代理型AI - 改善金融服务中的客户参与

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被摩根大通、Coinbase、贝莱德、Klarna等公司的高管阅读

“2022年至2028年间，金融科技行业的收入增速预计将是传统银行业的近三倍”——麦肯锡，2023年10月24日。
“全球金融科技市场预计将在2025年达到3948.8亿美元，到2032年将达到11266.4亿美元”——财富商业洞察，2025年6月9日

客户互动是传统银行及金融服务机构与金融科技之间的关键区别之一。从无缝的客户入职、验证、交易执行，到后续的服务和投诉处理，金融科技都超越了传统金融机构。随着时间的推移，金融科技一直在努力缩小差距并在客户互动方面表现出色。研究表明，这是提升利润的最重要因素。

尽管数字技术取得了进步，银行也付出了努力，但客户服务仍然是需要改进的主要领域之一。“个性化”和“客户服务速度”在满意度调查中评分仍然较低，这为银行和金融服务机构提供了充足的机会来提高质量。对于财富管理客户来说，这种差距进一步扩大，因为个性化和专业知识的需求最为重要，这能建立信任和忠诚度。这正是拥有专业领域知识的AI Agent能够推动智能和个性化客户互动的地方。客户服务作为业务互动的核心，不仅驱动满意度，还驱动长期忠诚度和终身业务价值。

一个由多个专业Agent组成的智能体AI网络可以同时执行多项活动，例如获取客户互动历史、情感分析、生活事件、分析产品与费用的竞争格局、分析市场趋势等，并向客户提供信息丰富的指导。利用NLP和语音技术，互动可以直观地匹配客户偏好的风格、语言无关且全渠道支持。GenAI的好处是真实的，银行最近的一些实施显示出了积极成果。体验改善是主要受益者之一。

AI与人类协作是近期技术发展中最互利的成果之一。人工智能系统在处理海量数据、以准确性和速度识别趋势和模式方面表现出卓越的能力。

生成式AI进一步推进了这一能力，通过为人类代理生成建议来增强客户体验和互动。个人财务顾问，曾经是超高净值客户的特权，现在可以通过AI Agent民主化，并面向更广泛的客户群体。

银行拥有客户的大量个人信息和交易历史，可以提供一系列礼宾服务，从税务规划到投资咨询，甚至可以充当个人助理。通过逐步赋予AI Agent处理复杂和个人任务的能力，银行和金融服务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。

智能体AI及其相关炒作

Gartner 2025年技术趋势将智能体AI列为2025年的首要趋势。MITSMR 2025年AI与数据领导力高管基准调查也预测了类似的结果。

什么是智能体AI？HBR指出，它指的是“无需持续人类指导、能够自主行动以实现目标的AI系统和模型。它理解用户的目标和意图以及他们试图解决问题的背景”。这是一个自学习系统，利用GenAI模型的复杂推理和创造能力来解决多步骤复杂问题。智能体网络是由多个Agent组成的团队，它们可以同时执行任务，朝着单一目标努力。

“智能体AI系统有望通过其超强的推理和执行能力，改变人机协作的许多方面。它们可以独立规划和做出决策，为人类劳动力提供更高的生产力、创新和洞察力”
– HBR，2024年12月

智能体AI客户服务系统的示例表示

所有这些Agent同时执行其任务并向管理Agent报告，管理Agent随后响应客户查询。经过策划的领域知识和训练使这些Agent成为各自领域的专家。庞大的财富管理研究和数据点资源库可用于训练AI Agent。

客户服务方面的一些关键使用案例包括：

• 虚拟财务顾问
• 客户画像
• 实时欺诈监控
• 执行常规任务
• 报告

客户画像是了解客户的第一步，也是推动客户互动的另一个关键用例。银行越了解客户，就越能服务好他们并建立持久的关系。这是一个艰巨的过程。尽管技术取得了进步，但仍然耗时且有很大改进空间。多年来，OCR技术和不同阶段的各种自动化水平极大地改进了捕获、处理和利用客户信息的过程。自主AI Agent为进一步转变这一过程带来了许多希望和可能性，使其无缝化并同时执行多项活动。

AI Agent利用其AI工具生态系统（如生物识别验证、面部识别、API驱动的文档验证等）可以在捕获数据的同时并行执行验证。

证据表明，当前的流程容易受到欺诈行为者的攻击，他们可能会绕过活性检测等验证机制。AI Agent有能力使这一过程更强大，通过分析上下文信号（如设备角度或后台是否运行未经授权的软件等）来实现。此外，AI Agent处理非结构化数据并结合情感分析的能力，可以导致对客户进行更稳健的风险画像，创建更准确的用户画像。这种更深入的审查与实时并行验证相结合，增强了安全级别，有助于防止不法分子进行复杂的欺诈尝试，使系统更安全。这导致信任增加，客户互动和忠诚度增强。

经验教训：

• 典型的客户互动可能涉及多个询问——如最近交易、产品推荐和账单错误——全部在单次对话中。
• 传统聊天机器人常常无法处理这种多方面的互动，可能会失去上下文。
• 传统聊天机器人无法通过执行财富管理产品的投资交易来调整客户的投资组合。
• 智能体AI在更高级的层面运作，像数字团队成员一样，具有：
• 无需持续人工干预即可自主行动的能力。
• 追求并实现特定结果的目标导向智能。
• 实时推理能力用于动态决策。
• 这些系统可以：
• 理解细微的自然语言。
• 在长而复杂的对话中保持上下文连贯性。
• 利用CRM、ERP和内部知识库等工具集成和编排任务。
• 在客户互动方面，智能体AI提供：
• 模拟人类互动的全天候支持。
• 可扩展处理复杂且分层级的客户问题。
• 由微Agent网络驱动的个性化、流畅对话，每个Agent专注于特定客户需求。
• 该方法超越了基本查询解决——确保完全的问题所有权和端到端解决。

对行业领导者的行动呼吁：

现在战略性问题来了：行业领导者应该做些什么才能不仅仅进行实验，而是将智能体AI付诸实施以获得变革性收益？首先，他们必须超越试点疲劳，选择高影响力的客户互动用例，在“副驾驶模式”下进行测试。

即增强人类代理，而不是取代他们。第二，投资培训一线团队与AI协作，而不是绕过它。AI应该是他们的伙伴，而不是一个并行流程。第三，将预算模式从按席位软件转向基于结果的按服务即软件合同；按解决方案付费，而不是按许可证付费。第四，领导者必须整合跨营销、服务、运营等孤立的数据，为这些系统提供所需的上下文。

最后，以信任为导向；部署道德护栏，透明地衡量绩效，并让客户知道，虽然机器可能处理查询，但人类始终在循环中。在这个新时代，胜利不在于构建技术，而在于让人员和流程放大其影响。

参考文献：

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