數(shù)字化業(yè)務(wù)的渠道已經(jīng)大面積產(chǎn)生，而現(xiàn)在的消費人群則還沒有習慣用很大的金額在網(wǎng)上直接成交一個金融產(chǎn)品（理財類是有可能的），大家可能因為認知的復(fù)雜性很難接受這個概念，但是你們可以想像，當00后，甚至00后的下一代他們出來工作，成家立業(yè)之后，這一代伴隨QQ成長起來的用戶，一定所有的生活，衣食住行的全部解決方案都來自互聯(lián)網(wǎng)，那么像保險、金融服務(wù)這樣的產(chǎn)品同樣的也會在各種各樣的渠道接觸的場景當中看到這樣的產(chǎn)品露出，看到相關(guān)的品牌露出，我們做簡單產(chǎn)品的獲客是完全有可能的。未來金融產(chǎn)品的獲客的初次場景都在互聯(lián)網(wǎng)上。這種場景下，金融行業(yè)需要應(yīng)對除了來自自身消費者、產(chǎn)品創(chuàng)新、消費行為模式改變的挑戰(zhàn)，最多的還是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)帶來的挑戰(zhàn)。面向金融行業(yè)，他們也在提供金融產(chǎn)品服務(wù)的時候，他們的優(yōu)勢是什么，天然的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，接觸渠道的優(yōu)勢，服務(wù)場景各種碎片化的交互場景的優(yōu)勢，在傳統(tǒng)金融行業(yè)來說，現(xiàn)在就必須為未來做好準備。這個準備就是要靠科技，靠我們的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，靠我們的以客戶為中心的經(jīng)營理念，重新帶動傳統(tǒng)金融企業(yè)向未來應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的金融業(yè)務(wù)競爭來打造我們自己的核心競爭力。 　　回到剛才那句話的另一個概念：什么叫以客戶為中心？以客戶為中心可以簡單理解為兩句話：客戶數(shù)據(jù)洞察以及客戶數(shù)據(jù)洞察結(jié)果的應(yīng)用。過去傳統(tǒng)金融行業(yè)，把客戶數(shù)據(jù)洞察做得很好的有嗎？我可以告訴大家，幾乎沒有。很多公司花了很大的價錢，建了CRM系統(tǒng)，但實際上真正能夠把數(shù)據(jù)洞察輸出為業(yè)務(wù)模型，再把業(yè)務(wù)模型賦予到業(yè)務(wù)流程的策略制定和實施上，少之又少，微乎其微。因為傳統(tǒng)金融的業(yè)務(wù)開展起來太容易了，我們開個銀行，有個門店在那里，有個招牌掛銀行兩個字，自然就有人來存錢了。政策優(yōu)勢讓我們在存貸差當中獲取很大的利益，消費者的信息溝通不對稱，也能夠讓我們的業(yè)務(wù)員團隊、渠道活得非常滋潤。所以直接toC的業(yè)務(wù)模式，傳統(tǒng)的金融過去幾乎是沒有的，因為我們不開展這些科技投入，不做這些大規(guī)模的經(jīng)營變革、經(jīng)營戰(zhàn)略的變革，已經(jīng)活得很好。這導(dǎo)致我們現(xiàn)在的核心競爭力離將來要應(yīng)對的這場互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)和數(shù)字化模式轉(zhuǎn)型帶來的挑戰(zhàn)是遠遠不夠的，所以實際上在座的廠商，今天來的廠商很多，我覺得你們還有很多可作為的市場空間。