14家上市銀行遠程銀行有新進展 AI時代客戶服務迎智能化新命題

從線下“面對面”到線上“屏對屏”，藉助實時音視頻技術與客戶互動，如今，銀行正在遠程重塑金融業務流程。

今年7月，中國銀行業協會發布的《中國銀行業客服中心與遠程銀行發展報告（2023）》顯示，據不完全統計，截至2023年末，31家銀行客服中心更名爲遠程銀行中心，同比提高10個百分點，另外12家銀行客服中心計劃更名爲遠程銀行中心，同比提高1個百分點。在服務渠道上，開通視頻服務的客服中心與遠程銀行數量近3年增長迅速。

然而，遠程銀行不僅僅是銀行業務“搬上”線上渠道，而是客服、櫃面、信貸場景下金融服務全鏈條的線上化轉移，面臨着新的監管規則要求，更關乎銀行數字化轉型架構的整體變革。

伴隨着大模型在銀行業的應用落地，進入AI時代的遠程銀行也迎來新變化。

21世紀經濟報道記者梳理包括6家國有銀行、8家股份制銀行在內的14家頭部上市銀行2024年半年報發現，遠程銀行與客戶服務已成爲中大型銀行大模型應用最爲廣泛的場景之一，在智能外呼、智能營銷、智能質檢、虛擬數字人以及客戶身份遠程覈實等多個層面實現落地。

然而，網絡延遲、通話質量、噪音等問題都會影響遠程銀行的服務質量，人工智能技術的革新也爲遠程銀行帶來新挑戰，如Deepfake（深度僞造）技術的“一鍵換臉”加大了遠程銀行的風控難度。

遠程銀行推動業務架構變革

銀行每個業務條線的數智化轉型，都會帶來業務架構的變革。遠程銀行也不例外。

遠程銀行需要通過實時音視頻互動技術與銀行衆多金融服務場景相結合，來實現理財、信貸、客服、風控、營銷等衆多金融服務的遠程辦理，因此需要集納多個業務條線的專業場景知識與技術能力。

一家股份制銀行遠程銀行負責人告訴記者，其所在銀行的遠程銀行是由傳統客服中心轉型升級而來，隸屬於總行運營管理部下的二級管理部門，提供綜合化服務，兼具服務、運營、經營綜合金融服務平臺的屬性，需要一個適用範圍非常廣的遠程銀行平臺架構。

建設統一中臺架構，是大部分銀行實現知識複用和能力共享的一大途徑。

一直以來行業都存在“中臺化”與“去中臺化”兩大趨勢的爭論。一方面機構需要建設中臺架構，整合各業務條線基礎通用的技術能力，在前臺與後臺之間打通業務條線壁壘，實現能力的提升。另一方面，過於複雜厚重的“大中臺”可能面臨複用度較低、業務側實際中臺應用不足的問題。

場景和需求，成爲中颱是否能夠真正發揮作用的兩大關鍵詞。

在騰訊金融雲副總經理王豐輝看來，遠程銀行所需的音視頻技術、雲渲染技術、數字人、AI等技術，是零售、信用卡、運營等多部門都可以使用的共性能力，如果每個部門自建將帶來大量的重複建設與浪費。基於全行統一的音視頻中臺，不同部門可以根據自己需要的業務場景做靈活編排，實現技術的落地應用。

據交通銀行金融科技部副總經理孫莉介紹，交行通過建設企業級音視頻中臺，爲多渠道、多場景的應用提供了積木式、可插拔的音視頻應用組件。不僅具備實時音視頻、即時通訊、視頻直播、視頻點播，視頻存儲管理等音視頻的基礎能力，而且結合人工智能自研了種類豐富、靈活多變的金融數字化視頻組件工具箱，實現業務流和音頻流的雙耦合，支持音視頻應用快速落地。

