中國銀行業協會7月5日在北京發布的《中國銀行業客服中心發展報告（2016）》顯示，截至2016年末，提供微信服務的客服中心占比89%，提供互聯網渠道在線服務的客服中心占比70%，提供短信服務的客服中心占比68%，提供郵件服務的客服中心占比55%，提供手機客戶端（APP）服務的客服中心占比42%，提供視頻服務的客服中心占比27%，提供微博服務的客服中心占比26%。

　　值得注意的是，2016年銀行業客服中心人工接通電話量較2015年有所下降。《報告》顯示，2016年全年人工接通電話量為10.45億通，較2015年下降1.42個百分點。

　　此外《報告》顯示，2016年銀行業客服中心電話人工服務平均應答速度為15秒，與2015年持平；截至2106年末，銀行業客服中心從業人員為5.36萬人，較2015年增加8.3%。

　　“話務量減少的原因之一是引入了人工智能技術。”銀行業協會相關負責人說。他介紹，以前當話務量暴增時，客服中心的傳統做法是大量招聘客服代表來提升運營能力，但進入移動互聯網時代，加之人工智能技術興起，智能機器人客服正受到各家銀行的青睞。

　　具體來看，借助語音識別、大數據、搜索引擎技術，客服中心可以把客戶問題、知識標準問法、知識標準答案三者對應匹配。在此基礎上，智能客服能夠自動、精準地回答客戶的一般性提問，還可全天候待命，通過多個渠道同時與多個客戶交流，提高了服務效率，節約了人力成本。

　　“移動互聯網時代，客戶的溝通行為、習慣也相應發生了變化，他們更希望獲得個性化、高效率、隨處可得的銀行客戶服務。”上述負責人說，因此銀行業客服中心由單一中心向綜合交互平臺轉變勢在必行。

　　目前，“語音識別技術”已先行先試。業內人士介紹，傳統人工接通電話模式使用的是“互動式語音應答（IVR）技術”，但缺點是需要客戶頻繁操作。例如，客戶接通電話后，要根據語音導航系統的提示，按下相應的數字鍵來選擇相應的業務菜單，常常會出現客戶找不到所需菜單功能最終放棄接聽的情況。

　　“語音識別技術”則直擊上述問題的痛點。具體來看，客戶撥打客服電話后，不用跟隨語音導航，只要說出自己的需求，后臺就可以完成自動識別，直接轉至相應的自助服務，從而實現了IVR菜單扁平化管理，提升客戶使用的便捷度。