客戶數(shù)據(jù)洞察，大家為什么說他們做得不太好呢？實際上是因為我們接觸客戶的場景太少，我們的接觸點太少了，我們能夠獲取的數(shù)據(jù)靜態(tài)的、動態(tài)的數(shù)據(jù)管理并不全面，我們數(shù)據(jù)字段維度不夠豐富，這些都是洞察的來源，數(shù)據(jù)源的管理還有很大的提升空間。數(shù)據(jù)來源都做不好，何談數(shù)據(jù)洞察結(jié)果的應(yīng)用呢？當然數(shù)據(jù)洞察結(jié)果的應(yīng)用，如果有優(yōu)秀企業(yè)在行業(yè)當中積累業(yè)務(wù)經(jīng)驗，可以讓其他同業(yè)學習和借鑒的時候，可以快速把洞察結(jié)果的應(yīng)用推向我們的市場，但是當我們的業(yè)務(wù)流程，當我們的營銷、服務(wù)渠道還非常傳統(tǒng)的情況下，這類數(shù)據(jù)洞察的結(jié)果要付諸實踐，也還是相當不靈活或者沒有辦法直達客戶。我們讓客戶感受到的體驗創(chuàng)新非常的膚淺，很表面，我們能把一個界面設(shè)計得非常友好，在我們的業(yè)內(nèi)已經(jīng)是很不錯的標桿。 　　前陣子我們看到太保出了一個智能決策投保方案的H5的動畫，其實里面沒有多少"智能"技術(shù)含量，最大的成果是營銷界面的設(shè)計，模仿大白的機器人的形象，讓我們看到原來咨詢保險的顧問方案的過程可以變得相對有趣，相對活潑，這已經(jīng)是我們很大的提升。 　　數(shù)字化業(yè)務(wù)，主要是指未來消費者利用手機和互聯(lián)網(wǎng)跟服務(wù)供應(yīng)商接觸的業(yè)務(wù)處理方式。這類業(yè)務(wù)所有的接觸方式、溝通方式都是以計算機和網(wǎng)絡(luò)科技的移動互聯(lián)技術(shù)來連接的，我們需要在這個過程中向用戶提供數(shù)字化服務(wù)的渠道、方式，我們的產(chǎn)品呈現(xiàn)出來要更加的像一個電子商務(wù)的產(chǎn)品，這些都是我們要應(yīng)對的所謂數(shù)字化業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的目標和方向。 　　那么，我們怎么實現(xiàn)呢？技術(shù)手段有哪些呢？在波士頓咨詢的行業(yè)分析報告里提出來，金融科技包括：圖上的人工智能、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)技術(shù)、移動互聯(lián)、物聯(lián)網(wǎng)以及支撐這些應(yīng)用運算的基礎(chǔ)的平臺，是云計算和分布式架構(gòu)，未來的系統(tǒng)都會做得非常模塊化、組件化，現(xiàn)在一個系統(tǒng)幾十個模塊，一個公司有幾十個應(yīng)用系統(tǒng)，一個保險公司有六七十個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，綜合業(yè)務(wù)多一點的百十來個。現(xiàn)在已經(jīng)有很多金融企業(yè)的CIO預(yù)見到了未來我們公司的系統(tǒng)是一千個，絕對不是幾十個上百個，而是上千個，所有的這些都是由分布式架構(gòu)，我們新的靈活的微服務(wù)的系統(tǒng)架構(gòu)來支撐的運行模式。 　　下面來看一張圖（今天早上工信部通信企業(yè)協(xié)會電信增值委的胡主任提到CCSO的標準，我本人也是這個標準的專家評審，這個標準的注冊培訓課程我是其中主要的核心講師），這是我的課件中經(jīng)常講的一張圖片：呼叫中心的定位。