儘管數位技術發展和銀行的努力，客戶服務仍然是需要改進的主要領域之一。「個人化」和「客戶服務速度」在滿意度調查中仍然評分較低1，為銀行和金融服務組織提供了充足的改進品質機會。對於財富管理客戶而言，這一差距進一步擴大，因為個人化和專業知識的需求最為重要，以建立信任和忠誠度。這就是具備專業領域知識的 AI 代理能夠推動引人入勝且智能的客戶互動之處。客戶服務處於業務互動的前沿，不僅驅動滿意度，還驅動長期忠誠度和終身商業價值。
一個由多個專業代理組成的代理型 AI 網絡可以同時執行多種活動，例如提取客戶互動歷史、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，並為客戶提供資訊豐富的指導。利用 NLP 和語音技術，可以使互動直觀地匹配客戶偏好的風格，實現語言無關和全渠道支援。生成式 AI 的好處是真實的，銀行最近的一些實施已顯示出正面成果。體驗改善是主要受益者之一。
AI 與人類協作是近期技術發展中最互利的成果之一。人工智慧系統在處理大量數據、準確且快速地識別趨勢和模式方面表現出卓越的能力。
生成式 AI 進一步推進了這一能力，為人類代理生成建議，從而提升客戶體驗和參與度。個人財務顧問曾經是超高淨值客戶的特權，現在可以通過 AI 代理實現普及，並提供給更廣泛的客戶群體。
銀行擁有大量客戶的個人資訊和交易歷史，可以提供從稅務規劃到投資建議等禮賓服務，甚至充當個人助理。通過逐步賦能 AI 代理處理複雜且個人化的任務，銀行和金融服務組織可以提供卓越的客戶體驗，從而增強忠誠度和終身價值。
代理型 AI 及其熱潮
Gartner 2025 年技術趨勢將代理型 AI 列為 2025 年的首要趨勢。MITSMR 2025 AI 與數據領導力高管基準調查也預測了類似的結果。
什麼是代理型 AI？它指的是「能夠自主行動以實現目標，無需持續人類指導的 AI 系統和模型」，HBR 表示。它理解用戶的目標和目的以及他們試圖解決的問題的背景。」它是一個自學習系統，利用生成式 AI 模型的複雜推理和創造能力來解決多步驟的複雜問題。一個代理型混亂是由多個代理組成的團隊，可以同時執行與單一目標一致的任務。
「代理型 AI 系統有望透過其強大的推理和執行能力，改變人機協作的許多方面。它們可以獨立規劃和做出決策，為人類勞動力提供更高的生產力、創新和見解。」
– HBR，2024年12月
代理型 AI 客戶服務系統範例示意圖
所有這些代理同時執行任務並向管理代理報告，後者實習生回應客戶查詢。策劃的領域知識和訓練使這些代理成為其領域的專家。龐大的組織財富管理研究和數據點庫是可用於訓練 AI 代理的資源。
客戶服務中的一些關鍵用例包括：
* 虛擬財務顧問
* 客戶資料分析
* 即時詐騙監控
* 執行常規任務
* 報告
客戶資料分析，即了解客戶的第一步，是推動客戶參與的另一個關鍵用例。銀行越了解其客戶，就能越好地服務並建立持久的關係。這是一個艱鉅的過程。儘管技術有所進步，它仍然耗時且有很大改進空間。多年來，OCR 技術和不同階段的自動化程度極大改善了捕獲、處理和利用客戶資訊的流程。自主 AI 代理提供了許多希望和可能性，可以進一步改變流程，使其無縫並同時執行多項活動。
AI 代理利用其 AI 驅動工具生態系統，例如生物識別驗證、人臉識別、API 文件驗證等，可以在捕獲數據的同時並行執行同步驗證。
* 典型的客戶互動可能涉及多個查詢——例如近期交易、產品推薦和帳單錯誤——全部在一次對話中。
* 傳統聊天機器人通常無法處理這種多面向的互動，可能會失去上下文。
* 傳統聊天機器人無法通過執行財富管理產品的投資交易來攪動客戶投資組合
* 代理型 AI 在更高層次上運作，像數位團隊成員一樣運作，具有以下特點：
