行业痛点

传统客服已不能满足日益增长的业务需求,智能化金融服务需求强烈

机器人版本过低,各业务线机器人多,对接接口不健全,缺乏统一管理

专业知识自学能力弱,知识维护难度大,客服中心运营成本高

市场与用户交互产生大量数据,难以及时处理,并产生商业价值
方案架构
业务场景
 
智能客服
基于中文自然语言理解、意图识别等技术,使AI客服机器人能精确识别客户的语义与意图,从而给予合适的回复。同时结合情感情绪识别技术,针对不同情绪的客户采用灵活的服务策略,从而提升客服体验,降低客服部门运营成本。
 
智能投顾
竹间以NLP技术、深度学习、多轮对话、及知识图谱等AI前沿技术,从顺畅自然的上下文、意图及记忆中识别投资者需求,进而针对性地提供定制化的知识点推送,不仅帮助用户获取定制化服务,更能达到精准营销提高转化率。
 
AI呼叫中心

通过竹间的多模态情感识别模型、ASR及TTS等技术,让电话上双向的主动式对话实现得更顺畅,更有人性,更懂人话。智能外呼产品降低客服中心人力成本,智能质检产品提高客服服务品质进而提升用户体验,而辅助坐席则帮助客服提高业务效率。

核心优势
提高成本效率

• 降低人工客服训练成本及提高工作效率
• 不间断工作处理海量信息
• 机器人扩充周期短,能随业务量变化

加速业务发展

• 全覆盖智能质检保证服务质量
• 从客服客户对话中总结客户需求优化知识库
• 从售后客服转变为主动营销

服务体验

• 7 x 24 服务
•快速找到答案且提供标准回答
• 快速了解客户精准营销

客户案例
交通银行
 
 
背景
随着交通银行信用卡中心的渠道扩充迅速,客服部门使用原有机器人的过程中出现诸多痛点,如不能满足日益增长的业务需求、机器人的使用版本过低、部分对接接口功能不健全、知识自学习能力弱、知识维护工作量复杂等问题,因此需要对智能机器人进行系统升级改造。
解决问题
情绪识别:能够识别用户的不满、愤怒情绪,使用可配置的话术安抚后,再出被匹配的答案,提高客户满意度
多轮交互:在紧贴需求的基础上考虑用户体验,减少不必要的用户询问与展示,实现交互过程简洁高效,体验流畅
 
中国民生银行
 
 
背景
自发卡以来,民生信用卡积极开拓市场,深化客群细分,目前已建立完备的产品体系,累计推出产品百余种,覆盖五大产品线。众多的产品线和不断累积的用户令信用卡客服中心倍感压力。
解决问题
情感认知:识别用户情绪,对不同情绪进行不同的应答,识别到生气等负面情绪会进行主动安抚,从情感上提高用户体验。
拟人化AI客服:不同于传统智能客服单一死板的一问一答,竹间智能客服可以通过语音或文字可以完成多轮问答,提升用户交互体验。
企业形象:通过智能客服向用户传递企业信息和文化,提高企业形象和企业认知。
 
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