| 首頁 | | | 資訊中心 | | | 貿金人物 | | | 政策法規 | | | 考試培訓 | | | 供求信息 | | | 會議展覽 | | | 汽車金融 | | | O2O實踐 | | | CFO商學院 | | | 紡織服裝 | | | 輕工工藝 | | | 五礦化工 | ||
貿易 |
| | 貿易稅政 | | | 供 應 鏈 | | | 通關質檢 | | | 物流金融 | | | 標準認證 | | | 貿易風險 | | | 貿金百科 | | | 貿易知識 | | | 中小企業 | | | 食品土畜 | | | 機械電子 | | | 醫藥保健 | ||
金融 |
| | 銀行產品 | | | 貿易融資 | | | 財資管理 | | | 國際結算 | | | 外匯金融 | | | 信用保險 | | | 期貨金融 | | | 信托投資 | | | 股票理財 | | | 承包勞務 | | | 外商投資 | | | 綜合行業 | ||
推薦 |
| | 財資管理 | | | 交易銀行 | | | 汽車金融 | | | 貿易投資 | | | 消費金融 | | | 自貿區通訊社 | | | 電子雜志 | | | 電子周刊 | ||||||||||
文/霍岳軍 中國農業銀行客戶服務中心總經理
來源:中國銀行業雜志
銀行業務線上化趨勢沖擊客服人的未來
2017年是銀行業變革的重要一年,一方面受全球金融危機的影響,中國經濟長時間處于增長速度換擋、結構調整、刺激政策消化的轉型階段,深刻影響著傳統銀行業的發展模式;另一方面,以大數據、云計算、互聯網為代表的科技企業迅速向金融領域滲透,跨界競爭的加劇也在倒逼銀行業結構調整。在這樣的背景下,“業務離柜化”“客戶棄網點化”趨勢日益顯現,業務量和訪客量持續快速下滑對商業銀行網點經營提出嚴峻挑戰,銀行業務線上化趨勢明顯。
單從這個角度看,實體柜臺的萎縮對客服中心是一種發展機遇,因為愈來愈多的線上業務必然需要遠程在線的支持,這為客服中心轉型升級提供了充足的需求動力。但作為客服中心決策層,在看到傳統銀行業模式受到沖擊時,絕不能有隔岸觀火的幸災樂禍之感,因為線上客服的隱憂也接踵而至。
隨著大數據分析與智能語音合成技術的逐步成熟,目前國內新興互聯網金融企業已經全面展開了智能語音客服業務,如果說前幾年這種機器人語音還因智能識別率低、語音合成缺乏人性化而不足為慮,近年來技術的發展已經使得機器語音對于簡單業務的解答滿意率超過了人工語音解答。
在我們還在為接通率頭疼,感嘆人員不足的時候,業內已經開始有人為客服人的飯碗發愁。當技術革新大潮來臨,沒有任何行業和渠道可以避開,“不改革就失業,不創新就創業”的理念成為客服人的緊箍咒。
大數據創新助推客服中心轉型
要通過創新與改革打破緊箍咒,不能僅停留在口號層面,必須要有明確的發展方向和戰略支撐。在這樣的背景下,農業銀行黨委審時度勢地提出建設信息化銀行的全行戰略,明確要求抓住大數據技術突破發展和跨界應用的歷史機遇,通過深化大數據應用全面提升經營管理智能化、精細化水平。
借著全行戰略布局的東風,農業銀行客服中心順應時代發展的潮流,結合轉型需要的實際,摸索出一套因地制宜的客服中心大數據創新之路。
創新的目的是為了促進業務發展,必須有的放矢,立足于實際需要。農行客服中心從工作中最關心的服務優化、精準營銷、風險管控和運營管理四個方面入手,利用大數據創新來推動業務轉型。
服務仍然是客戶服務中心很長時間內的核心業務,但長久以來一直拘泥于被動式服務,對于主動服務客戶的探索既不夠深入,同時也缺乏方法。大數據分析平臺的全面建設將補齊這塊短板。