無需持續人類干預即可自主行動。
目標導向的智慧，追求並實現特定成果。
即時推理能力，用於動態決策。
* 這些系統可以：
理解細微差別和自然的人類語言。
在長而複雜的對話中保持上下文連貫性。
使用 CRM、ERP 和內部知識庫等工具整合和協調任務。
* 在客戶參與方面，代理型 AI 提供：
24/7 支援，模擬人類互動。
可擴展處理複雜且多層次的客戶問題。
由微代理網絡實現的個性化、流暢對話，每個微代理專注於特定的客戶需求。
* 該方法超越了基本查詢解決，確保了完整的問題所有權和端到端解決。
給行業領袖的行動呼籲：
現在關鍵的策略問題來了；行業領袖應該如何做，不僅是實驗，而是運營化代理型 AI 以獲得變革性收益？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」下進行測試。即增強人類代理，而不是取代他們。第二，投資於培訓一線團隊與 AI 協作，而不是繞開它。AI 應該是他們的合作夥伴，而不是一個並行流程。第三，將預算模型從按席位軟體轉變為基於結果的服務即軟體合約；按解決次數付費，而不是按許可證付費。第四，領導者必須整合跨孤島的數據，如行銷、服務、運營，為這些系統提供它們所需的上下文。最後，以信任為導向；部署道德護欄，透明地衡量績效，並讓客戶知道，雖然機器可以處理查詢，但人類始終在循環中。在這個新時代，獲勝不在於構建技術，而在於賦能人員和流程以放大其影響。
代理型人工智能 - 提升金融服務中的客戶互動
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「預計2022年至2028年間，金融科技產業的收入增長速度將比傳統銀行業快近三倍」– 麥肯錫，2023年10月24日。
「全球金融科技市場預計在2025年價值3,948.8億美元，到2032年將達到1,126.64億美元」– Fortune Business Insights，2025年6月9日
客戶參與是傳統銀行與金融服務機構以及金融科技之間的關鍵差異化因素之一。從順暢的客戶入職流程、驗證、執行交易，到後續的服務和投訴處理，金融科技都優於傳統金融機構。隨著時間的推移，金融科技一直努力縮小差距並在客戶參與方面表現卓越。研究顯示，這是導致利潤改善的最重要單一因素。
儘管數位技術發展和銀行的努力，客戶服務仍然是需要改進的主要領域之一。「個人化」和「客戶服務速度」在滿意度調查中仍然評分較低1，為銀行和金融服務組織提供了充足的改進品質機會。對於財富管理客戶而言，這一差距進一步擴大，因為個人化和專業知識的需求最為重要，以建立信任和忠誠度。這就是具備專業領域知識的 AI 代理能夠推動引人入勝且智能的客戶互動之處。客戶服務處於業務互動的前沿，不僅驅動滿意度，還驅動長期忠誠度和終身商業價值。
一個由多個專業代理組成的代理型 AI 網絡可以同時執行多種活動，例如提取客戶互動歷史、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，並為客戶提供資訊豐富的指導。利用 NLP 和語音技術，可以使互動直觀地匹配客戶偏好的風格，實現語言無關和全渠道支援。生成式 AI 的好處是真實的，銀行最近的一些實施已顯示出正面成果。體驗改善是主要受益者之一。
AI 與人類協作是近期技術發展中最互利的成果之一。人工智慧系統在處理大量數據、準確且快速地識別趨勢和模式方面表現出卓越的能力。
生成式 AI 進一步推進了這一能力，為人類代理生成建議，從而提升客戶體驗和參與度。個人財務顧問曾經是超高淨值客戶的特權，現在可以通過 AI 代理實現普及，並提供給更廣泛的客戶群體。
