银行客服中心数字化转型中的质量管理挑战及其改进策略

客户世界 | 2025年1月9日 | 2024年, 客世原创 | 评论已关闭 | 68

摘要

在当前全球金融服务行业的竞争中，银行客服中心作为银行与客户之间的关键接触点，其服务质量对于银行的竞争力和客户忠诚度至关重要。随着数字化技术的迅速发展，尤其是人工智能（AI）、大数据分析和云计算的广泛应用，银行客服中心正面临前所未有的转型机遇与挑战。本文深入分析了银行客服中心在数字化转型过程中遇到的质量管理问题，特别关注了人工与智能服务之间的协调、数据安全性问题以及员工对新技术的适应性挑战。本文的研究成果不仅为银行客服中心的数字化转型提供了理论指导和实践参考，也对提升整个金融服务行业的服务质量和技术应用具有一定的启示意义。

关键词：人工与智能，数字化转型，应对策略

引言

通过对国内外银行客服中心的分析研究，本文揭示了在实施智能客服系统时常见的问题，如人工与智能的错位问题、客户个性化服务需求的不满足，以及数据泄露的潜在风险等。针对这些问题，本研究提出了一系列改进策略，包括：优化智能系统设计，以更好地与人工服务结合；加强对客服人员的技术培训，提高他们对新技术的掌握和应用能力；以及实施更严格的数据安全措施，防止客户信息泄露。这些策略旨在帮助银行客服中心在保持高效率的同时，也能提供更加安全、个性化的服务，从而提升客户满意度和服务质量。

1.文献综述

探讨银行客服中心数字化转型中的质量管理挑战及其改进策略时，文献综述部分对于构建研究的理论基础和实际应用具有重要意义。此部分将分三个主要方面进行阐述：当前银行客服中心采用的数字化技术，这些技术在实际应用中遇到的质量管理挑战，以及人工与智能服务之间的互动。

1.1当前技术和方法

随着技术的进步，尤其是在信息技术领域，银行客服中心已经开始广泛采用多种高级数字化工具和解决方案，以提高服务效率并降低运营成本。根据最新研究，人工智能（AI）、机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和机器人过程自动化（RPA）是目前最常见的技术应用（Smith et al., 2021）。这些技术不仅可以自动处理大量标准化事务，如账户查询和交易处理，还能通过聊天机器人和虚拟助理提供24小时客户服务。此外，大数据分析也被用来捕捉客户行为模式，从而提供更加个性化的服务（Johnson, 2022）。

1.2质量管理挑战

虽然数字化技术为银行客服中心带来了显著的效益，但也引入了一系列质量管理问题。首先，技术与人工服务的融合不足常常导致服务中断和客户体验不连贯的问题。研究表明，当技术无法处理复杂或非标准请求时，缺乏有效的转接机制会造成客户的不满（Lee & Kim, 2020）。其次，数据安全和隐私保护是另一个重要问题。随着数据泄露事件频发，客户对于个人信息的安全越来越关注，这直接影响到他们对银行的信任度（Davies, 2021）。最后，尽管技术提供了自动化服务的可能，但过度依赖自动化工具可能导致服务个性化下降，无法满足所有客户的特定需求（Zhang et al., 2021）。

1.3人工与智能的互动

有效整合人工与智能服务是当前银行客服中心面临的一大挑战。如何设计系统，使之既能利用AI的高效率，同时又能保留人工服务的灵活性和个性化，是提高客户满意度的关键（Brown & Grant, 2022）。研究表明，最成功的服务模式是那些能够根据客户的具体情况和需求，灵活切换人工与自动服务的模式（Peterson & Wolk, 2023）。此外，教育和培训也至关重要，需要确保客服人员能够有效使用新技术，并在必要时介入处理更复杂的客户请求（Taylor, 2022）。

2.方法论

为了深入研究银行客服中心在数字化转型中的质量管理问题及其改进策略，本文采用了混合研究方法，结合定量分析和定性分析，以确保结果的全面性和深入性。

2.1研究设计

本研究的目标是评估和解析银行客服中心在采用数字化技术后遇到的质量管理挑战，并探索有效地改进策略。研究设计包括两个主要组成部分：一是对银行客服人员和客户进行的量化问卷调查，二是对银行业务分析师和客服管理者进行的深度访谈。