不管是叫客戶聯(lián)絡(luò)中心還是叫什么客服體驗中心，呼叫中心的定位就是一個技術(shù)平臺，這個平臺上面加載了什么樣的業(yè)務(wù)應(yīng)用決定它屬于哪個部門和哪個業(yè)務(wù)單元，也決定了它能夠參與企業(yè)的業(yè)務(wù)價值鏈的哪個深度和哪個廣度。而只要做客戶溝通管理的業(yè)務(wù)策略，我們都將之歸屬為CRM的策略。呼叫中心永遠都是CRM策略的最佳執(zhí)行者。它參與企業(yè)經(jīng)營的售前、售中、售后，那就被賦于不同的業(yè)務(wù)價值。一個呼叫中心在企業(yè)的地位往往是由它參與到企業(yè)的業(yè)務(wù)價值鏈的廣度和深度來決定的，你電話接得很好，滿意度很高，那么售后這個層面就算做得很好。所有的企業(yè)都不可能和客戶做一次性買賣賺錢，我們電商的平臺更是貫徹CRM的理念--重購才是利潤的來源。所以只有滿意了才能再買東西，所以我們最多的CRM應(yīng)用都是在售后，服務(wù)過程中滿意以及更多的客戶接觸點上可以讓客戶和我們發(fā)生互動，發(fā)生有價值的互動，我可以生產(chǎn)產(chǎn)品、推銷產(chǎn)品，服務(wù)好的同時，我也可以宣傳產(chǎn)品、推銷產(chǎn)品，這都是呼叫中心的業(yè)務(wù)價值輸出在我們的企業(yè)的經(jīng)營活動的價值鏈上，創(chuàng)造產(chǎn)出。所以一個呼叫中心既能夠做營銷，又能夠做銷售，還能做好客戶服務(wù)，這是最高級別的定位。 　　要把呼叫中心運營好，我們認為從專業(yè)的咨詢或者運營專家的角度出發(fā)，呼叫中心要運營好就是三個方面：管好數(shù)據(jù)，管好流程，管好人。每個方向重點又是什么呢？我們要看到，數(shù)據(jù)最核心的是要管理三個方面：一是規(guī)模，數(shù)據(jù)一定要海量數(shù)據(jù)才談得上大數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)才有價值。數(shù)據(jù)的質(zhì)量，是指它的完整性、準確性、唯一性，這些都是我們做CRM特別關(guān)注的一點。現(xiàn)在很多技術(shù)在表面上說大數(shù)據(jù)，但是我們?nèi)栍袔讉€呼叫中心能做到客戶身份唯一識別，很少。特別是傳統(tǒng)的金融行業(yè)里的某些領(lǐng)域，真的都是業(yè)務(wù)員的電話，都是代理人的電話，都是渠道留下來的電話，你根本找不到本人，所以我們做數(shù)據(jù)的管理、獲取、清洗規(guī)則的統(tǒng)一、識別，這是我們要做好服務(wù)、做好營銷策劃的最核心的基礎(chǔ)。當所有的數(shù)據(jù)達到可用級別的時候，規(guī)模和質(zhì)量都達到一定標準的時候，才能做洞察，不要一堆垃圾數(shù)據(jù)在那里建模，建出來的也是錯誤的。有可用性達到可用標準的數(shù)據(jù)才能做洞察，洞察是找規(guī)律，業(yè)務(wù)成交規(guī)律，客戶消費行為規(guī)律，我們要看很多的方向。這個領(lǐng)域永遠不缺技術(shù)，永遠不是哪家公司大數(shù)據(jù)運算能力好、工具好，我們?nèi)钡氖菢I(yè)務(wù)經(jīng)驗、業(yè)務(wù)策略，有業(yè)務(wù)經(jīng)驗的人來掌握和使用或者帶領(lǐng)我們的技術(shù)團隊來進行洞察、分析。