2022年中国银保监会印发了《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，指出要建设数字化运营服务体系，提升数字化运营服务能力。在银行数字化转型的浪潮推动下，越来越多的商业银行将“以客户为中心”、“追求卓越、极致客户服务体验”等内容作为其经营理念。银行客户服务体验不再局限于为客户提供单一服务而产生的客户服务满意度，而是包含了客户与商业银行全渠道交互的客户期望。全渠道客户服务体验提升仍面临诸多挑战。目前，国内商业银行与客户交互的渠道主要分为线上渠道和线下渠道。线上渠道如远程银行、手机银行等，这些交互方式虽然可以打破时空的限制服务客户，但仍存在线上办理操作流程复杂、工单问题处理不及时、沟通不畅等问题；线下渠道如网点柜面，其服务提供方式依赖大量人力资源，在网点智能化服务、到店情况预测、资源调配等方面仍有提升的空间。中国工商银行依托大数据和人工智能技术，不断提升全渠道客户交互信息的感知能力，同时建立数字驱动的服务体验监测体系、提升系统数字化运营能力。这些在客户服务体验管理方面的探索实践,成为突破传统增长模式、提升客户价值的重要手段。

探索实践

客户服务体验管理是从客户视角出发，多维度、多场景洞见客户的真实需求与痛点，管理客户对银行服务和产品体验的过程，通过感知、监测、分析、治理来优化客户旅程、重塑客户服务体验。在国家将数据列为新型生产要素的背景下，中国工商银行构建了企业数据中台，建成了以贴源层、聚合层、萃取层为核心的数据分层体系，为建设数据驱动的新型业务模式奠定了重要基础。依托数据中台，客户服务体验管理模式也从过去的被动式逐渐向主动式、数据化方向演进。

一、依托大数据和人工智能技术，提升银行对客户服务体验的全渠道信息感知能力

客户服务体验管理的首要任务是提升客户服务体验信息采集、信息感知的渠道能力。

依托大数据技术，通过源头问卷调查采集、客户声音采集、工单数据采集、应用埋点日志等多种方式获取客户在线上、线下渠道的交互信息反馈；同时，努力拓宽用户体验反馈收集渠道，定期对客户在互联网上的评论、留言、反馈、投诉进行有效收集。借助数据中台的数据联通、数据共享特性，打破各类渠道信息共享的壁垒，融合客户、产品、渠道等多维度服务体验信息，支撑业务人员掌握各渠道客户服务全貌，精准了解客户诉求与痛点，为客户服务体验管理提供数据基础。

依托人工智能技术，进一步提升客户体验信息感知的深度。借助智能语音ASR技术和NLP自然语言处理技术，大量客户远程服务数据用于客户体验问题的分析和挖掘。通过智能模型的研发，基于通话内容进行多层级话务挖掘，提炼客户进线咨询、求助或投诉等关键意图，如企业网银登陆受阻、企业U盾使用受阻等业务痛点。经过大数据统计分析得出结论，帮助银行管理层了解每日客户来电的业务主要类别及关键词，发现客户服务体验问题，驱动产品的迭代优化。

图1 被动式客户服务体验管理vs客户服务体验管理闭环

二、构建客户服务体验监测指标体系，提升客户服务体验分析能力

为提升客户服务体验管理的数字化水平，数据中台将全渠道采集的客户旅程、客户声音、服务工单、评价问卷、埋点日志等基础数据进行聚合加工，形成客户声音、客户旅程相关的主题数据，利用主题数据建立客户服务体验监测指标体系，助力业务实现异常指标监测预警、客户服务体验价值管理和客户旅程体验改善。客户服务体验监测指标体系涵盖多层次内容，可用以下三方面来概括关键指标的建设思路：

1.覆盖产品、渠道、服务的业务运营类指标：零售、对公等业务条线、渠道的交易量、交易额、用户规模、新增客户数、重点客群月活、动户率等。了解银行产品的市场体量、渠道转化、用户获取情况，以掌握影响客户体验的关键业务运营要素；

2.客户服务体验评价类指标：用户对银行各类产品或业务的咨询、意见反馈、投诉频度、净推荐率、产品、网点的客户满意度等。助力发现客户体验短板产品，定位客户体验问题源头，助力产品服务体验改进、业务流程优化以及服务效率提升；

3.客户旅程类指标：活跃度、留存率、PV/UV、平均停留时长，以及针对重点业务场景关键环节构建的旅程指标，例如信用卡申请、开户、首笔消费等旅程数据指标。以掌握重点业务产品的客户活跃、流失情况，评估产品的健康程度和可持续发展性，助力提高银行的客户忠诚度。

三、依托指标体系迭代优化产品服务能力，持续提升用户体验

数据中台以数据服务和智能服务等多种方式支撑各个业务系统或产品应用。关键数据指标用于搭建客户服务体验管理数据看板，以旅程图、驱动因素展示图等形式展现监测结果；运用统计分析、相关性分析、交叉验证分析等数据分析方法，分层展现客户意见、客户旅程满意度等；为业务部门把握客户热点问题分布、制定体验提升方案提供决策支持。

依托数据分析结果，驱动业务流程改进、产品服务优化，持续推动解决客户使用产品或获取服务过程中的痛点、难点和堵点。例如，服务管理人员通过体验热点问题看板发现近期客户反馈商户收单未到账的问题量增幅明显；又如，问题看板中客户反馈个人住房贷款提前还款等待时间长、借记卡账户使用受阻等问题量居高不下。针对这些体验痛点，服务管理人员可以建立工单推送至责任机构督促问题治理，或同步至对应产品业务条线优化产品与服务，并在后续一段时间内对问题治理或产品与服务优化情况进行运营监测。

未来展望

随着金融科技的飞速发展和数字化转型的步伐加快，未来银行在客户服务体验管理提升方面还将面对更多的机遇与挑战。第一，加强与其他领域的跨界合作，丰富用户数据来源，运用新技术提升客户体验方面对多模态信息的感知能力。第二，夯实数据基础，提高客户服务体验数据分析的精准度和深度，依托大数据和人工智能技术对用户反馈、工单问题等进行深入挖掘，识别出潜在的用户需求和行为模式。第三，完善用户体验问题分级分类治理机制，定期监测与评估问题解决的有效性，形成用户体验优化的闭环管理。