客户提出问题后获得答案，随后仍需要自行寻找对应业务入口，完成页面跳转和业务办理。因此，传统服务流程通常表现为“咨询问题—获得答案—寻找入口—跳转页面—完成办理”。

这种模式的问题在于，客服完成了问题解释，但客户办理业务的流程并没有真正缩短。因此，广东某银行希望将智能客服与业务服务能力连接，让客户从“获得答案”进一步进入“完成办理”，实现从告诉客户怎么办，升级为帮助客户直接办理。

4.服务场景中的客户需求价值没有充分释放

传统客服通常以被动回答客户问题为主，因此虽然能够完成业务咨询，但很难进一步识别咨询背后的业务需求。例如客户咨询某项金融业务时，可能同时存在理财、信用卡等潜在需求，但传统系统通常只能完成当前问题回答。

因此，大量客户主动进入服务渠道产生的需求信号没有得到充分利用。广东某银行希望结合智能化能力，让客服体系在承担服务职能的同时进一步识别客户需求，并将服务触点连接到产品信息和业务办理入口。

二、中关村科金得助智解决方案：构建全行级智能客服体系

针对上述问题，中关村科金得助智能围绕统一知识底座、智能交互、全渠道接入和服务营销四个方向，为广东某银行建设全行级智能客服体系。

1.建设统一智能知识库

智能客服要理解银行业务，首先需要统一的知识体系。广东某银行通过得助智能知识库能力，支持PDF、Word、Excel等多类型文档批量导入与自动解析，帮助业务人员完成知识结构化。

在此基础上，银行逐步构建覆盖7大业务线、38个业务大类的统一业务知识资产，并持续迭代标准问与相似问。过去分散在不同部门和文档中的业务知识，因此逐步沉淀为统一的智能知识底座。

不同渠道可以调用统一知识能力，实现知识和服务标准统一。同时，系统回复生成过程中内置合规校验机制，保障服务内容安全可信。

2.部署智能文本机器人，补齐线上服务能力

在统一知识底座基础上，广东某银行进一步部署智能文本机器人，补齐线上智能服务能力。系统支持文字、语音等多种咨询方式，同时可以结合文本、图片、链接、视频等形式进行多模态回复。

面对客户表达不够明确的情况，机器人可以主动反问，进一步确认客户真实意图。因此，客服系统逐步从简单的关键词匹配升级为能够理解客户业务需求的智能服务入口，也为后续业务服务和客户需求识别提供支撑。

中关村科金得助智解决方案：构建全行级智能客服体系

3.打造“对话即服务”，让客户边聊边办理

广东某银行进一步将智能客服与业务服务能力连接，围绕查开户行、查卡号、查账户等五大高频业务场景，客户可以在对话过程中直接完成相关自助操作。

系统识别客户业务意图后，提供对应的服务能力和办理入口，因此客户不再需要经历咨询之后重新寻找业务入口的流程。从“告诉客户怎么办”升级为“帮助客户直接办理”，缩短客户操作路径，也让智能客服成为实际承接数字化业务服务的重要入口。

4.全渠道接入，实现统一服务运营

针对不同渠道服务能力不统一的问题，得助智能通过标准化API与SDK能力，支持手机银行、微信银行、官网等核心渠道快速接入。

基于统一服务中台和知识库，不同渠道共享统一服务能力，实现统一知识、统一话术、统一流程和统一数据。客户无论通过哪个渠道进入，都能够获得更加一致的服务体验，同时银行运营团队也能够减少多系统重复维护，提高客服体系整体运营效率。

5.识别客户需求，激活服务场景价值

此次升级并没有将智能客服局限于回答问题。系统可以结合客户咨询意图与用户画像标签，进一步识别潜在业务需求，实现理财、信用卡等业务内容的精准匹配。

当客户在服务过程中产生明确需求时，系统可以进一步提供产品信息、详情查看和业务办理入口，逐步打通“客户咨询—需求识别—产品匹配—详情查看—业务办理”。

因此，服务链路不再只是一次问题解答，而成为连接客户需求与业务服务的重要通道。

三、数字化效果：客服逐步升级为业务价值入口

经过全行级智能客服体系升级，广东某银行实现了线上服务能力、客户体验和服务价值的同步提升。

首先，智能客服实现92.7%的直接应答率，大量客户咨询可以由系统直接完成，高频、标准化业务得到有效分流。

其次，系统达到90%+的意图识别准确率，能够更加准确地理解客户咨询需求，为问题解答、业务办理和服务匹配提供支撑。

同时，项目实现6.58%的智能反问率。面对客户表达模糊的问题，机器人可以通过智能反问进一步确认客户意图，提高复杂咨询场景下的服务准确性。

在服务时间方面，智能客服实现7×24小时持续服务，补齐传统人工服务的时间限制，为客户提供全天候实时响应。

统一知识库覆盖7大业务线、38个业务大类，为多渠道智能服务提供统一知识支撑；查开户行、查卡号、查账户等五大高频场景实现“对话即服务”，减少客户页面跳转，让客户能够在对话过程中完成相关自助操作。

更重要的是，客服体系开始突破传统业务咨询边界。通过咨询意图识别和用户需求分析，系统逐步从被动回答客户问题，升级为识别需求、匹配服务并连接业务入口的智能化平台。

广东某银行此次客服体系智能化升级，完成了从客服工具建设到全渠道智能服务体系建设的转变。通过中关村科金得助智能的技术能力，银行逐步打通知识、渠道、交互、业务办理和客户需求。

客服不仅承担问题解答和服务分流任务，同时也开始成为连接客户需求、业务办理和服务营销的重要入口。从解决服务问题，到提升运营效率，再到释放服务场景中的业务价值，智能客服正在成为银行全渠道数字化服务体系的重要基础能力。

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