我想知道我的成交客戶的畫像、高價值客戶的畫像、高風險客戶的畫像，這些畫像不是簡單一次性提交的模型就能跑出來的，當真正要做技術(shù)植入解決方案的時候，業(yè)務(wù)專家一定離不了，而且我們要知道他是持續(xù)、長效的機制，要把它建立起來，這樣的客戶數(shù)據(jù)洞察才是我們真正以客戶為中心的經(jīng)營所需要的。 　　再比如，客戶身份識別的時候，一旦客戶接觸過來，我們都要做校驗，可以自動的做校驗，也可以在關(guān)鍵的業(yè)務(wù)場景做人工校驗，一旦識別是某個客戶就進行信息歸并，如果一旦識別是新客戶，就馬上新增客戶記錄。所有的這些都需要把數(shù)據(jù)的字段健全，要填充這些字段的場景，其實不僅僅是在一次接觸當中，很有可能在很多次接觸當中，甚至在一個服務(wù)流程、銷售流程的多個關(guān)鍵節(jié)點當中來捕捉，也就是說業(yè)務(wù)流程的設(shè)計，也能夠幫助到我們做數(shù)據(jù)獲取。我們所有的流程都希望快速解決用戶的需求，快速成交，成交過程中讓客戶滿意。當然還要注重風險控制。金融行業(yè)過去過多的考慮風險控制，但是我們可以看到，流程在電商領(lǐng)域、電商企業(yè)進入到傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的競爭領(lǐng)域的時候，我們的流程設(shè)計往往就比我們傳統(tǒng)金融企業(yè)來得更高效、更靈活、更友好。這是我們要向他們學習和借鑒的地方，當然流程當中的風險控制關(guān)鍵點是什么，我們?nèi)匀灰盐沾蟮那疤幔皇遣恍枰^多添加束手束腳的重復(fù)設(shè)置。此外，一旦流程出現(xiàn)問題，或者一旦我們的數(shù)字化的管理績效分析出現(xiàn)問題，我們希望大家能夠盡量從流程上找原因。這是呼叫中心運營非常核心的思路，因為所有的作業(yè)，無論是現(xiàn)在人工還是將來的機器人，最多的時候是在控制作業(yè)流程，流程當中有數(shù)據(jù)獲取的節(jié)點，流程當中有操作規(guī)范的落實，流程當中有客戶滿意度的KPI相關(guān)績效輸出，這是我們呼叫中心也非常關(guān)注的一點。流程需要被控制，需要持續(xù)改善，而不是呼叫中心搭建的時候才畫一次流程圖。真正的流程管理要求應(yīng)該是所有作業(yè)人員都可以看懂流程圖，所有人都能清楚流程哪個環(huán)節(jié)輸出什么、輸入什么，我們應(yīng)該怎樣去觀察流程的有效性，觀察流程有沒有被改善的機會點。 　　呼叫中心運營的第三個核心管理對象就是人。我認為金融行業(yè)不可能出現(xiàn)無人值守的呼叫中心，可能短暫的某個特定時間點有，但是絕對不會出現(xiàn)無人值守的呼叫中心，因為金融產(chǎn)品的特性，我個人非常悲觀。我覺得三五年內(nèi)把和客戶直接打交道的事情交給機器人是絕對不可能的，所以說金融行業(yè)的呼叫中心離不開人，但幫助人員管理做好選、育、用、留，HR管理的全流程、全生命周期，我覺得也有很多技術(shù)手段可以提供幫助。與其想讓AI發(fā)生巨大的經(jīng)濟效益，直接干掉座席，何不緩一緩，讓AI幫助我們的座席快速成長呢？我覺得這是更現(xiàn)實的考慮。因為在溝通互動的過程中，你要控制客戶的思想、行為非常難，但是在呼叫中心運營管理過程中，要控制一個座席的行為、思想、規(guī)范，則相對容易。 　　我剛剛說的較為悲觀的AI應(yīng)用的觀點，我們知道AI之父圖靈，他說AI有一個簡單的判斷標準：當?shù)谌咭呀?jīng)無法區(qū)分是人還是機器在提供服務(wù)，在做行為表現(xiàn)的時候，我們才能判斷說這個機器具備了人工智能。我們現(xiàn)在看到的很多智能化這個、智能化那個，他們離人工智能都還有很大的距離。