代理智能 AI - 提升金融服务中的客户参与度

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由摩根大通、Coinbase、黑石、Klarna 等高管阅读

“预计2022年至2028年，金融科技行业的收入增长速度将比传统银行业快近三倍”——麦肯锡，2023年10月24日。
“到2025年，全球金融科技市场预计价值3948.8亿美元，到2032年将达到11264.64亿美元”——财富商业洞察，2025年6月9日

客户参与是传统银行与金融服务机构与金融科技之间的关键差异之一。从无缝的客户入职验证、交易执行到后续服务和申诉处理，金融科技在传统金融机构之上表现出色。随着时间推移，金融科技试图弥合差距并在客户参与方面取得优势。研究显示，这是推动盈利改善的最重要因素。

尽管数字技术不断发展，银行的努力也在持续，但客户服务仍然是主要的改进领域之一。“个性化”和“客户服务速度”在满意度调查中仍评分较低，为银行和金融机构提供了大量提升质量的机会。在财富管理客户中，这一差距进一步扩大，个性化和专业知识的需求尤为重要，以建立信任和忠诚。这正是由专业领域知识赋能的AI代理可以推动引人入胜且智能的客户互动的地方。客户服务作为业务互动的前线，不仅影响满意度，还关系到长期忠诚度和终身业务价值。

由多个专业代理组成的代理式AI网络可以同时执行多项活动，例如调取客户互动历史、情感分析、生活事件、分析产品和费用的竞争格局、市场趋势等，并为客户提供信息指导。利用自然语言处理（NLP）和语音技术，互动可以直观匹配客户偏好，支持多语言和全渠道。生成式AI的优势是真实存在的，银行的一些最新应用已显示出积极成果。体验的改善是主要受益者之一。

AI与人类合作是近期技术发展的最互惠互利的成果之一。人工智能系统在处理海量数据、识别趋势和模式方面表现出色，速度和准确性极高。

生成式AI进一步提升了这一能力，能够为人类代理生成建议，增强客户体验和参与度。曾经只属于超高净值客户的个人理财顾问，现在可以由AI代理普及，惠及更广泛的客户群。

银行掌握大量客户个人信息和交易历史，可以提供从税务规划到投资咨询的全方位服务，甚至充当个人助理。通过逐步赋能AI代理处理复杂和个人化任务，银行和金融机构可以提供卓越的客户体验，从而增强忠诚度和终身价值。

代理式AI及其热潮

Gartner 2025技术趋势将代理式AI列为2025年的顶级趋势。MITSMR 2025年AI与数据领导力执行基准调研也预测了类似的结果。

什么是代理式AI？据哈佛商业评论（HBR）介绍，它指的是“能够自主行动以实现目标的AI系统和模型，无需持续的人类指导。它理解用户的目标和意图，以及他们试图解决的问题的背景”。它是一个自我学习系统，利用复杂推理和生成式AI模型的创造能力，解决多步骤的复杂问题。代理式AI网络是由多个代理组成的团队，能够同时执行任务，目标一致。

“代理式AI系统有望通过其超强的推理和执行能力，变革人机合作的许多方面。它们可以自主规划和决策，为人类工作者提供更高的生产力、创新和洞察力”——哈佛商业评论，2024年12月

代理式AI客户服务系统示意图

所有这些代理同时执行任务，并向管理代理报告，后者再回应客户查询。经过精心策划的领域知识和培训，使这些代理成为其领域的专家。丰富的财富管理研究和数据资源可以用来训练AI代理。

客户服务中的一些关键用例包括：

*   虚拟理财顾问
*   客户画像
*   实时欺诈监控
*   执行例行任务
*   报告

客户画像是了解客户的第一步，也是驱动客户参与的关键用例。银行对客户的了解越深入，就能提供越优质的服务并建立持久关系。这是一个艰难的过程。尽管技术不断进步，但仍然耗时且有待改进。多年来，光学字符识别（OCR）技术和不同阶段的自动化极大改善了客户信息的捕获、处理和利用过程。自主AI代理提供了更多希望和可能性，进一步优化流程，使之无缝化并能同时执行多项活动。

AI代理利用其生态系统中的AI工具，如生物识别验证、面部识别、API支持的文件验证等，可以同时进行多项验证。

证据显示，当前流程易受到欺诈行为的影响，欺诈者可能绕过验证机制，如活体检测等。AI代理有能力增强流程的稳健性，通过分析上下文信号（如设备角度或后台运行的未授权软件）等。此外，AI代理处理非结构化数据和情感分析的能力，可以实现更准确的客户画像，增强风险识别。这种深入的审查结合实时多重验证，提高安全性，防止不法分子的复杂欺诈企图，使系统更安全。这增强了信任，提升了客户参与度和忠诚度。

学习点：

*   一个典型的客户互动可能涉及多个查询——如近期交易、产品推荐和账单错误——全部在一次对话中完成。
*   传统聊天机器人常常无法处理如此多面的互动，容易失去上下文。
*   传统聊天机器人无法通过执行投资交易来管理财富管理产品的客户组合。
*   代理式AI在更高级别上运作，像数字团队成员一样，具有：

自主行动的能力，无需持续人类干预。

以目标为导向的智能，追求并实现特定结果。

实时推理能力，用于动态决策。

*   这些系统可以：

理解细腻且自然的人类语言。

在长而复杂的对话中保持上下文连贯。

整合和协调任务，使用CRM、ERP和内部知识库等工具。

*   在客户参与中，代理式AI提供：

全天候支持，模拟人类互动。

处理复杂、多层次客户问题的可扩展性。

由多个微型代理组成的网络，提供个性化、流畅的对话，每个专注于特定客户需求。

*   这种方法超越了基本查询解决方案——确保完整的问题所有权和端到端的解决。

行业领袖的行动建议：

现在到了战略层面的问题：行业领袖应如何行动，不仅进行试点，还要将代理式AI落地实现变革性收益？首先，他们必须摆脱试点疲劳，选择高影响力的客户参与用例，在“副驾驶模式”下测试。

即增强人类代理，而非取代他们。第二，投资培训前线团队，让他们与AI协作，而非围绕AI工作。AI应成为他们的伙伴，而非平行流程。第三，将预算模式从按座软件转向基于成果的服务即软件合同；按解决方案付费，而非按许可证付费。第四，整合来自市场、服务、运营等部门的数据，为这些系统提供所需的上下文。

最后，要以信任为引领；部署伦理守则，透明衡量绩效，让客户知道，虽然机器可以处理查询，但人类始终在环中。在这个新时代，成功不在于构建技术，而在于赋能人员和流程，放大技术的影响。

参考资料：

• 金融科技增长的未来 | 麦肯锡
• • 金融科技市场概览：规模、份额、价值 | 增长[2032]