從早期的智能客服到如今基于大語(yǔ)言模型的AI Agent，銀行客服產(chǎn)品正經(jīng)歷著從被動(dòng)服務(wù)到主動(dòng)服務(wù)的變革。本文將深入探討AI Agent在銀行客服產(chǎn)品中的應(yīng)用探索，分析其技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式、核心架構(gòu)設(shè)計(jì)以及未來(lái)發(fā)展方向。

最近各類(lèi)AI（Artificial Intelligence）大模型產(chǎn)品如雨后春筍般出現(xiàn)，國(guó)產(chǎn)AI大模型DeepSeek的出現(xiàn)一夜之間家喻戶曉。近幾天Manus AI產(chǎn)品的推出，更是一碼難求，大家在各種渠道在尋求Manus邀請(qǐng)碼，以便于在第一時(shí)間可以體驗(yàn)Manus智能體的功能。目前各政企也紛紛宣布，已經(jīng)接入AI大模型來(lái)推升工作效率。足以看出各行各業(yè)對(duì)AI大模型的重視程度。

AI Agent相信大家已經(jīng)不再陌生，根據(jù)大家普遍的理解，AI Agent是以大語(yǔ)言模型為驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)，具備自主理解、感知、規(guī)劃、記憶和使用工具的能力，能夠自動(dòng)化執(zhí)行完成復(fù)雜任務(wù)的系統(tǒng)。結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景簡(jiǎn)單理解，就是一個(gè)可以輔助人類(lèi)完成特定場(chǎng)景下操作的智能體，比如在財(cái)務(wù)領(lǐng)域，我們希望給管理層提供企業(yè)報(bào)表，我們可以為管理層打造一個(gè)財(cái)務(wù)Agent，聽(tīng)從管理層的指令，向管理層隨時(shí)隨地提供所需要的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，相當(dāng)于一個(gè)智能財(cái)務(wù)助理。

對(duì)于銀行而言，近些年大多數(shù)銀行都為客戶提供了基于企業(yè)微信的客戶經(jīng)理服務(wù)，由客戶經(jīng)理通過(guò)企業(yè)微信同客戶建立連接，同客戶互動(dòng)，進(jìn)行產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)或是解答客戶問(wèn)題，提升銀行服務(wù)水平和客戶滿意度。不過(guò)，這些客戶服務(wù)基本由真實(shí)的客戶經(jīng)理提供。根據(jù)企業(yè)微信客戶案例數(shù)據(jù)，以招商銀行為例，1.6萬(wàn)多名的客戶經(jīng)理使用企業(yè)微信服務(wù)450多萬(wàn)高價(jià)值客戶。

隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，銀行客服產(chǎn)品，完全可以由AI替代，打造基于AI Agent的客戶經(jīng)理，實(shí)現(xiàn)銀行客戶產(chǎn)品全生態(tài)智能化發(fā)展，為客戶提供隨時(shí)在線的客戶服務(wù)，減輕人工客戶經(jīng)理壓力，使得人工客戶經(jīng)理更加聚焦于服務(wù)增值，人才發(fā)揮更大的價(jià)值。

一、銀行客服產(chǎn)品發(fā)展歷程

作者很早之前就負(fù)責(zé)過(guò)智能客服系統(tǒng)的建設(shè)，當(dāng)時(shí)大模型相關(guān)技術(shù)還沒(méi)有出現(xiàn)，早期智能客服實(shí)現(xiàn)的方式是通過(guò)詞槽填充的方式，去對(duì)應(yīng)相應(yīng)的應(yīng)答話術(shù)，這種方式優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)快速，的確可以解答客戶的一些高頻問(wèn)題，但是缺點(diǎn)也很明顯，就是上下文聯(lián)系比較難，計(jì)算機(jī)真正去理解客戶的語(yǔ)意也比較難，準(zhǔn)確率不高。

之后的版本，升級(jí)為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的客戶服務(wù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，例如大家經(jīng)常聽(tīng)到的向量機(jī)、隨機(jī)森林這些理論，對(duì)大量歷史客服數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，提取特征，構(gòu)建模型來(lái)分類(lèi)和預(yù)測(cè)客戶問(wèn)題及意圖?？头臏?zhǔn)確率有了一定提升，但需要大量的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建成本也比較高。

