在数字时代背景下，尽管人工智能客服已广泛运用，却普遍缺乏人性化特点，这一现象引发了用户广泛的诟病。2024年，在长三角地区女职工数字技能竞赛的人工智能训练环节中，上海银行的参赛团队提出了一项创新方案，为解决此问题提供了新的思路与期待。
上海银行参赛团队简介
陈嘉琳与陆文捷作为上海银行的代表参赛。在众多竞争者中，她们凭借卓越表现脱颖而出，历经多轮激烈角逐。2024年竞赛现场，她们从容应对各种挑战。她们是从众多员工中经过精心选拔产生的。上海银行对此活动的积极参与，体现了其对数字技术发展及员工数字技能提升的重视。此举旨在紧跟数字时代潮流，明确银行在AI客服领域的未来发展方向。
上海银行在选拔参赛者过程中实施了严格的标准，着重强调选手需在人工智能训练等多个领域拥有扎实的专业基础。该选拔环节耗费了巨大资源，尽管如此，经过层层筛选，最终脱颖而出的选手在竞赛中获得了荣誉。
结合大模型技术生成问答对话
上海银行参赛团队为增强AI客服的亲近感，采用了结合大模型技术以实现“问答对话”功能的策略。在数字化趋势迅猛发展的今天，大模型技术在数字技术领域占据着核心地位。在实施过程中，该团队特别重视不同用户的使用体验，特别是老年用户群体。考虑到他们语速较慢，经常出现停顿，上海银行团队在制作问答对话时，对此进行了充分考量。这种问答对话的构建并非简单的语言堆积，而是基于大量用户调研数据，建立了合理的逻辑关系。
此外，这些大型模型技术所创造的问答互动功能，在多个业务领域均能实现智能匹配。以金融产品咨询和客户投诉等具体场景为例，问答互动将实施差异化的引导策略。这些策略均基于对用户行为进行的大数据分析。
ASR和TTS技术的应用
客服机器人设计中融入语音转文本（ASR）与文本转语音（TTS）技术，成为增强AI客服亲近感的关键策略之一。具体操作中，ASR技术能够精确地捕捉客户的语音信息。根据2024年的数据研究，应用ASR技术后，语音识别的准确性提升了大约30%。这种高精度的识别为客服提供了解答问题的精确依据。
TTS技术提升了AI客服的互动体验，使其回应更为生动，并有效传达给用户。AI客服与TTS技术的结合，确保了机器人接听与解答问题时的流畅与自然。在2024年长三角地区举办的女性职工数字技能竞赛中，这一特性被评审团认为是一项显著的优势。
上海银行在AI技术探索方面的努力
上海银行持续深化对大模型技术的应用研究。以海小智、海小慧等为代表的数字人、AI客服和AI交易员等AI角色，已在不同应用场景中取得成功应用。这一成就体现了上海银行在数字化转型道路上取得的显著成果。
银行通过融合大模型技术与私有知识库，构建了问答系统，并在该体系内对大模型在客户服务全流程中的应用进行了细致探究。这项研究的目的是全面提高运营效率。根据2024年内部运营数据，实施该方法后，客服的平均响应时间减少了大约20%。
Agent智能体建设数字员工
上海银行正在探索使用Agent智能体技术，以构建“数字员工”这一创新项目。该项目的核心目标是向客户呈现更为贴心、关怀备至且全程伴随的金融服务。在实际的金融服务运用中，这些数字员工能够与客户保持持续的交流。对于客户多元化的金融需求，数字员工能够提供个性化的指导服务。例如，对于有投资意愿的客户，数字员工会根据市场动态提供相应的投资建议。
数字员工的建设基于领先的AI技术，同时融合了银行在客户服务领域的深入理解。面向未来，这些数字员工有潜力成为上海银行在金融服务领域的一张崭新名片。
竞赛的影响力和意义
江浙沪皖四省市总工会联合举办的数字技能竞赛在长三角地区正式启动，是本区域同类竞赛的首场盛会。这一举措标志着江浙沪皖地区对女性在数字技能领域成长的关注与推动进入新阶段。竞赛现场，各参赛队伍激烈角逐，充分展示了各自的技术水平。
上海银行在本届竞赛中取得了显著成绩。竞赛所采用的系统化知识库构建方法和智能语音机器人的流程编排技术，为上海银行在智能客户服务领域的探索实践提供了有力支持。此举有助于推进金融服务与数字技术的深度融合。面向未来，此类竞赛有望激发更多金融机构在人工智能客服温度提升等领域的更大投入。
上海银行在竞赛中的表现引发了公众的深思，那么，其他金融机构又能从中借鉴到哪些宝贵的经验？我们热切期待读者的评论和讨论。此外，我们也诚挚邀请大家点赞并分享这篇文章。
