华夏银行信用卡中心客户服务部总经理 赵 磊

  近年来，华夏银行信用卡客服中心将智能服务渗透到各渠道的服务环节，并将其作为与客户交流的首要接触点，构建华夏银行信用卡“智.慧”客服中心（如图1 所示）， 为客户提供多渠道智能服务体验。同时，在打造智能服务新生态的过程中，不断丰富与客户互动过程的结构数据和非结构数据计量维度， 健全数据资源生命周期管理，强化数据文化和数据思维，将“数据分析决策”放在客户经营的重要战略高度，并落实到客户服务管理实践中，驱动客服中心过程管控、服务创新、体验优化以及效益提升。

  智能服务新业态

  目前，大数据分析、生物识别、人工智能等新技术已经广泛应用于金融领域。华夏银行信用卡客服中心通过数字化渠道和人工智能技术可触达更多的客户群体，带来全方位便捷高效的智能服务体验，形成智能服务和传统电话服务相得益彰的信用卡客服中心服务新格局（如图2 所示）。智能服务满足了80% 客户的简单服务需求和产品需求，着重突出便捷高效； 传统电话服务则承载复杂业务处理需求和不可替代的人与人之间的真实情感互动交流，凸显专业服务和温度服务。因此，客服中心应考虑两个发力点，一是做强智能化服务，融合大数据、AI 技术等打造新智能客户服务生态，满足80% 客户的80% 的简单金融服务需求，打造个性化特征客群服务的极致体验；二是做精传统电话服务，强化客服人员服务质量，打造高度专业的精英服务团队，把握每次与客户交流沟通的机会，做好服务品牌植入和服务价值体现。

  数据决策重塑客户服务过程管控体系

  大数据分析、生物识别、人工智能等技术的应用使成本控制和服务管理效率优化双赢成为可能。作为服务质量、业务流程优化以及营销促进的重要环节，华夏银行信用卡客服中心充分运用数据化经营思维，提升数字化运营能力、数字化服务能力和数字化客户洞察能力。

  一是通过大数据量化识别客户群体及特征性需求，并快速响应满足需求，甚至预判客户行为，主动为客户匹配个性化的产品和服务。根据客户用卡、消费、服务等全生命周期数据多角度建立客户标签，从客户用卡习惯等行为分析切入，精细刻画客群特征，并进行客户分层分级，形成360°客户画像。基于客户行为分析及360°客户画像建立智能服务路由策略模型，通过数据分析实现场景识别和客户识别， 并结合智能路由精细化匹配服务资源，为客户提供高度个性化的渠道服务，充分发挥大数据的效能。

  二是通过对语音分析的应用，从非结构化数据中定量分析了解客服人员的服务行为， 进一步深化客户服务细节，将精细化管理程度精准到个人，拓展质量管理触达的深度和广度，在不断回溯和快速自我完善中持续积累服务价值。

  三是从服务技能、专业素质、业务特长等多个维度评定客服人员，并进行五类精细化分层，打造“领域精英”客服团队。客服人员分层将应用到服务实践中，实现服务资源效用的最大化。

  数据分析识别服务场景，建立智能服务场景群

  华夏银行信用卡客服中心在智能平台服务基础上，以精细化提升客户体验为目标，以客户感受作为关注点，结合大数据分析指导以及业务专家头脑风暴，识别各渠道的客户需求， 切分客户需求场景，统筹多服务渠道，最大化利用智能服务资源，为客户提供效率最高、服务最优的智能服务；覆盖典型业务服务场景群， 同时结合“智能服务大脑”统筹各渠道多场景， 将散落在各渠道的独立场景相互关联，形成网状场景群的服务体系，为客户提供最佳实践和各渠道统一的服务体验，构建智能服务场景群的发展蓝图；从客户视角重新审视服务功能， 以便捷的客户使用为目标，制定“客户服务场景+ 功能+ 智能化服务”的一体化服务方案， 不断拓展并逐步建立了华夏银行信用卡智能服务场景群（如图3 所示）。