后來(lái)，我們?yōu)榱诉M(jìn)一步提升智能客服的應(yīng)答質(zhì)量，采用了基于深度學(xué)習(xí)的智能客服產(chǎn)品搭建，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制等技術(shù)，使得機(jī)器能更好地理解客戶問(wèn)題的語(yǔ)義、情感和上下文信息，例如可以理解客戶在一段長(zhǎng)文本中表達(dá)的復(fù)雜需求和情緒傾向；還能自動(dòng)提取更高級(jí)的特征，提高對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的處理能力，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的回答和對(duì)話。

但是即便如此，我們覺(jué)得當(dāng)時(shí)的客服產(chǎn)品仍然差了點(diǎn)意思，那就是基本上是被動(dòng)服務(wù)，也就是說(shuō)，客戶來(lái)提問(wèn)，智能客服進(jìn)行應(yīng)答。我們一直是想打造一種變被動(dòng)為主動(dòng)的客服模式，讓客戶感覺(jué)到他的服務(wù)助理就在客戶身邊，能主動(dòng)給出建議。

如今大模型技術(shù)的出現(xiàn)，使得這些假想可以變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，也為智能客服帶來(lái)新變革。大模型具有強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力，能處理各種類(lèi)型的客戶問(wèn)題，一個(gè)模型可覆蓋多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。比如，以前銀行客服產(chǎn)品在回答用戶當(dāng)期要還款金額這類(lèi)問(wèn)題時(shí)，只是被動(dòng)地告訴用戶結(jié)果，形式也比較單一?；诖竽Ｐ偷闹悄芸头梢栽诟嬖V還款金額的同時(shí)，還能主動(dòng)向用戶提供相關(guān)價(jià)值信息，幫客戶定制符合客戶需要的金融產(chǎn)品，從而提升銀行業(yè)績(jī)。

如果用戶使用了銀行AI Agent技術(shù)的智能客戶經(jīng)理，AI Agent可以與知識(shí)圖譜技術(shù)結(jié)合，將企業(yè)的業(yè)務(wù)知識(shí)、產(chǎn)品信息等構(gòu)建成知識(shí)圖譜，使智能客服能更準(zhǔn)確地進(jìn)行知識(shí)檢索和推理；與語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等技術(shù)融合，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)交互，客戶可通過(guò)語(yǔ)音、圖片等多種方式與客服交流，提升銀行服務(wù)的廣度和深度。AI Agent模式的銀行客服產(chǎn)品，將是未來(lái)銀行客服產(chǎn)品的趨勢(shì)。

二、銀行AI Agent客服產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)方式

現(xiàn)階段，基于AI Agent的產(chǎn)品市面上總體不多。2025年3月6日由中國(guó)大模型團(tuán)隊(duì)Monica發(fā)布的全球首款通用型 AI 智能體產(chǎn)品Manus，一經(jīng)推出，之所以如此火爆，主要是其產(chǎn)品特點(diǎn)符合了人們最普遍的產(chǎn)品期待。Manus 能夠獨(dú)立思考、規(guī)劃并執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，直接交付完整成果。接到用戶指令后，可直接操作電腦完成報(bào)告撰寫(xiě)、表格制作等工作，并導(dǎo)出符合需求的產(chǎn)品。讓用戶感覺(jué)到最懂你的助手就在你身邊。

基于AI Agent的客服產(chǎn)品，目前市面上還沒(méi)有普及，但作者相信一定是未來(lái)銀行客服產(chǎn)品的發(fā)展方向。對(duì)于銀行AI Agent客服產(chǎn)品的實(shí)現(xiàn)方式，大致上也可以分為兩類(lèi)，一類(lèi)是銀行自研，基于銀行現(xiàn)有技術(shù)和數(shù)據(jù)，打造屬于銀行自己的AI Agent產(chǎn)品，另一類(lèi)是接入到類(lèi)似于Manus這種成熟的產(chǎn)品，通過(guò)對(duì)方提供的服務(wù)結(jié)合銀行客服場(chǎng)景，來(lái)實(shí)現(xiàn)AI Agent客服產(chǎn)品。

不論使用哪一種，我們都會(huì)先構(gòu)建一些核心的產(chǎn)品架構(gòu)，來(lái)滿足未來(lái)的發(fā)展需求，也就意味著，我們可以先基于頂層設(shè)計(jì)，打造一個(gè)AI Agent產(chǎn)品框架，對(duì)于后續(xù)是自研AI Agent 還是使用成熟的AI Agent產(chǎn)品服務(wù)，都可以快速接入和切換，從而避免重復(fù)造輪子，節(jié)省研發(fā)成本。

