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280名客服如何完成千人工作量? 马上消费金融蒋宁详解金融科技驱动力

2019-11-27 02:36:18 21世纪经济报道 

拥有两千万活跃用户的马上消费金融,每天有近20万通电话咨询量。该配备多少名客服人员?

马上消费金融首席技术官蒋宁做了个简单的测算:按照每通咨询电话3分钟来算,一名客服在7小时的有效工作时间里只能接140通电话。即便按照每人每天可以接200通的高效率状态来算,理想情形下,处理这么多业务咨询需要配备至少1000人的客服团队。

为了保证服务效果,还要配备几十人的“质监”团队,抽查客服回答的问题是否符合规范,态度是否友善。更不用说长时间接听电话对客服人员的体力、精神上的考验。

但现实中,马上消费金融用280人的客服团队Hold住了如此庞大的业务咨询量,其质监团队更是仅有3人,还实现了语音质检的实时纠正。

背后,便是金融科技能力对业务效率的大幅提升。作为一家持牌金融机构,马上消费金融却更多以科技公司的标准考量自身:自主研发数据决策智能风控系统,自主研发唇语识别技术、空号检测技术等技术,申请30多项人工智能相关专利,向金融机构提供技术输出服务。

科技对金融业带来了怎样的变化?为何选择更吃力的自主研发路径?近日,马上消费金融CTO蒋宁解读了对金融科技发展趋势的思考。

科技如何改变客服、“双录”

当前,发达的移动支付使得消费信贷触手可及,但运营成本、资金成本、叠加风险成本决定着消费者最终获得的信贷成本高企,小额的消费信贷尤为如此。

蒋宁认为,当前多数互联网公司主要提升了场景转化效率,即提升了贷前获客的效率。但在贷中、贷后仍有许多环节效率有待优化、提高,以ABCDE(人工智能、区块链、云计算、大数据、边缘计算)为代表的金融科技是降低成本的关键落地能力。

如何提升贷中效率?蒋宁表示,通过人工智能和大数据技术,将客户的价值贡献度、风险、活跃度、参与度等标签数据深入挖掘分析,使得贷中流程高度自动化,在不同时点自动调整对用户的授信额度。

上述智能客服功能,则涵盖了三项基础技术,即智能呼叫中心、智能语音技术和自然语言解析技术。依托这些底层技术,可以组合推出智能质检、智能电销、智能客服、智能催收等功能。叠加中台的数据标签分析,还可以实现对客户的数字化运营,用户打进电话时根据其身份、行为等标签定制交互菜单,用户体验和服务效率都能得到极大提升。

蒋宁介绍,马上消费金融还正在探索用软件电话替换硬件电话。目前的智能交互平台均依靠方正、思科等几家厂商的电话机技术为基础。这种硬件电话中心的扩展弹性不够,需要根据办公室容量决定采购多大的网关,其中多少路是固定的,多少路是动态电话。但在实际业务中,可能今天是3000人,明天是一万人,但不可能当即去购买服务器来扩容。此外,软件电话更容易与数据标签融合、人工智能模块结合。如果改造顺利,这一软件电话系统可以支持每天四千万通电话,并且可以根据需要及时动态扩展。

技术的拓展和组合,还会在一些意想不到的场景应用中产生化学反应。为规范银行业金融机构理财及代销产品销售行为,监管部门要求银行业金融机构等严格执行“双录”(录音录像)要求。随着理财产品销售线上化,金融机构普遍设置了远程“双录”:银行客服人员通过视频连线,确认投资者身份、产品风险等级与投资者承受能力是否匹配、是否了解产品风险等问题。

近期,马上消费金融推出智慧“双录”平台。用户通过手机即可自助完成录制音视频、身份认证、风险揭示、电子签署协议等“双录”流程。符合监管要求,用户远程操作体验更好,且机构可以节省大量人力成本。

蒋宁介绍,这一服务集人脸识别、语音识别、声纹识别、OCR识别、活体检测、人脸框内检测等多项人工智能技术于一体,线上双录认证覆盖率95%以上,推出后,受到了银行、保险信托、汽车金融公司、第三方理财公司的青睐。

自主研发VS开放共建

相较于金融业普遍的技术外包,马上消费金融选择了一条更吃力的路径:自主研发。

马上消费金融目前有员工1800多人,其中技术研发团队900多人,占比达50%,这一比例无论在众多消费金融公司还是银行业金融机构中都是极高的。中国互联网金融协会的一项调研显示,除互联网银行外,绝大多数商业银行的技术人员占比不到5%。

蒋宁表示,自主研发的确成本高,但更适应自身业务场景,效率最好。马上消费金融在一开始就定位于一家开放型的技术驱动公司,战略方向定为“自营+开放”平台。但强调自主研发并不是盲目都要自己做,而是基于自身业务和场景,一是考虑是否是通用技术,未来能推向市场降低边际成本,二是考虑能否做好。

以人脸识别技术为例,其很重要的基础是依托场景举一反三,而马上消费金融覆盖了180多个场景,每天有近50万笔业务申请,申请人所处的环境迥异,因此训练出的人脸识别能力更具有广泛适配性。

不过,在反欺诈领域,除活体识别外,还需要结合对场景的深入理解叠加其他多种身份核验手段。以某机构发生的风险案例为例,企业主经营有问题,贷款中介组织了一批员工申请贷款,为他们新办了手机卡和银行卡。他们都顺利通过了活体识别,表面是员工本人申请的信用贷款,但贷款都被企业主截留。蒋宁指出,通过人工智能的不同算法模型优化,还应当识别出贷款区域密度过高、贷款时间过于集中、贷款人申请的电话使用时间都不长等,这样的风险原本可以避免。

对于金融业的科技发展趋势,蒋宁表示,金融机构要认识到技术创新的重要性、长期性和复杂性。尽管当下金融机构与过往、与其他行业相比向科技投入了大量资源,但还明显不足。必须与科技公司合作,同时加大对科技的建设和投入。未来,金融机构的产品和服务不断在场景、技术等领域外化合作,技术型公司、场景型公司以及从事风险专业管理的公司有效融合,形成新的生态。

(责任编辑:王治强 HF013)
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