大模型提升客戶服務智能化水平

在實時音視頻互動技術之外，近年來大模型浪潮大幅提升了遠程銀行的服務能力。

在14家頭部上市銀行半年報中，遠程銀行與智慧服務往往同時被提起。

例如工行提到智慧遠程銀行全面升級，持續拓展智能服務及遠程音視頻協同服務場景，加快大模型技術在數字客服領域應用推廣；建行在遠程智能銀行服務中提到，加快服務數智化轉型，在語音與文本服務的基礎上豐富交互手段，推出視頻客服，以及電話服務嵌入微信多媒體信息交互的“慧視圖”功能，強化語音導航機器人智能分流能力等；交通銀行則是在“雲上交行”，運用生物識別、智能語音、圖像識別等技術推動業務流程再造優化，實現客戶身份遠程覈實，提升部分貸款產品覈實效率，在反洗錢、反電詐領域試點AI解決方案，增強風險防控能力，並應用虛擬數字人技術提供全天候服務，提升對客服務智能化水平。

在具體場景上，今年7月剛剛實施的“雙錄新政”被多個採訪對象屢次提及。

今年年初，國家金融監督管理總局在《個人貸款管理辦法》中提到，對個人貸款和部分小微企業貸款，銀行可根據業務需要，通過遠程方式進行簽約和視頻面談，金額不超過20萬元的可以通過遠程簽約，但超過20萬元貸款的，借款人必須親自前往銀行進行面對面簽約，並進行錄音錄像。

“我有次去其他銀行買保險，‘雙錄’做了七次，每次都快到最後一個環節顯示需要重新錄製。”某銀行軟件開發業務專家告訴記者，“雙錄”非常影響客戶體驗。據瞭解，交行在雙錄過程中增加了AI能力，將視頻質檢的審覈效率提升到了70%。“原來金融服務中心集中式的視頻複覈座席人員看一個視頻需要10—15分鐘，現在基於AI質檢的結果複覈，只要1—3分鐘就可以完成這一業務。”相關業務人員表示，基於AI能力的應用，可以大量減少人員的重複勞動。

記者注意到，平安銀行在半年報中提到，目前其AI技術已應用於營銷、客服、催收等多個觸客場景的質檢工作，上半年AI質檢配置模型超過500個，調用量已超4.5億次。

然而，AI等技術的發展也爲遠程銀行帶來新的挑戰。

近年來基於AI技術的Deepfake（深度僞造）技術欺詐日益猖獗，Deepfake能夠快速學習被仿冒者的樣貌及聲音，爲遠程金融賬戶開戶、賬戶登錄、移動支付、理財保險身份鑑別等各種金融應用場景中的人臉識別帶來風險。

王豐輝向記者表示，目前金融行業同樣通過大模型學習能力，與Deepfake展開AI攻防戰。“原來的模型是基於大量樣本學習解決小領域的問題，而現在的大模型是基於一兩個樣本學習相關特徵，來識別出AI換臉攻擊。”他提到，基於大模型的自學習能力，可以像人一樣識別出虛假人臉的“眼睛和嘴巴好奇怪，大概率是經過編輯的”這一信息，從而判斷實現反欺詐防禦。

據記者瞭解，金融機構在遠程銀行反欺詐過程中，既需要用AI的能力抑制相關風險，也依然非常看重短信驗證碼、交易密碼等傳統鑑別模式，結合起來確保客戶安全。

遠程銀行相關標準規範加速制定中

儘管遠程銀行多渠道迅猛發展，但在展業範圍和技術標準方面，行業呼籲監管給予明確的指導規範。

前述股份制銀行業務負責人坦言，雖然央行在《金融科技發展規劃（2022—2025年）》，就提出探索使用遠程音視頻等技術提升貸前、貸中、貸後“三查”效率和融資結算的線上化、數字化水平，但對於遠程銀行可以開展的業務範圍、業務類型、管理要求等各方面還缺乏明確的指導。“比如現在很多銀行開展了虛擬數字人的諮詢業務，但線下網點理財經理必須要有相關資質才能做理財介紹，數字人能否提供服務，還是需要以人機協同的方式提供服務，都需要監管指導。”他表示。

記者瞭解到，在人民銀行領導下，北京金融科技產業聯盟成立了人工智能專委會音視頻金融應用工作組，包括交通銀行在內的多家銀行均參與了《遠程音視頻手機銀行技術規範》行業標準的研製，目前該標準已經進入最後報批階段。該標準將爲銀行業推進金融音視頻應用提供規範指引，推動金融音視頻應用的快速、規範發展。