對(duì)于核心架構(gòu)而言，銀行AI Agent客服產(chǎn)品主要由用戶界面、對(duì)話管理模塊、自然語(yǔ)言理解模塊、自然語(yǔ)言生成模塊、知識(shí)圖譜模塊、模型訓(xùn)練模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊和業(yè)務(wù)系統(tǒng)接口模塊組成。用戶通過(guò)用戶界面與系統(tǒng)進(jìn)行交互，系統(tǒng)接收用戶輸入后，由對(duì)話管理模塊進(jìn)行統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，自然語(yǔ)言理解模塊負(fù)責(zé)理解用戶意圖，自然語(yǔ)言生成模塊生成回復(fù)內(nèi)容，知識(shí)圖譜模塊提供知識(shí)支持，模型訓(xùn)練模塊不斷優(yōu)化系統(tǒng)性能，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊存儲(chǔ)各類(lèi)數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)接口模塊實(shí)現(xiàn)與銀行內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)的對(duì)接。如下圖所示。

每個(gè)模塊，我們可以作為單獨(dú)的服務(wù)進(jìn)行部署。這樣的好處是AI Agent客服產(chǎn)品的架構(gòu)比較清晰，模塊之間耦合度較低，便于未來(lái)對(duì)某個(gè)模塊進(jìn)行單獨(dú)升級(jí)，提升產(chǎn)品的可擴(kuò)展性，同時(shí)降低維護(hù)成本。各模塊的核心功能說(shuō)明如下。

• 用戶界面：提供用戶與 AI Agent 客服交互的入口，支持多種形式，如網(wǎng)頁(yè)端、移動(dòng)端 APP、微信公眾號(hào)等。用戶可以通過(guò)文本輸入、語(yǔ)音輸入等方式發(fā)起咨詢。
• 對(duì)話管理模塊：負(fù)責(zé)整個(gè)對(duì)話流程的管理和控制，記錄對(duì)話狀態(tài)，根據(jù)用戶輸入和系統(tǒng)回復(fù)的歷史信息，決定對(duì)話的走向，如是否需要進(jìn)一步追問(wèn)、是否完成業(yè)務(wù)處理等。
• 自然語(yǔ)言理解模塊：對(duì)用戶輸入的自然語(yǔ)言進(jìn)行分析，識(shí)別用戶的意圖、提取關(guān)鍵信息，將其轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)能夠理解的格式。例如，判斷用戶是咨詢理財(cái)產(chǎn)品信息、辦理轉(zhuǎn)賬業(yè)務(wù)還是查詢賬戶余額等。
• 自然語(yǔ)言生成模塊：根據(jù)自然語(yǔ)言理解模塊的結(jié)果和知識(shí)圖譜模塊提供的信息，生成自然流暢的回復(fù)內(nèi)容?；貜?fù)內(nèi)容可以是文本形式，也可以根據(jù)需要轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音輸出。
• 知識(shí)圖譜模塊：構(gòu)建銀行領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，將銀行的業(yè)務(wù)知識(shí)、產(chǎn)品信息、政策法規(guī)等以圖的形式進(jìn)行組織和存儲(chǔ)，方便系統(tǒng)進(jìn)行知識(shí)檢索和推理，為自然語(yǔ)言理解和生成提供支持。
• 模型訓(xùn)練模塊：使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)大量的歷史客服數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，不斷優(yōu)化自然語(yǔ)言理解和生成模型的性能，提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和智能水平。
• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊：存儲(chǔ)系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的各類(lèi)數(shù)據(jù)，包括用戶對(duì)話記錄、模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)、知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)等，為系統(tǒng)的分析和優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。
• 業(yè)務(wù)系統(tǒng)接口模塊：實(shí)現(xiàn)與銀行內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)的對(duì)接，如核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)、信用卡系統(tǒng)、理財(cái)系統(tǒng)等，根據(jù)用戶需求調(diào)用相應(yīng)的業(yè)務(wù)接口，完成業(yè)務(wù)查詢、辦理等操作。

基于上述AI Agent客服產(chǎn)品各模塊的功能說(shuō)明，構(gòu)建用戶AI Agent核心流程。當(dāng)用戶通過(guò)網(wǎng)頁(yè)端、移動(dòng)端等渠道發(fā)起咨詢或業(yè)務(wù)辦理請(qǐng)求時(shí)，用戶輸入首先被對(duì)話管理模塊接收。該模塊依據(jù)用戶歷史交互記錄與當(dāng)前輸入，判斷請(qǐng)求類(lèi)型，協(xié)調(diào)后續(xù)處理流程。