銀行擁有大量客戶的個人資訊和交易歷史，可以提供從稅務規劃到投資建議等禮賓服務，甚至充當個人助理。通過逐步賦能 AI 代理處理複雜且個人化的任務，銀行和金融服務組織可以提供卓越的客戶體驗，從而增強忠誠度和終身價值。
代理型 AI 及其熱潮
Gartner 2025 年技術趨勢將代理型 AI 列為 2025 年的首要趨勢。MITSMR 2025 AI 與數據領導力高管基準調查也預測了類似的結果。
什麼是代理型 AI？它指的是「能夠自主行動以實現目標，無需持續人類指導的 AI 系統和模型」，HBR 表示。它理解用戶的目標和目的以及他們試圖解決的問題的背景。」它是一個自學習系統，利用生成式 AI 模型的複雜推理和創造能力來解決多步驟的複雜問題。一個代理型混亂是由多個代理組成的團隊，可以同時執行與單一目標一致的任務。
「代理型 AI 系統有望透過其強大的推理和執行能力，改變人機協作的許多方面。它們可以獨立規劃和做出決策，為人類勞動力提供更高的生產力、創新和見解。」
– HBR，2024年12月
代理型 AI 客戶服務系統範例示意圖
所有這些代理同時執行任務並向管理代理報告，後者實習生回應客戶查詢。策劃的領域知識和訓練使這些代理成為其領域的專家。龐大的組織財富管理研究和數據點庫是可用於訓練 AI 代理的資源。
客戶服務中的一些關鍵用例包括：
客戶資料分析，即了解客戶的第一步，是推動客戶參與的另一個關鍵用例。銀行越了解其客戶，就能越好地服務並建立持久的關係。這是一個艱鉅的過程。儘管技術有所進步，它仍然耗時且有很大改進空間。多年來，OCR 技術和不同階段的自動化程度極大改善了捕獲、處理和利用客戶資訊的流程。自主 AI 代理提供了許多希望和可能性，可以進一步改變流程，使其無縫並同時執行多項活動。
AI 代理利用其 AI 驅動工具生態系統，例如生物識別驗證、人臉識別、API 文件驗證等，可以在捕獲數據的同時並行執行同步驗證。
證據顯示，當前流程容易受到詐騙分子的攻擊，他們可能繞過活體檢測等驗證機制。AI 代理有能力通過分析上下文信號（例如設備角度或背景中運行任何未經授權的軟體）來使此流程更加穩健。此外，AI 代理處理非結構化數據的能力結合情感分析，可以對客戶進行穩健的風險評估，創建更準確的用戶畫像。這種更深層次的審查結合即時同步驗證，提高了安全級別，有助於防止不法人員的複雜詐騙企圖，使系統安全。這導致信任增加，客戶參與度和忠誠度提升。
學習要點：
無需持續人類干預即可自主行動。
目標導向的智慧，追求並實現特定成果。
即時推理能力，用於動態決策。
理解細微差別和自然的人類語言。
在長而複雜的對話中保持上下文連貫性。
使用 CRM、ERP 和內部知識庫等工具整合和協調任務。
24/7 支援，模擬人類互動。
可擴展處理複雜且多層次的客戶問題。
由微代理網絡實現的個性化、流暢對話，每個微代理專注於特定的客戶需求。
給行業領袖的行動呼籲：
現在關鍵的策略問題來了；行業領袖應該如何做，不僅是實驗，而是運營化代理型 AI 以獲得變革性收益？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」下進行測試。即增強人類代理，而不是取代他們。第二，投資於培訓一線團隊與 AI 協作，而不是繞開它。AI 應該是他們的合作夥伴，而不是一個並行流程。第三，將預算模型從按席位軟體轉變為基於結果的服務即軟體合約；按解決次數付費，而不是按許可證付費。第四，領導者必須整合跨孤島的數據，如行銷、服務、運營，為這些系統提供它們所需的上下文。最後，以信任為導向；部署道德護欄，透明地衡量績效，並讓客戶知道，雖然機器可以處理查詢，但人類始終在循環中。在這個新時代，獲勝不在於構建技術，而在於賦能人員和流程以放大其影響。
參考資料：