依據咨詢、投訴及反饋的趨勢及傾向,可以對意見熱點的農業銀行產品予以優化;在網點位置咨詢頻繁的區域加設網點;對客戶反饋較多的區域分行提供業務改進建議。通過大數據分析,將服務模式變被動服務為主動服務,將服務效果變亡羊補牢為防患未然,實現服務優化的全面創新。
營銷創新是客服中心轉型升級的重要步驟,也是由成本中心向利潤中心轉變的必經之路。營銷的核心在于精準的客戶定位,而客戶定位則取決于客戶畫像。畫像不應是等同于銀行原有的客戶級別劃分,在對客戶資料標簽化的同時,對客服中心呼入信息語音分析,從中得出客戶需求、客戶性格、客戶情緒等通常交易數據無法得到的重要標簽更是客戶服務中心大數據平臺獨有的優勢。通過全面匹配的客戶畫像來進行產品推薦,客服中心可以有效地提升營銷的精準度,達到營銷過程降本增效的目的。
風險防控一直是銀行數據分析的重要應用,目前已經廣泛利用大數據來控制信用風險,通過對海量數據的篩選和分析,快速搜尋到風險事件的蛛絲馬跡。而在聲譽風險和欺詐風險的防控上,客服中心則可以利用大數據分析平臺發揮得天獨厚的作用。
對客服中心涉及詐騙話務受害人信息進行數據分析,對受騙客戶進行畫像,將易受騙特征標簽化并對客戶進行風險分級,對風險程度較高的客戶強化風險提示力度。同時,結合客服中心收集的涉騙報案趨勢,預測不同區域不同時期電信詐騙的可能性。對高危地區高危客戶進行有針對性的預先預警,從源頭上降低電信詐騙的成功率。
除去在業務上的應用,大數據分析對于客服中心日常管理也具有重要的輔助作用。對于核心KPI、效率提升、人員管理等方面都可以進行有效地預測及規劃。包括話務高峰到來的時刻、效率較低員工提升計劃、員工培養方案制定等諸多領域都有大數據分析的用武之地。
目前農業銀行客戶服務中心作為總行一級部室,依托全行大數據分析平臺系統,逐步優化客服中心大數據分析子平臺。客戶服務中心大數據分析平臺數據庫目前擁有全行5億客戶的個人信息及賬戶信息,同時以每年超過1億的數量不斷維護入客戶服務中心來電客戶信息,通過對客戶信息的全面整合,現已為超過3億名可識別客戶進行從姓名、年齡、籍貫到交易習慣、渠道使用、業務需求等全方位畫像,標簽種類超過百個,形成客服中心完整可加工可分析可調用的客戶畫像信息庫。
同時,借助農業銀行與百度達成的戰略合作,未來進一步將獲取外部非結構化數據來豐富標簽種類,形成更加完整的客戶拼圖。以大數據創新帶來精細化的客戶畫像為基礎,客戶服務中心在開展包括精準營銷、個性化服務、風險防控等業務上有了抓手,中心定位也由原來的人力密集型的純成本中心向數據信息密集型的利潤中心而轉變。
豐富的人力資源結合大數據帶來的優勢,使得農業銀行客戶服務中心在全行各部門眼中由原來門可羅雀的“冷窩頭”變成現在門庭若市的“香餑餑”。包括網絡金融部、個人金融部、個人信貸部、私人銀行部、信用卡中心等部室紛紛與客服中心攜手,全面開展包括精準外呼營銷、ITM遠程業務支持、農行網絡繳費中心、基金直銷、信用卡分期營銷等20多項業務合作。未來,客戶服務中心更是將作為農業銀行重要的新興業務渠道,發揮越來越重要的作用。
可以說,農業銀行客服中心大數據創新之路也才剛剛起步,很多業務仍然還僅停留在規劃階段,要做的事情還很多。但是,時代的車輪滾滾向前,容不得我們有半點松懈的時間。創新意識和危機意識并存是發展前行的重要保障。“乘風破浪會有時,直掛云帆濟滄海”,客戶服務中心是一項朝陽產業,做好這份事業,既是我們這一代客服人的責任,更是歷史賦予的使命,我們相信,只要我們開拓創新拼搏奮進,擼起袖子加油干,包括客服人在內的全體同仁,就會在這輪發展大潮中書寫出最絢麗的時代篇章。