如果為簡(jiǎn)單咨詢，對(duì)話管理模塊將請(qǐng)求導(dǎo)向自然語(yǔ)言理解模塊。該模塊運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，剖析用戶意圖與關(guān)鍵信息，隨后從知識(shí)圖譜模塊中檢索相關(guān)知識(shí)，知識(shí)圖譜涵蓋銀行產(chǎn)品信息、業(yè)務(wù)流程、政策法規(guī)等海量數(shù)據(jù)。獲取知識(shí)后，自然語(yǔ)言生成模塊據(jù)此生成回復(fù)內(nèi)容，再由對(duì)話管理模塊反饋給用戶。

對(duì)于復(fù)雜業(yè)務(wù)辦理或咨詢，如貸款申請(qǐng)、復(fù)雜理財(cái)規(guī)劃等，AI Agent的多任務(wù)處理能力被充分調(diào)用，將復(fù)雜任務(wù)拆解為多個(gè)子任務(wù)，AI Agent客服系統(tǒng)通過(guò) API 接口從銀行核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)接口等獲取必要數(shù)據(jù)，如客戶財(cái)務(wù)狀況、產(chǎn)品庫(kù)存信息、市場(chǎng)行情等。

之后依據(jù)業(yè)務(wù)邏輯自主規(guī)劃執(zhí)行步驟，例如在貸款申請(qǐng)中，協(xié)助收集客戶資料、向風(fēng)險(xiǎn)管理部門(mén)獲取風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)，完成任務(wù)后生成詳細(xì)報(bào)告或解決方案，由對(duì)話管理模塊傳遞給用戶。

這種產(chǎn)品設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)在于可以提升服務(wù)效率，通過(guò)智能判斷與任務(wù)分配，快速響應(yīng)用戶需求，同時(shí)增強(qiáng)服務(wù)精準(zhǔn)度，借助知識(shí)圖譜與多系統(tǒng)數(shù)據(jù)支持，提供準(zhǔn)確解答與方案，無(wú)論是簡(jiǎn)單咨詢還是復(fù)雜業(yè)務(wù)，都能實(shí)現(xiàn)一站式服務(wù)，減少用戶等待與溝通成本。核心流程如下圖所示。

對(duì)于流程中的每一個(gè)步驟，都可以由相應(yīng)的模塊或組件完成，也便于團(tuán)隊(duì)成員分工協(xié)作，提升產(chǎn)品的實(shí)施效率。例如，在自然語(yǔ)音處理模塊，基于 Transformer 架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，在銀行領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。利用詞嵌入、位置嵌入等技術(shù)將文本轉(zhuǎn)化為向量表示，通過(guò)多頭注意力機(jī)制捕捉文本中的語(yǔ)義關(guān)系，經(jīng)全連接層輸出分類(lèi)結(jié)果（用戶意圖類(lèi)別）與關(guān)鍵信息提取結(jié)果。部分示例代碼如下：

對(duì)于AI Agent用到的知識(shí)圖譜模塊，可以使用 Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)知識(shí)圖譜。通過(guò) ETL（Extract，Transform，Load）工具從銀行各類(lèi)數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取等處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為節(jié)點(diǎn)與邊的形式加載到 Neo4j 中。查詢時(shí)，利用 Cypher 查詢語(yǔ)言根據(jù)自然語(yǔ)言理解模塊輸出的意圖與關(guān)鍵信息，從知識(shí)圖譜中檢索相關(guān)知識(shí)。

在自然語(yǔ)言模塊生成回復(fù)中，采用基于 Transformer 的序列到序列模型，將自然語(yǔ)言理解模塊輸出的意圖與知識(shí)圖譜檢索到的知識(shí)作為輸入，對(duì)應(yīng)回復(fù)文本作為輸出。生成回復(fù)時(shí)，模型根據(jù)輸入預(yù)測(cè)下一個(gè)詞的概率分布，選取概率最高的詞逐步生成回復(fù)文本。

三、總結(jié)