  数据分析驱动客户体验提升

  华夏银行信用卡客服中心结合大数据及语音分析，对客户结构和非结构多维数据进行研究，辅之以客户体验调研以及客户服务行为分析等手段，建立数据驱动的客户体验长效反馈机制（如图4 所示）；用数字衡量各渠道产品、服务设计、重大规则的客户互动反馈，并进行系统的分析；运用互联网思维及新兴金融科技工具，提升业务体验，降低运营成本，提高营销效率，建立在新环境下业务发展的竞争优势， 洞悉客户真实需求，让客户享受到极简高效的个性化服务，确保客户意见从产品到服务的每个环节都能得到充分尊重，并最终体现到产品和服务中。

  深挖客户潜在价值，适时开展精准营销

  华夏银行信用卡客服中心通过智能服务场景群的高度智能和精细化服务的能力，结合智能路由策略模型，实现与客服人员技能及服务水平的精准匹配，在服务过程中从客服人员熟悉的业务领域切入，深挖客户潜在价值，开展精准营销，提升营销成功率，推动大众综合型服务向专业化高价值服务转型。

  因为分期客户规模较大，难以用简单的变量来刻画分期客户特征，为更加有效地开展呼入营销工作，提升呼入营销的成功率，华夏银行信用卡客服中心建立了营销敏感客户模型， 预测客户未来一段时间的分期概率，以便对客户进行差异化营销。同时，在模型应用落地环节，从客户致电到服务交互再到后台质检等客户来电周期关键环节进行数据跟踪，通过结构及非结构数据综合分析，了解客户单通来电交互的全过程，并制定下一阶段的优化方案。

  通过营销敏感客户模型筛选出的重点分期客户，分期推荐成功率大幅高于普通客户，成功率是自然分期的近5 倍。华夏银行信用卡客服中心通过对客户、需求、行为、渠道的数据分析，建立精确匹配服务和营销场景的“4+2” 模式（“4”是指对客户、需求、行为和渠道四个维度数据的详细分析，“2”是指服务和营销综合客服中心），提供“千人千面”的差异化服务，提高服务效率和营销成功率。

  未来展望

  信用卡客服中心已经成为集服务、运营和营销于一体的体验式客户经营管理中心，精准化的服务管理和数据化的客户发现以及智能化的服务应用，是客服中心立身和发展的根本。目前，信用卡业务营销、运营与服务的边界越来越模糊，管理者对“营销”的期望已经从单纯的引流获客发展至对客户全生命周期的运营。

  这些变化要求我们打破现有客户服务经营管理思维，植入数据基因重塑重点难点业务， 尝试在更加细化的业务环节利用数据进行精细化分析，用数据说话，发挥数据资源的最大价值。

  一是当不同梯队的银行同时争取用户或业务资源时，较高梯队银行的竞争优势将更加明显。处于较低梯队的银行应避开上位梯队的锋芒，集中自身优势，通过更加精准的数据分析来充分挖掘潜在客户，精准定位客户需求，开辟新领域，打造新产品，推出新服务，不断获得先行者的红利。

  二是打破传统运营思维，延展数据分析的范畴。以数字化形成全方位的洞察力，以“精准制导”式的数据驱动精细化运营，提高差异化服务水平，精准满足需求，降低成本。这需要基于大数据去分析感知每一位客户每个瞬间的位置、需求、行为，快速理解和响应每一个客群的需求和行为，做好各类别客户的个性化标签，结合线上、线下、互联网等特定或综合渠道、场景，精准获取和分析活跃客户、流失客户、休眠客户甚至是潜在客户的价值。

  三是打通多渠道，用数据分析衡量服务资源利用效果；统筹多渠道，发挥服务资源的最大价值。依托智能路由和智能场景群的建设， 整合各渠道的优势，以点为线，以线为面，以面为网，利用现有服务资源，打造各渠道服务统一、细节优质的客户体验，树立优秀服务品牌。