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当案例某银行智能坐席系统开发和运维服务

发布时间:2021-09-11 17:09:29 阅读: 来源:电阻箱厂家

【案例】某银行:智能坐席系统开发和运维服务

项目背景及目标

随着金融科技的不断发展,使用更智能化的技术,建设更加高效的、客户体验更加丰富友好的金融服务业务系统体系已成为必然趋势。传统的呼叫中心“我们的聚合物研发中心高度重视平常运营中的可延续性业务以呼入和外呼两种业务模式为主,属于人员密集型服务性产业。其中,呼入业务为被动式服务,传统IVR引流式交互体验差,断点服务无法追溯客户需求与客户流失情况;外呼业务主要还是通过人工拨打的方式实现,工作量大、内容重复使得对客服人员的情绪管理也越来越高,且常常伴有离职率高,人员流动带来的培训成本、管理成本也越来越高,那么如何降低人员管理成本、培训成本,建立高效的智能服务与营销平台已成为当务之急。

建设目标

1、建立外呼管理平台,支持批量外呼名单上传,开放实时外呼API接口。

2、建立智能IVR运营平台,实现语音端智能导航、数字人自动交互,开放智能IVR端API接口,支持对智能机器人运营监控。

3、实现典型的外呼业务进行试点推广:

(1)提升挽留业务(批量外呼业务);

(2)公司开户\大额付款业务(实时外呼业务)。

4、实现全行AI机器人的全程录音(含智能客服录音)。

5、实现营销数字人的多渠道推广及应用。

解决的问题

1、实现多业务、多并发、高效率的智能化呼叫服务,并凭借其执行标准化、管理低成本、数据清晰简单的优势。

2、为企业赋能,降低人力成本、提高营销产能,促进企业服务AI化转型。

1、系统创新:基于Web管理控制台远程实时监控和预警,自动执行资源调配;采用灰度更新的方式升级应用服务,分批部署,以保证升级无误;应用、物理机及进程资源的远程实时监控和预警,自动执行资源调配集中管理维护资源服务,避免各自独立维护的重复性和不统一。

2、业务创新:以提升客户体验,降低远程运营成本,提高远程运营人均效能为出发点,通过智能化平台与知识库、智能化平台与产品平台深度融合,直达客户需求。最终,实现智能应答客户量总体提升;且弹性模量低实现人工业务咨询量持续下降;实现人机协同处理能力,降低客户费力度,增加客户粘性;实现人工智能训练成熟度稳步提升,相似问、拓展问复用同业范围广;实现标准化外呼项目的整体迁移;实现厅堂机具交互更智能、更人性化。

3、身份认证:统一身份和访问管理系统为提供智能外呼作业处理系统进行身份和访问管理统一服务的平台。智能外呼系统通过接入统一身份和访问管理系统进行统一的身份认证,同时每日从统一身份和访问管理系统同步机构、用户身份和权限信息,技术上由自身系统实现授权管理,安全措施依赖于统一制度。智能IVR设置号认证方式,对于客户呼入诉求做预判,应答做适应性筛选,应答准确率跟高。

4、智能运营:从智能应答率、语音转译成功率、语义分析准确率、语速语调监控等多个维度进行机器人运营分析,并以运营数据分析结果回溯机器人训练流程、回溯业务流程、回溯话术适配性等。同时根据机器人客户满意度及运营效率的转换人员替代率,实现减人不降客户满意度。

技术实现特点

总体系统架构

智能外呼应用功能架构

技术实现等特点

外呼管理平台:新建外呼管理模块,包含任务管理,号码管理,外呼结果,机器人配置,调度执行引擎等。也包含对外暴露的API,可以由其他系统通过API发起外呼任务。

EPM(POM),MPP:因现有客服外呼平台性能已饱和,扩容现有客服系统话务平台,包括一套MPP+EPM+POM,负责呼入呼出,坐席接入,语音流承载,语音应答交互等能力,考虑到性能及业务场景,各功能组件独立于现有针对部份电液伺服式实验机的用户有申请NADCAP(美国航空航天和国防合同方授信项目)认证的需求客服系统群部署。

APP:新增部署,定制开发智能外呼业务流程,负责调度话务平台各功能组件;

ASR:复用智能客服8k语音识别能力,扩容现有8k语音识别服务器集群,针对外呼业务场景做定向模型训练,独立部署;

NLP:复用智能客服NLU语义能力平台,扩容现有语义理解服务器集群,与现有业务场景逻辑隔离;

AIC:复用AIC功能,独立于智能客服部署;

TTS:复用智能客服TTS服务能力,扩容渠道TTS集群,通过个性化训练,提供定制化的语音播报功能;

录音:扩容现有录音服务平台,独立于现有录音服务部署,该录音服务记录客户与机器人交流产生的整通录音,并提供录音存储服务及录音调听服务。

项目过程管理

1、项目启动:2018年7月正式启动智能应用创新项目,以建设全行级AI外呼能力平台;支持多租户,支持多系统接入,开放AI外呼API接口;实现全行AI机器人全程录音;实现6个业务场景:提升挽留业务、公司开户\大额付款业务、产品营销业务、贷款催收业务、风险交易业务和贵金属追保业务为项目目标,正式启动项目。

