事實上，銀行業早已有智能語音機器人在呼叫類業務上的應用。根據多家銀行智能語音催收機器人的實際應用數據統計，截止到2019年末，智能語音催收機器人的案件處理量在前期案總量中占比達63%，較上年末增長107%。在疫情期間，智能語音機器人的案件處理量占比更是達到了90%以上。

　　談及早期催收及逾期前提醒為何大量使用機器人，興業銀行卡中心貸后管理負責人葛蘭女士為我們解釋道：“原本在M0階段行業內基本都不做語音提醒，僅使用短信。但現在各家銀行整體不良的指標壓力都很大，疫情期間M0到M1的入催率基本都翻倍，提前介入很重要。前期成本投入不足，后期不良指標就很難控制，清收成本也將更大。我們從2018年初開始嘗試使用智能語音外呼，一是可以緩解整體投入成本的壓力；二是原本一些沒有足夠人力去做的業務，現在可以嘗試著用智能去做。還有在節假日期間智能機器人可完美替代人工，可以說智能機器人是業務延伸的跳板。”

　　銀聯數據人工智能業務專家趙渭文分析道：“智能語音機器人主要優勢表現在以下四點，即標準化服務、覆蓋速率高、整體成本低、規模擴展快。”當談到近期疫情下的情況時，其又表示：“疫情的突然到來，確實給銀行、保險等金融機構帶來很大的困擾，一些在早期沒有做智能規劃的銀行在近期也是紛紛電話咨詢，需求很迫切。”

　　在兩位專業人士看來，銀行呼叫業務模式的上述的調整，都是從業務發展的角度考慮，一是業務的連續性，減少人員缺失風險；二是增加業務的延展性，降低成本，原本受制于成本的業務創新，現在可以有的放矢。

　　智能語音作為一種新興科技渠道，行業內也存在不少疑慮。比如，客戶接受度如何、使用效果如何、是否有優秀的標桿案例可以借鑒等等。我們了解到一些還沒有入局智能的銀行都希望在市場上尋求一份標準答案。

　　中原銀行資深貸后管理專家索麗莎女士說到：“智能語音的應用，我們已經做了幾年，利用機器人與客戶交流的方式越來越普遍，客戶接受度越來越高。從我們實際數據分析，部分場景中，大部分客戶壓根不知道是在跟機器人交流，以為是與真人在溝通。而部分服務類場景中，我們會提前告知是機器人，輔助甜美甚至略帶俏皮的話術，也充分體現了我行“金融科技”和“服務為本”的定位，達到了增加客戶粘性的效果，尤其是現在行里著重拓展的年輕客群，對人工智能等新鮮事物的接受度很高。在我們前期催收智能語音機器人的使用后數據對比表現證明了人工催收與智能語音催收效果接近，前期催收根據策略分配后，語音機器人可以替代人工。我們后續會加大其他業務的使用”。

　　銀聯數據專業人士表示，目前智能語音技術趨于成熟，無論從語音合成、語音識別、以及語義理解等方面都達到了一定的水準。想要達到良好的使用效果，更重要的是與特定領域的業務緊密結合。需要技術與業務專家在特定場景下優化人機交互體驗。從開放接口、分析數據、研究策略、配置流程、提煉話術、精準優化、實時監控等全方位不斷迭代，提升客戶體驗，實現業務目標。目前，智能語音機器人實現部分人工的替代已成為現實。疫情期間，在短短半個月的時間內，銀聯數據的智能語音機器人已經幫客戶銀行完成了超過450萬通的呼叫服務，相當于1500坐席的工作量，替代效果明顯。

　　由此看來，隨著對客戶使用習慣的培養，客戶接受度越來越高。現階段，想要提升機器人使用效果，除了技術的不斷升級外，對業務的精準把握必不可少。在部分應用場景下，機器人的應用效果已經接近于人工。