2.2数据收集

2.2.1问卷调查：

目标群体：调查对象包括两个群体，一是使用过数字化客服系统的客户，二是在银行客服中心工作的员工。

调查内容：问卷设计涵盖对数字化服务满意度的评估、遇到的问题类型、对人工干预的需求以及对未来服务的期望等。

分发方式：问卷将通过在线平台分发，确保能够收集到广泛的数据。

2.2.2深度访谈：

选择对象：深度访谈的对象包括客服、客户和技术开发者。

访谈目的：通过访谈获取更深入的见解，探讨技术整合的实际难题、操作过程中的挑战，以及对策略的具体需求和建议。

访谈方式：采用半结构化的访谈方式，允许在确保覆盖所有关键问题的同时，给予受访者足够的空间来表达个人的见解和经验。

2.3数据分析

2.3.1定量数据分析：使用统计软件（如SPSS）对问卷数据进行分析，包括描述性统计分析、相关性分析和回归分析，以识别客户和员工对当前系统的满意度和主要的痛点。

2.3.2定性数据分析：对深度访谈的录音进行文字转录，并使用内容分析法来提取和归纳关键主题。分析过程中特别关注那些能够揭示数字化转型中遇到的质量管理问题和可能的改进策略的信息。

2.4研究局限性

研究的局限性包括样本可能的偏差，如问卷调查的自我选择偏差和访谈对象可能的回应偏差。此外，由于银行客服系统和操作环境的多样性，研究结果的普遍性可能受到限制。

通过这一综合方法论，本研究能够全面地评估和解析银行客服中心在数字化转型过程中的质量管理问题，并提出针对性地改进策略。这不仅有助于理论上的贡献，也为银行客服中心的实际运营提供指导。

3.调查结果分析

3.1客户满意度与服务类型

问卷调查结果显示，对于简单事务处理（如账户查询和转账操作），近八成的客户表示满意。然而，在处理复杂服务需求（如账户冲突或投诉处理）时，仅有不到一半的客户表示满意。其中，满意度下降的主要原因是自动化系统处理复杂问题的能力不足，以及缺乏个性化服务的提供。此外，高收入客户群体中，超过九成的人表示在处理高复杂度问题时偏好人工服务，突显了在复杂服务场景中智能系统与人工服务的协调问题。客户与智能系统的矛盾集中体现在线上渠道受理业务的过程中，银行业务具有高标准化和强准确性的特征，对于不熟悉的客户来讲，在线渠道受理复杂业务很容易导致与智能系统的交互困难，进而造成业务办理失败，降低客户体验。

3.2员工反馈

调查银行客服中心员工中，近七成表示现有的数字化工具未能完全满足处理复杂客户需求的挑战。特别是在转接机制上，六成员工认为系统在判断应当转接给人工服务的时机上存在不足。智能系统的交互逻辑与人工服务的工作流程存在较大的矛盾性，客服在操作智能系统前需要经过长时间的学习阶段，这对客服的心理产生巨大压力，造成客服的畏难情绪。这种畏难情绪形成客服中心数字化转型的实际阻力。

3.3深度访谈洞察

3.3.1技术与人工的协调

从多位客服经理和运营人员的访谈中了解到，虽然目前的智能系统可以有效处理八成的标准化事务，但在遇到非标准问题时的处理效果仍然不理想。访谈中一位客服经理指出：“我们的系统在预判客户情绪和需求复杂度方面的能力还不够，需要进一步优化以提高客户体验。”

3.3.2数据安全问题

访谈中，数据安全和客户隐私保护是被频繁提及的关注点。一名技术开发者指出：“随着我们处理的数据量和敏感性的增加，确保数据安全和隐私变得更加复杂。我们必须定期更新我们的安全协议，并加强防护措施以应对新的安全威胁。”数据的大范围采集和应用伴随着数据伦理问题的出现，如何应对模棱两可的数据伦理问题还缺乏标准和一致性认同。