2、项目实施范围及周期

截止3月中旬,整体项目实施周期为20.5个月,投入人力为2072人/天,以上列明项目为已经投产项目,待投产项目未列明。

运营情况

1、推广情况:智能IVR已经实现在全国范围内推广,智能外呼项目实现具体项目以及支行具体项目层对接,数字人项目实现上海市内指定点、指定渠道试运营。

2、系统运行情况:

(1)络设计

话务处理部分,预估每条会话会产生5KB的数据传输需求,年内初始要求是200QPS,带宽峰值:5KB*8/1000*200QPS=8Mbps,三年后并发需求为500QPS,因此三年后内带宽(总行业务非跨机房)需求为:5KB*8/1000*500QPS=20Mbps。

智能语音平台部分,预计语音每秒最多产生25KB的数据传输需求,年内初始要求为200QPS,带宽峰值为:25KB*8/1000*200=40Mbps。三年后并发需求为500QPS,因此三年后带宽需求为:25KB*8/1000*500=100Mbps。

(2)硬件负载均衡设计

智能语义平台AICP前、后端服务器、智能外呼管理平台、智能外呼调度执行引擎使用硬件负载均衡。

(3)存储与备份设计

语义AICP前端服务器:每台服务器系统盘66.5G,数据盘SAN400G,上海2台,系统存储总计2*66.5=133,SAN存储总计2*400G=800G,共计933G。

语义AICP后端服务器:每台服务器系统盘66.5G,数据盘SAN400G,上海3台,系统存储总计3*66.5=199.5,SAN存储总计3*400G=1200G,共计1599G。

智能外呼管理平台:每台服务器系统盘66.5G,数据盘SAN400G,上海3台,系统存储总计3*66.5=199.5,SAN存储总计3*400G=1200G,共计1399.5.

智能外呼调度执行引擎:每台服务器系统盘66.5G,数据盘SAN400G,上海3台,系统存储总计3*66.5=199.5,SAN存储总计3*400G=1200G。

外呼管理统一接口服务:每台服务器系统盘66.5G,数据盘SAN200G,上海2台,系统存储总计2*66.5=133,SAN存储总计2*200G=400G。

外呼管理报表服务:每台服务器系统盘66.5G,数据盘SAN300G,上海2台,系统存储总计2*66.5=133,SAN存储总计2*300G=600G。

项目成效

1、智能化:智能语音识别采用多维识别,实现与人对语言的处理过程一致,基本分为系统识别过程与系统训练过程,在整个项目的实施过程中,通过对海量的录音数据进行结构化分析,重构IVR架构及智能IVR流程,实现智能引导客户并及时响应客户需求,辅助了解客户之声,挖掘客户潜在需求,同时诊断现有管理体系,提升服务水平。

2、灵活性:智能IVR系统与智能外呼系统可同时运行多个不同应用,智能IVR能够在适应场景内实现多轮会话及准确应答,多轮会话场景配置灵活可调整,会话流程顺畅。智能外呼在业务场景配置中实现业务原子化,便于业务流程的灵活集成,快速投产。

3、高效:IVR文本与语音合成技术,以事先录好的清晰、圆润的声音为顾客服务,IVR多语种支持可根据不同要求用不同语言播放语音提示或咨询信对玻璃而言息。结合路由分配规则,能够迅速了解客户诉求及响应要求,按照最优算法自动分配,也可根据用户指示处理呼叫,实现智能应答或找出最适宜的路由转移呼叫,实现特定客户可安排专人接听,优先照顾重要客户,尽量缩短其等候时间。

经验总结

某股份制商业银行智能化建设从2018年7月新一代智能客服项目启动,历经短短5个月,实现一期白名单功能上线,上线伊始语义理解准确率达到90%以上,语音准确率达到90%以上。

经过3个月的线上训练,2019年2月某分行上线,服务成功率达到85%以上。再经过了近半年的努力,38个省市分行全行上线,转人工率下降了43%,坐席缩减25%。

随着智能客户的成功建设,在2019年3月数字人项目启动,经过了九个月的时间完成了数字人对客上线,于今年2月份开展营销业务扩展。同时,在2019年5月份,开始启动智能外呼项目,通过4个月努力完成白名单上线,同年10月份对客上线,达到日均10万外呼量,节省人力约80人。通过智能化的能力赋能,某股份制商业银行的智能场景逐渐从智能客服领域往全场景应用拓展,对公APP、托管小程序、VTM、无人点等渠道业务的智能化建设也在紧锣密鼓的进行当中,成果显着。

AI场景与业务的不断扩展,实现了更多人工工作量的替换和运营成本的降低。但是,如何利用更多的AI、大数据等技术丰富业务场景应用、实现低成本获客以及进一步降低运营成本和人工服务成本是这个方案带来的思考。我们应该着手于智能语音和语义技术成果,结合各种数据分析与挖掘应用,构建智能分析系统,主动发现业务痛点,来支持企业数字化运营和决策。

项目实施方:易谷络科技股份有限公司。

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