　　除了貸后還款提醒外，智能語音機器人還可在貸前、貸中等多個領域應用：

　　1、獲客及邀約辦卡

　　諸如，銀行借記卡客戶轉貸記卡客戶，第三方平臺客戶引流或已有客戶金普卡推介升級白金等，針對這些業務可以使用語音機器人自動發起智能外呼營銷，同時結合短信下發，推薦用戶通過線上網申或線下客戶經理上門辦理。

　　2、網申面簽

　　據調研，通過網申發卡的客戶中只有約50%的客戶會主動到銀行柜面完成親簽激活。針對此類情況可使用語音機器人自動外呼給客戶提醒客戶去銀行網點激活或與客戶約定客戶經理上門時間及地點，解答相關疑問，解決網申發卡最后一公里的問題。

　　3、開戶信息審核

　　客戶提交開戶申請材料后需進行信息審核。此時，由問題庫系統根據查得的數據自動完成風險分類，并生成差異化問題。隨后利用語音機器人自動外呼與客戶進行信息核實。針對客戶回答的選項及答案進行智能識別和匹配，收集信息后供后臺審批系統決策。

　　4、新卡激活

　　針對信用卡發卡新戶，在用戶簽收卡片后，語音機器人立即發起外呼，協助客戶完成激活，可大幅提高激活成功率。用戶簽收情況可通過對接順豐、EMS等快遞服務商獲取，語音機器人做到全天候值守。

　　5、分期營銷

　　語音機器人可根據需求對數據進行篩選，自動發起智能外呼，對無效號碼、未接通、完全沒有辦理意向的用戶進行過濾篩選。將有辦理意向的客戶轉到人工客服辦理，從而大大節省人力，提高業務效率和辦理成功率。

　　6、促活客戶

　　銀行及消費金融公司擁有大量沉睡客戶，可使用語音機器人外呼給客戶營銷，配合相關營銷活動，能大幅提升活躍度。營銷活動包含現金分期、自動分期、預借現金分期、APP業務辦理、信用卡消費得紅包、消費立減等。

　　7、交易反欺詐提醒

　　使用語音機器人與銀行交易偵測系統對接，針對風險交易實時外呼聯系持卡人確認交易，一旦確認卡片為盜刷，即可在獲得持卡人授權后實現卡片緊急掛失，幫客戶及銀行及時規避風險。

　　8、客戶服務

　　智能客服機器人以解決問題為導向，實現服務任務一站直達。客戶信息全面獲取、快速預判客戶意圖，為客戶提供有溫度的服務。場景包含：IVR功能節點導航、賬單查詢場景、額度調整場景、密碼服務場景、賬單分期場景、卡片服務場景等。

　　我們可以看到，智能語音機器人在以上多個場景中都具有良好的應用前景。越來越多的銀行、消費金融機構及金融科技企業正在加入布局智能語音的隊伍，智能語音機器人比重將不斷增加，人工座席規模將逐步減少。隨著技術的發展、應用場景的豐富，客戶使用習慣的養成，未來智能語音機器人將成為主流趨勢。

　　近幾年來，隨著市場環境變化及互聯網金融的沖擊，銀行等金融行業紛紛開始轉型，尤其是客戶服務領域。左邊是客戶精細化服務的訴求；右邊是高額的人力成本。如何加入新鮮血液，通過技術能力釋放產能，是金融人所需要面對的。

　　2月24日，銀保監會政策研究局一級巡視員葉燕斐在國務院聯防聯控機制新聞發布會上表示，要做好線上的業務，首先是金融機構要增強自身金融科技的硬實力，要增強研發投入，提升技術能力。小的金融機構可能自身缺乏研發投入，可以在分清權利和責任的前提下，與有公信力、有誠信的金融科技公司加強合作，提高金融科技應用能力，才能更好地開展線上業務。

　　金融機構可通過引入5G、人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、遠程視頻等技術來探索新模式，獲取新思路，從而有能力、有底氣去直面市場競爭。同時在與金融科技公司的長期磨合中吸收養分，逐步探索出適合自身業務特色的轉型道路，而此次疫情無疑加速了轉型的進程。