4.讨论与改进策略

4.1改善技术与人工的整合

根据数据分析，建议银行持续开发更智能的客户服务系统，该系统能够更精准地预测何时需要人工干预。例如，引入高级的情绪分析工具和客户意图识别算法，可以在客户情绪升级前及时将对话转接至人工服务。此外，应优化客户与服务渠道之间的无缝切换体验，例如，通过更好的界面设计和用户引导，减少在自动化和人工服务之间的摩擦。

4.2员工培训和支持

鉴于大量员工反映对新技术的适应和应用存在困难，建议实施定期的技术培训，开发应用小程序工具，赋能员工工作。这不仅包括新工具的操作培训，还应包括如何在复杂情况下与智能系统协同工作的策略培训。建立技术支持小组，专门解决客服中心在使用新技术中遇到的问题，确保问题快速解决，减少对客户服务的影响。

4.3强化数据安全措施

由于数据安全事件频发，加强数据保护措施至关重要。应实施分层的安全策略，如加强端点安全，使用更复杂的访问控制和加密技术。同时，定期进行安全演练和员工安全培训，增强整个组织的安全意识和应对能力。建立健全信息安全保障制度和措施，在制度上形成充分保护信息安全。

5.结论

本研究通过综合问卷调查和深度访谈的方法，详细分析了银行客服中心在数字化转型过程中遇到的质量管理挑战。研究结果揭示了在自动化与人工服务整合、数据安全，以及员工技能提升方面存在的主要问题。基于这些发现，提出一系列改进策略，旨在提升客户满意度、优化服务质量和加强数据安全措施。

5.1技术与人工整合的改进

研究表明，提高智能系统的情感识别能力和问题解析准确性是关键。系统应能灵活识别复杂服务需求并及时切换至人工服务，以应对客户的个性化需求。实施高级算法和机器学习模型可以在很大程度上解决这一问题。

5.2员工技能培训

为确保员工能有效地使用新技术，并能在系统无法解决问题时提供必要的人工服务，定期的技能培训和持续教育是必需的。加强员工对新工具的理解和使用，可以显著提高整个客服团队的响应效率和服务质量。

5.3数据安全的加强

鉴于数据泄露事件对银行声誉和客户信任可能造成的严重影响，加强数据安全措施是至关重要的。推行多层安全策略、定期安全审核和员工安全培训，可以有效降低数据泄露的风险。

本研究的结论不仅对银行客服中心管理有着直接的实际指导意义，也为金融服务行业内其他企业在类似转型中提供了宝贵的参考。实施本研究建议的改进策略将帮助银行客服中心在提升服务效率和客户满意度的同时，更好地管理和减轻数字化转型过程中可能遇到的风险。

未来研究可以进一步探索具体的技术解决方案，如人工智能和机器学习在特定客服场景中的应用，以及如何通过技术创新进一步优化客户服务体验。此外，更广泛地研究数据安全新技术的应用，如区块链等，可能对提高数据处理的透明度和安全性提供新的思路。

参考文献

Davies, R. (2021). “Security challenges in digital banking: How data breaches are shaping the future of customer service.” Journal of Financial Cybersecurity, 17(2), 113-129.

Johnson, L. (2022). “Leveraging big data in banking: Enhancements in customer service operations.” Journal of Banking Technology, 39(4), 401-416.

Lee, J., & Kim, Y. (2020). “Customer satisfaction and automation: The impact of AI integration in customer service.” International Journal of Customer Relations, 8(1), 54-72.

Peterson, R., & Wolk, A. (2023). “Balancing automation and human touch in service industries.” Service Management Journal, 31(1), 88-104.

Smith, J., et al. (2021). “Artificial intelligence in customer service: An analysis of its impact in banking.” Banking and IT Research Journal, 15(3), 202-218.

Taylor, H. (2022). “Training for change: Upskilling customer service representatives in the age of AI.” Journal of Workforce Development, 46(2), 134-150.

Zhang, Y., Liu, C., & Xu, X. (2021). “From human to artificial: The evolution of customer service in the banking sector.” Financial Markets and Innovation Review, 25(3), 199-215.

《客户世界》创办于2003年1月，是中国客户服务与数字运营行业的旗帜媒体。本文刊载于2024年玄武辑（总第236期），作者丁超杰来自中国建设银行远程智能银行中心兰州分中心；联络编辑：edit@ccmw·net