坑爹的银行AI客服，目的就是阻止你转人工

来源|冰川思享号

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

AI客服的作用，阻挡住你找到真人

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

人工是稀缺资源，留给更值钱的业务

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

别指望让智能客服把业务办掉

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

两者互补，实现效率与温度融合

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。

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