坑爹的银行AI客服,目的就是阻止你转人工|焦点热讯
2026-10-10 15:49:17来源:搜狐网
社会不会往回走,AI客服也退不回去。一个能24小时连轴转、成本只有真人零头都不到的好东西,没有哪家公司会放弃。
撰文丨凤来仪
(资料图)
上海证券报的记者前几天做了个实测,挑了6家国有大行、4家股份制银行、4家城商行、2家农商行,一共16家,在工作日下午和双休日上午两个时段分别拨客服电话,问的是大额存单的额度门槛和期限、借记卡境外取现手续费这类常规业务,就想看看找个真人到底有多难。
图/网络
结果16家只有4家给人工留了直达入口,其余12家都得先跟智能语音兜好多圈子。
智能客服省钱是真省钱,随便一家省级分行都能至少省一整层楼的人力,指望任何人退回去都不现实,趋势没什么好讨论的,关键是以后怎么办。
01
上海证券报的测试是经过设计的,16家银行里,北京银行、江苏银行、渝农商行按一下键就能到真人,其中一家还主要是接投诉的。剩下12家,菜单上你就听不到转人工这三个字。
六家国有大行全部用上了智能客服,也没留人工直入的口子。建行在接入人工的路上,还得多按一次键确认继续等待。
邮储银行更曲折,记者说转人工,系统回一句我没明白您的意思,记者再说一遍,系统回我没听到您的声音,来回三次,屏幕上才跳出请选择需要的人工服务类型,从拨号到真人接听,2分41秒。
股份制银行里,浦发会提示目前人工服务繁忙,建议通过手机银行在线咨询,招行会提示智能小招也可以为您办理。
▲上海浦东发展银行大楼(图/图虫创意)
沪农商行的路径是,先说业务类型,转人工,AI追问请描述得具体一些,重复一遍,AI坚持请说出您要的业务,三轮之后,选语言类型,再选人工类型,等你听到人声,2分28秒过去了。
真进到队列里等,其实不算慢。工作日多数银行10秒内就接通,慢一点的一分钟。双休日差一些,普遍半分钟到一分钟,个别超过两分钟。真正耗时间的,是前面那几道关,等人那会儿功夫反倒是最快的环节。
如果你没耐心,那正好别接人工了呗,现在AI客服的作用,一大半都是阻挡住你找到真人的。
02
目前大部分AI客服都特别坑爹,甚至是“恶意”坑爹。但话说回来,客服是个百分百要外包的苦差事,人海战术,三班倒,节假日排班,一个人一天接几十通上百通电话,嗓子都接到冒烟。智能客服上来以后,这些成本能砍掉一大块,而且它24小时在线,情绪和年假一并省了,还不用交社保。
当然不是银行一家对成本有痛感,电商的售后、运营商的查询、快递的物流问询、保险的报案,后台摆上一个机器人已经是标准动作。有的行业比银行还绝,转人工的按钮藏在第五层菜单里,点进去还要先过五关斩六将。
据上证报报道,银雁科技的刘珊珊表示,银行在加快客服全流程智能化,用智能语音IVR引导分流,常见问题机器答,复杂场景再快速转人工。博通咨询的王蓬博谈了底层逻辑,客服体系会优先把简单、标准化的问题拦在智能端,高风险业务留给人工。
但高峰时段流量一集中,人工资源再往重点业务倾斜。简而言之,机器拦得住的尽量拦,人工已经是稀缺资源,得留给更值钱的业务。
但人,特别是普通人的体感呢?不好意思,不在考虑之列。
03
这两年智能客服进步最大的地方是声音越来越像人,语音有起伏,有变化,还会接话。听过几家客服录音的人都有感觉,前两句真分不太出来对面是谁。
问题是,客服这个岗位的本质是把事办成,说话像人连入场券都算不上。
说句公道话,真人接上之后,体验感还可以。不少银行的客服对具体业务能即刻应答,多数在等客户十秒到半分钟后能给出明确答复。中信银行、浦发银行挂断后还来了智能语音回访,问问题解决了没有。说明目前靠人办事,是办得成的。
麻烦全在转人工时AI搞不定的那一段。银行的AI客服,你问大额存单的起存门槛,它能答,你让它查某张卡在境外取现收多少手续费,它就卡住了。你让它干脆把业务办掉,百分之百没指望。它能陪你扯闲篇,但它办不了正事,最后还得转人工。一边转还一边劝你,这会人工繁忙,要不试试在线咨询。
图/图虫创意
站在用户角度,时间成本是这样的:机器答不上来,你费口舌要求转人工,AI反复把你引回菜单,折腾两分钟,终于排上队,真人半分钟把事办完。你之前的体感差,在最后办完事后,算了算了,就这样吧。
或许初级AI智能客服能混到现在,就是这个原因。大多数人,还是怕麻烦,事情办掉就算了。不就2分钟吗?哪里还省不出两分钟了?真要办不成生气呢,生的也是办不成的气,找不到真人的气,多半在找到真人后,也就散了。
其实银行的人工通道跟电商、快递比,已经算通畅的。可这也恰好说明,连合规压力最大的银行都是这个折磨人的体验,民航的客户体验是啥样的,我可是好好体会过的。
忙活一上午,找不到真人客服最后拉倒作罢。
04
据上证报报道,邮储银行研究员娄飞鹏给了一个有价值的提议,他说智能客服处理标准化问题,提供实时辅助,人工聚焦高价值的复杂场景,智能客服积累的交互数据反哺人工培训,人工解决的复杂问题回填知识库,两者互补,实现效率与温度的融合。
门槛最后都压在真实和安全的数据调用上,通用模型谁都能调,难的是它也不知道大额存单能有多少种奇葩问法,不知道各家银行的手续费到底怎么算,更不知道一张卡出了问题该走哪条流程。这些东西都不在公开语料里,它们躺在各家公司的业务系统里,躺在每天不计其数的真实客服录音里。
所以,下一个阶段的垂直模型,可能就像上一个时代的工业软件,不是你接受不接受的问题,是你必须要用的问题。
把专业的语料喂进去,让AI学真客服怎么解决问题,怎么听懂一句半句话背后的诉求。它要是能接手八成的常见业务,剩下的复杂情况再交给人工,谁先建成,谁的客服体验就先好转。
所以出路是清楚的,把行业和企业的知识库建起来,真实客服的语料喂进去,AI在前端把能办的都干净利落的办了,大家的意见也就没了。
社会不会往回走,AI客服也退不回去。一个能24小时连轴转、成本只有真人零头都不到的好东西,没有哪家公司会放弃。既然回不去,就索性把力气花在怎么解决问题上,让语音像人只是面子好看,能把事办了才是里子牛掰。
等哪天AI客服把所有客户的诉求都应付利索了,当客户再也分不出对面是人还是机器,“转人工”这几个字,就能退出历史舞台了。
*题图来源于VCG
责任编辑:hnmd003
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