中信银行信用卡中心AI营销智能外呼项目案例

1.项目综述

为实现科技赋能业务，在信用卡业务规模急速扩张的环境下，中信银行信用卡中心电话销售部依托“中信大脑”技术平台，加快金融科技前瞻性布局，通过建立基于ABC（人工智能、大数据、云计算）的远程营销科技（ReTech）规划发展蓝图，对营销领域进行深层应用，抢占金融竞争的制高点，使新兴技术与传统金融加速融合，成为驱动信用卡营销发展的核心要素。

AI智能外呼作为ReTech体系的关键一环，信用卡中心项目团队快速攻坚克难，实现从零到一的远程营销体系突破，不到1年的时间，已建成相当于3000名人工坐席规模的AI营销机器人外呼平台。

2.项目背景

2.1信用卡全客群经营战略

中信银行信用卡中心已拥有7000+万信用卡客户，基于业务 管理半径、招聘扩容等所限，部分价值相对较低的客群无法实现全覆盖经营服务。

2.2低成本经营策略

高企的营销人工成本，无法覆盖长尾客户的经营，1个人工的成本，是机器人的3倍以上。

2.3技术发展的成熟度

语音合成技术（TTS）拟人化程度日益成熟，语音转移技术（ASR）能力大幅提升，自然语言理解技术（NLU）已可以满足日常交互需要，AI技术的成熟发展，有效保障客户体验，奠定金融业量产的基础。

3.项目目标

在保证客户体验的前提下，

通过数据标注修正，不断提升AI外呼机器人效率，数倍于传统人工模式，代替辅助通知类业务，最终实现智能营销全流程模式。

通过场景训练及话术优化，AI外呼机器人经营模式下的单位数据贡献度，接近并超越传统人工模式。

4.实现方式

4.1场景设计

以“信用卡账单单笔分期业务经营场景”为例，AI机器人外呼意愿筛选环节如下：

场景描述：AI机器人对已持卡用户进行账单单笔分期业务外呼邀约，通过交互输出用户办理意愿。

跳转逻辑：确认身份后，如果是持卡人本人，则询问是否方便，若是方便则进入来电说明环节，不方便则第一次挽留客户，第二次结束语挂机，非本人的情况直接结束语挂机。

功能描述：在来电说明环节分为多套话术，跟据入参进行取值，分别可办理不同的金额。

报表输出：

【输出结果】跟据客户的意图进行判断并输出相应的结果，主要包含以下内容：同意回电; 客户忙; 拒绝客户; 考虑客户; 已知悉; 账单还未出来; 有意向; 非本人; 未听清; 永久拒绝; 老打我电话; 要求转人工; 已知悉中途挂机; 拒绝中途挂机; 考虑中途挂机; 拒绝电话营销; 已还款; 已部分还款; 未能识别客户意图; 已分期。

【是否被识别为机器人】触发机器人意图输出是，否则输出否。

【是否触发答疑】触发业务性特殊问题输出是，非业务性一般问题输出否。

【是否触发未识别环节】全节点触发其他情况（即在节点内没有匹配任何意图）输出是，反之输出否。

【是否触发转人工】全节点触发转人工输出是，反之输出否。

【是否有投诉倾向】全节点触发投诉输出是，反之输出否。

4.2技术特点

（1）人机耦合的系统架构：在短期内不改变银行现有人工作业系统的情况下，定制开发AI外呼机器人作业系统，在人工和机器人不同系统之间实现无缝耦合。

（2）开放性的智能中枢模块：平台私有化部署至银行内部网络，移植语音识别、语义理解、语音合成等核心功能，用户端可自行配置场景、流程自编辑功能。

（3）7*24小时的稳定服务：AI营销外呼机器人全天候待命，并可自动预约至周末作业，无需人工介入。机器人无需调整情绪，即可提供稳定的服务，执行既定营销场景。

5.价值体现

（一）效率方面：1个AI外呼机器人，相当于6个人工坐席（数据消耗量因营销场景、策略不同而略有差异）。

（二）成本方面： 1个人工坐席的成本，相当于3个以上AI外呼机器人。

（三）单位产能：人机协同模式中，在AI外呼机器人的协助下，人工坐席的单日产能提升1倍以上。

6.体验反馈

客户端：在机器人作业的同时，后台配置人工监控坐席进行实时静默监控，客户出现异议时及时介入，高拟人化的语音合成技术和独具特点的应景话术，客户普遍没有对机器人产生负面评价，个别客户甚至无法识别出机器人作业。

业务端：在较为复杂的营销场景中，采用“人机协同”的过渡模式，保证客户体验，并有效提升产能。

技术端：机器人统一外呼平台功能齐全，集成外呼管理、黑名单管理、作业监控、AI质检等12个功能模块，场景编纂、修改等权限下发至业务应用部门，大大减少技术部门的开发工作量。

7.推广价值（服务厂商）

北京微呼科技有限公司本次针对中信银行信用卡中心的AI应用需求，搭建AI营销智能外呼平台，提供全套的技术解决方案。

北京微呼科技有限公司，创建于2014年，多年来持续从事语音、语言、视知觉感知、自动作曲、歌声合成等尖端技术的研究与应用，是由中国工业和信息化部批准的，专业从事智能通信服务业务的高新技术产业，为国内领先的“智能应用”解决方案提供商。

本案例由《客户世界》搜集整理，参选“2019年度商业银行智能服务最佳实践案例征集”活动。入选案例将汇集收录于《客户中心智能化最佳实践》案例集（2020年正式出版，名称为暂定）

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