代理智能 AI - 改善金融服務中的客戶參與

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由摩根大通、Coinbase、貝萊德、Klarna 等高管閱讀

“預計2022年至2028年間，金融科技行業的收入增長速度將幾乎是傳統銀行業的三倍” — 麥肯錫，2023年10月24日。
“全球金融科技市場預計在2025年價值將達3948.8億美元，並在2032年達到11264.4億美元” — 《財富商業洞察》，2025年6月9日

客戶參與是傳統銀行與金融服務機構與金融科技之間的關鍵差異之一。從無縫的客戶入門、驗證、交易執行，到後續服務與投訴處理，金融科技在這些方面都優於傳統金融機構。隨著時間推移，金融科技試圖彌合差距並在客戶參與方面取得卓越表現。研究顯示，這是導致盈利改善的最重要因素。

儘管數字技術有所發展，銀行的努力也在持續，但客戶服務仍然是主要改進領域之一。“個性化”和“客戶服務速度”在滿意度調查中仍然較低，為銀行和金融服務組織提供了大量提升質量的機會。對於財富管理客戶來說，這一差距進一步擴大，因為個性化和專業知識的需求最為重要，建立信任與忠誠。這正是由專業領域知識驅動的AI代理人能夠促進引人入勝且智能的客戶互動的地方。客戶服務作為業務互動的前線，不僅影響滿意度，還關係到長期忠誠度和終身商業價值。

一個由多個專業代理人組成的代理式AI網格，可以同時執行多項活動，例如調取客戶互動歷史、情感分析、生活事件、分析產品和費用的競爭格局、分析市場趨勢等，並向客戶提供資訊指導。利用自然語言處理（NLP）和語音技術，互動可以直觀匹配客戶偏好風格，語言無關且支持全渠道。生成式AI的好處是真實存在的，銀行近期的一些應用已展現出積極成果。體驗的提升是其中一大受益者。

AI與人類合作是近期技術發展中最互惠的成果之一。人工智能系統在處理大量數據、準確快速識別趨勢和模式方面展現出卓越能力。

生成式AI進一步推動這一能力，通過為人類代理人生成建議，提升客戶體驗與參與度。曾經是超高淨值客戶專屬的個人理財顧問，現在可以由AI代理人普及，惠及更廣泛的客戶群。

銀行掌握大量客戶個人信息和交易歷史，可以提供從稅務規劃到投資建議的全方位服務，甚至充當個人助理。通過逐步授權AI代理人處理複雜且個人化的任務，銀行和金融服務組織能提供更優質的客戶體驗，從而提升忠誠度和終身價值。

代理式AI及其熱潮

Gartner 2025科技趨勢將代理式AI列為2025年的頂尖趨勢。MITSMR 2025年AI與數據領導執行基準調查也預測了類似結果。

什麼是代理式AI？它指的是“能自主行動以達成目標的AI系統和模型，無需持續的人類指導，”《哈佛商業評論》指出。它理解用戶的目標和問題背景，是一個利用先進推理和創造能力的自我學習系統，能解決多步驟的複雜問題。一個代理網格是一組多個代理人，可以同時執行任務，並朝著單一目標協作。

“代理式AI系統有望通過其強大的推理和執行能力，改變人機協作的多個層面。它們能獨立規劃和決策，為人類勞動力帶來更高的生產力、創新和洞察力” — 《哈佛商業評論》，2024年12月

代理式AI客戶服務系統範例展示

所有這些代理人同時執行任務，並向管理代理人報告，管理代理人再回應客戶查詢。經過篩選的專業領域知識和訓練，使這些代理人成為其領域的專家。豐富的財富管理研究和數據資源庫，可以用來訓練AI代理人。

客戶服務中的一些主要應用包括：

*   虛擬理財顧問
*   客戶分析
*   實時欺詐監控
*   執行例行任務
*   報告

了解客戶的第一步是客戶分析，這也是推動客戶參與的關鍵應用之一。銀行越了解客戶，就能提供更好的服務並建立長久關係。這是一個艱難的過程。儘管技術已有進步，但仍然耗時且有待改進。多年來，光學字符識別（OCR）技術和不同階段的自動化大大改善了捕捉、處理和利用客戶信息的流程。自主AI代理人提供了更多希望和可能性，進一步轉型流程，使之無縫且能同時執行多項任務。

AI代理人利用生物識別驗證、臉部識別、API啟用的文件驗證等AI工具，能在捕捉數據的同時進行多重驗證。

證據顯示，現有流程易受到欺詐者的影響，他們可能繞過驗證機制，如活體測試等。AI代理人能分析上下文信號，例如設備角度或背景運行的未授權軟件，來增強流程的穩健性。此外，AI代理人處理非結構化數據和情感分析的能力，可以進行更準確的風險分析，塑造更精確的客戶肖像。這種更深層次的審查結合實時多重驗證，提升安全性，幫助防範高級欺詐行為，確保系統安全。這將帶來更高的信任、客戶參與度和忠誠度。

學習點：

*   一次典型的客戶互動可能涉及多個查詢——如近期交易、產品推薦和帳單錯誤——全部在一次對話中完成。
*   傳統聊天機器人常常無法處理這種多面向的互動，容易失去上下文。
*   傳統聊天機器人無法通過執行投資交易來篩選財富管理產品的客戶組合。
*   代理式AI運作在更高層次，像數字團隊成員一樣，具有：

自主行動能力，無需持續人類干預。

以目標為導向的智能，追求並實現特定結果。

實時推理能力，支持動態決策。

*   這些系統能：

理解細膩且自然的人類語言。

在長而複雜的對話中保持上下文連貫。

整合並協調使用CRM、ERP和內部知識庫等工具的任務。

*   在客戶參與方面，代理式AI提供：

24/7全天候支持，模擬人類互動。

擴展處理複雜層層問題的能力。

由微型代理人組成的網絡，實現個性化、流暢的對話，每個專注於特定客戶需求。

*   這種方法超越了基本查詢解決——確保完整問題所有權和端到端解決方案。

行業領袖的行動呼籲：

現在來到策略性問題：行業領袖應該做些什麼，不僅僅是試驗，而是將代理式AI落地實現轉型？首先，他們必須擺脫試點疲勞，選擇高影響力的客戶參與用例，在“副駕駛模式”下測試。

也就是說，增強人類代理人，而非取代他們。第二，投資於培訓前線團隊，使其能與AI協作，而非圍繞AI運作。AI應成為他們的合作夥伴，而非平行流程。第三，將預算模式從每座席軟件轉向以結果為導向的服務即軟件合同；按解決方案付費，而非按許可證付費。第四，領導者必須整合來自營銷、服務、運營等部門的數據，為這些系統提供所需的背景信息。

最後，要以信任為先；部署道德守則，透明衡量績效，並讓客戶知道，雖然機器可以處理查詢，但人類始終在流程中。在這個新時代，贏得勝利不在於打造技術，而在於賦能人員與流程，放大技術的影響力。

參考資料：

• 金融科技未來增長 | 麥肯錫
• • 金融科技市場概覽：規模、份額、價值 | 增長 [2032]