【摘要】中国银联客服中心成立于2003年，是中国银联对外服务的窗口，制订并推广银联品牌客户服务标准，以客户需求为驱动，以改善客户体验为核心，以增强智能化服务为手段，以服务口碑提升品牌价值，以服务质量提升客户满意度和忠诚度。本文围绕中国银联如何通过AI大模型技术，重塑智能高效的服务流程，有效提高智能服务的运营效率，为客户创造更优质的服务体验。

中国银联客服中心实行两地双中心的运营服务模式，覆盖电话、官网、云闪付APP等7大服务渠道，面向境内外持卡人、商户、银行及相关行业机构等提供近200种业务咨询和投诉处理服务，同时承担了总分公司营销活动配置、投诉补偿、风险交易核查等运营服务，构建了“服务+运营”双轮驱动的价值中心。

中国银联客服中心介绍

中国银联客服中心肩负“支付为民”的使命和职责，坚持以客户为中心，聚力纾客户之难，解客之忧。2005年8月成功获得ISO9001质量管理体系认证，是全国银行卡客服行业中首家通过认证的单位。2010年8月，又成功通过CCCS五星认证，获得全国最佳呼叫中心的殊荣。在“数智化革命”深入发展的新阶段，客服中心将充分发挥“大模型+”客服场景核心驱动力，加快数智化应用，培育新质生产力，谱写客户服务新篇章，铸就一流服务新标杆。

（一）优化服务模式，分客群分场景多元化服务，让服务更有温度

构建客户标签和画像体系，针对不同客群特征，量身定制个性化服务策略和差异化解决方案，以满足客户多元化的服务需求。

· 将简单高频的业务引导客户自助解决，围绕银联重点产品及政府消费券活动，如通过云闪付APP查询交易记录、信用卡还款等业务咨询、办理场景，搭建了5,000余个智能服务场景，自助智能占比达83.6%，智能解决率达82.7%。

· 针对复杂业务，我们秉持“客户至上”的原则，梳理并搭建200余个机器人无法解决的复杂业务场景，如用户在使用云闪付进行交易时，遇到风险类报错，为确保用户资金安全以及提升用户体验，机器人识别到为风险业务后主动为客户提供人工服务。

· 积极响应国家号召，完善老年人和外籍来华人员等特殊客群服务体验，精简交互和答案话术、优化英文等意图识别模型，着力完善多层次和多元化的客户服务体系，让老年人、外籍来华人员等群体能用、爱用、享用。

（二）打牢客户服务基础，做好金融消费者权益保护，让服务更安全便捷

近几年，消费者维权意识日益增强，对售后保障、产品使用体验等方面的关注显著提升，“一言不合，诉诸监管”的情形愈发频繁。银联高度重视消费者权益保护和客户体验工作。

· 搭建32个智能客服“投诉预警”模型，银联智能客服系统一旦捕捉到客户有情绪激动或提及到上级监管机构等升级投诉倾向时，人工会及时干预解决客户问题，降低舆情及投诉风险。

· 建设紧急场景绿色服务通道。针对高风险紧急场景，例如手机丢失、账户被盗、诈骗等，客户可能会因为个人资金损失感到恐慌，智能语音导航系统识别客户该类情况后，第一时间为客户转至人工服务进行处理，提供快速、高效的服务，大大提高客户的满意度和信任度。

（三）“大模型+”客户服务场景探索落地，提升智能服务水平，让服务更高效

积极探索AI大模型应用潜力，致力提升服务运营效率和客户体验。已实现将大模型技术应用于文本机器人和语音机器人的意图语料编写、外呼机器人的话术设计、文本机器人的FAQ撰写三大智能运营核心场景。

在构建更加高效运营流程的同时，提升机器人意图识别准确率和解决率，并为客户带来更加卓越的智能服务体验。

（四）融合客户受挫场景数据，加速向主动服务转型，让服务更及时主动

通过智能外呼系统，我们将银联业务场景与客户在云闪付APP中的标签数据、轨迹数据和交易数据进行深度融合。客户服务中心致力于打造C端客户断点挽回服务经营策略。

经营策略主要基于生成式大语言模型和判别式深度学习小模型技术。大模型主要应用于话术生成和语料生成环节，快速生成丰富的对话语料，增加交互多样性，提升机器人理解能力、拟人度和友好度。小模型则应用于意图理解环节，用于正确理解与语料相似的客户问题，并结合知识库中已有FAQ给予客户正确答案。