作為一款新興的 AI Agent 銀行客服產(chǎn)品，目前還處于探索階段。很顯然，AI Agent的銀行客服產(chǎn)品的確有很多優(yōu)秀，在服務(wù)效率方面，其能憑借自然語(yǔ)言處理技術(shù)快速響應(yīng)客戶咨詢，對(duì)于常見(jiàn)問(wèn)題瞬間給出答案，極大減少客戶等待時(shí)間。

在處理復(fù)雜業(yè)務(wù)時(shí)，可將企業(yè)貸款申請(qǐng)等復(fù)雜任務(wù)拆解并自主執(zhí)行，協(xié)調(diào)多部門(mén)，顯著提升業(yè)務(wù)辦理速度。在精準(zhǔn)度上，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)客戶意圖的理解，結(jié)合豐富的銀行知識(shí)圖譜，無(wú)論是理財(cái)規(guī)劃咨詢還是貸款業(yè)務(wù)解答，都能提供精確答復(fù)。

從用戶體驗(yàn)來(lái)看，產(chǎn)品支持多輪對(duì)話引導(dǎo)，貼合客戶溝通習(xí)慣，逐步明確需求，并且能依據(jù)客戶歷史數(shù)據(jù)挖掘潛在需求，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)，如為高凈值客戶定制高端理財(cái)方案，為普通客戶推薦日常優(yōu)惠，有效提升客戶滿意度。在業(yè)務(wù)拓展層面，精準(zhǔn)洞察客戶需求，挖掘潛在金融服務(wù)機(jī)會(huì)，促進(jìn)銀行新業(yè)務(wù)推廣和客戶資源深度開(kāi)發(fā)。

既然是AI Agent產(chǎn)品，在客戶使用時(shí)，銀行要向用戶明確告知，防止在處理客戶情緒激動(dòng)或投訴場(chǎng)景時(shí)，難以有效安撫客戶情緒，從而加劇與客戶的矛盾。在處理客戶大量敏感信息過(guò)程中，需要注意數(shù)據(jù)安全與隱私風(fēng)險(xiǎn)，做好防護(hù)措施，避免引發(fā)客戶信任危機(jī)。

為了進(jìn)一步提升AI Agent產(chǎn)品能力，需要增加復(fù)雜語(yǔ)義標(biāo)注數(shù)據(jù)，運(yùn)用對(duì)抗訓(xùn)練等技術(shù)提升對(duì)復(fù)雜語(yǔ)義的理解，定期更新和擴(kuò)充知識(shí)圖譜，提升知識(shí)覆蓋度與準(zhǔn)確性，建立快速學(xué)習(xí)機(jī)制，在新業(yè)務(wù)推出前對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行模擬培訓(xùn)，利用專(zhuān)家標(biāo)注數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)預(yù)演數(shù)據(jù)加速學(xué)習(xí)，同時(shí)建立實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，根據(jù)客戶咨詢快速優(yōu)化服務(wù)策略。

未來(lái)，AI Agent銀行客服產(chǎn)品將走向多模態(tài)融合交互，結(jié)合語(yǔ)音、圖像、手勢(shì)等多種交互方式，為客戶提供更便捷、自然的交互體驗(yàn)，如客戶可通過(guò)上傳圖片咨詢信用卡卡面定制服務(wù)，或通過(guò)語(yǔ)音指令完成復(fù)雜業(yè)務(wù)操作。

同時(shí)，借助更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從客戶需求預(yù)測(cè)到主動(dòng)服務(wù)推送的全流程智能化，為每位客戶提供獨(dú)一無(wú)二的金融服務(wù)體驗(yàn)，如根據(jù)客戶生活場(chǎng)景主動(dòng)推薦合適金融產(chǎn)品。

產(chǎn)品還將與金融生態(tài)深度融合，不僅局限于銀行內(nèi)部服務(wù)，還將與上下游金融機(jī)構(gòu)、第三方服務(wù)平臺(tái)等協(xié)同，為客戶提供一站式綜合金融服務(wù)，如在客戶進(jìn)行跨境電商交易時(shí)，自動(dòng)協(xié)調(diào)銀行、支付機(jī)構(gòu)、物流金融等多環(huán)節(jié)服務(wù)。

隨著 AI 技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用加深，可解釋性 AI 技術(shù)也將得到發(fā)展，讓客戶和監(jiān)管機(jī)構(gòu)清晰了解 AI 客服服務(wù)決策依據(jù)，增強(qiáng)信任度 。這需要銀行各團(tuán)隊(duì)之間通力協(xié)作，是一項(xiàng)非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程，艱難卻有價(jià)值！