业务层面通过建设黑、白名单库及触客次数管控等功能确保合规触客。我们还借助云闪付APP埋点数据，以主动服务的形式在客户办理业务受挫时及时外呼介入，有效挽救业务体验受损点。同时，我们还借助轨迹数据精准分析服务经营策略所产生的实际效果，用于后续策略优化。通过断点服务关怀式外呼，打造无处不在的主动服务管家，颠覆传统外呼模式，重塑与客户的亲密关系，提升服务体验，增加用户粘性，在促进业务办理率的同时创造经济价值。

最佳实践案例：利用生成式AI大模型能力，打造智能服务运营助手

客户服务中心已建设包括文本机器人、智能IVR导航以及智能外呼机器人在内的多元化智能服务体系，覆盖从文本到语音、从被动到主动的全方位服务场景。我们借助生成式AI大模型技术，协同传统小模型，可以有效提高智能服务的运营效率，为客户创造更优质的服务体验。

以机器人语料撰写场景为例，为了提升机器人准确识别客户意图的能力，针对每个机器人意图，都需要构建庞大的训练语料库。鉴于中文语法的复杂性、语序的灵活性和词语的多义性，运营人员必须精心编写大量语料，确保覆盖用户日常咨询的各种表述方式。因此，运营团队在准备训练语料的过程中，需要投入大量时间和精力。

通过大语言模型辅助助手平台，运营人员只需简单输入希望扩写的客户意图，系统便能自动生成大量高质量语料。

下图展示了针对“如何参加5元购买江西学生62省钱月卡”意图，系统自动生成50条符合该意图的语料内容。

经实践，大模型在语料撰写场景的应用可将运营人员工作效率提升87%。同时，大模型生成的语料展现出丰富的多样性，涵盖多种语言表达形式，使小模型机器人在训练过程中能够更深入地理解中文的复杂语法，从而进一步提高机器人的识别准确率。目前文本机器人、导航机器人的意图识别准确率分别可达98.96%和98.28%，有效提高机器人服务质量和客户体验。

最佳实践案例：

数智转型赋能服务模式优化，有效提升金融无障碍服务水平

中国银联客户服务中心坚守“为客户提供有温度的服务”初心，通过数字化和智能化转型，重塑智能高效的服务流程、搭建多元融通的服务渠道和让用户更好地感受“无断点”的专属服务。

· 通过客户服务数据挖掘和人工优秀服务经验沉淀，构建了客户体验受挫和投诉预警预测体系。

· 采用“智能模型+投诉处理专家团队”的协作运营模式，智能识别客户的投诉意图倾向后，主动为客户转接至投诉专家组进行处理。

· 通过智能识别用户身份，如老年用户、云闪付62会员、银联高端卡用户等，进线直接转接至专属人工坐席提供专业服务。

· 通过数据信息探测提升智能风险防范，在客户进行智能服务交互中，系统探测到涉及风险类业务，直接快速转风险坐席人工处理，为客户提供更多一层的资金安全保障。

· 同时将智能交互过程中的服务信息聚类传输至人工坐席，通过人机协同精准解决客户体验痛点问题。

最佳实践案例：数智转型赋能服务模式优化，有效提升金融无障碍服务水平

云闪付APP信用卡申卡业务是收入贡献的重要构成部分，用户可直接通过APP浏览各种信用卡权益及申请福利，并按页面提示提交相关材料完成申请。然而，实际完整提交申卡资料的客户占比较低。为提升申卡业务的客户服务体验，我们从用户行为角度对申卡用户旅程进行梳理，发现用户在“浏览卡信息”“填写申卡信息”及“查看申卡结果”三个阶段均会产生断点。

为促进申卡业务发展，考虑投入产出比，我们将目标锁定在“填写申卡信息过程中放弃的用户”。当用户发生断点后，我们及时通过智能外呼方式联系客户进行断点挽回触达，引导其完成申卡，并发送申卡链接短信。支持客户点击短链后直接跳转至申卡页面完成申卡，操作简便快捷。触达完成后，我们利用客户轨迹数据和交易数据进行触达效果追踪。外呼后34.7%的接通用户再次访问申卡页面完成信息填写及提交。