在呼叫中心我們要讓機器向人一樣自如的溝通、交流太難。自然語言的處理是一個難題，大量的科技公司，特別是有技術(shù)、有大規(guī)模戰(zhàn)略資源投入的公司，在致力于解決這方面的問題，它背后是一個企業(yè)成百上千的技術(shù)團隊在進行自然語義分析、自然語言管理的模塊研發(fā)，實際上我們現(xiàn)在市面上能看到的機器人座席，大部分時候表現(xiàn)都非常白癡。 　　金融科技能夠怎樣幫助呼叫中心提升我們以客戶為中心的經(jīng)營能力和未來應(yīng)對數(shù)字化渠道、數(shù)字化運營場景服務(wù)和營銷的挑戰(zhàn)？我分享的第一個場景是客戶信息洞察能力的提升，怎么樣用科技來提升它？實際上還是大數(shù)據(jù)的范疇。我們要在各種場景、各種流程當中創(chuàng)造性的去采集數(shù)據(jù)、捕捉數(shù)據(jù)反饋出來的機會點，可能是改善服務(wù)的點，降低服務(wù)不滿意率的點，也可能是銷售的點。這是數(shù)據(jù)采集方面，這時候由我們的業(yè)務(wù)專家來設(shè)計的場景來幫助我們、豐富我們數(shù)據(jù)來源。第二個是數(shù)據(jù)匯集到一起后借助我們的大數(shù)據(jù)平臺做清洗和挖掘，還有洞察分析這樣的處理。業(yè)務(wù)專家一定要參與到我們的技術(shù)服務(wù)當中來，我們所有的大數(shù)據(jù)建模，在很多業(yè)務(wù)領(lǐng)域和很多行業(yè)領(lǐng)域是帶有行業(yè)屬性的，它非常狹隘。比如銀行，銀行的咨詢業(yè)務(wù)的場景完全不同于保險，保險的接報案處理場景，保監(jiān)要求我們做風險回訪的業(yè)務(wù)場景和銀行也不一樣。我們所提到的專業(yè)術(shù)語在其他行業(yè)都沒有，每個行業(yè)就需要一個模型，甚至解決某個交互場景的模型也要單獨一個，可見大數(shù)據(jù)要做的事情太多了。我們要建的模型也太多了，我們的畫像，各種各樣的畫像，有銷售漏斗，每個銷售動作還分好幾個階段，不同模型都需要去識別客戶到底處于哪個階段。如果我們只做最后成交的客戶畫像，是為了營銷階段去找精準的目標人群，但是真正目標人群來了之后，我們轉(zhuǎn)化率其實也很低，金融行業(yè)在線的無論是電銷還是電商平臺上的在線成交率、轉(zhuǎn)化率都非常低，每個漏斗分段的流失節(jié)點，如果能夠努力讓客戶的留存更高，都有著巨大的經(jīng)濟貢獻，所以我們的業(yè)務(wù)場景的畫像絕對不僅僅是最后的成交客戶。再比如我們想做差異化服務(wù)，VIP客戶怎么設(shè)定，過去VIP客戶是講直接經(jīng)濟收入價值，按照客戶在我們這里花多少錢來核算，這是非常不科學的。客戶的價值評估是豐富的、多維度的，應(yīng)該怎么畫像是由業(yè)務(wù)專家?guī)椭覀兊募夹g(shù)平臺一起跑出來的。 　　銷售流程，無論電商平臺或者電話平臺，銷售流程分幾步？有黃金四步法（還有五步法），我們分很多段，銷售漏斗的每個階段，我們的座席人員、機器人客服，都需要使用相應(yīng)的話術(shù)。這時，不同的話術(shù)還可以整理為靈活、可調(diào)用的組件化、模塊化的數(shù)據(jù)。當我們想要做這些智能化提升的時候，有一個前提是智能語音的識別，像科大訊飛這樣的公司的技術(shù)已經(jīng)達到一定的標準、成熟度的時候，才可以有更多的應(yīng)用。那我們根據(jù)業(yè)務(wù)專家總結(jié)出來的，客戶提到的關(guān)鍵詞，客戶的語氣、語調(diào)、語速，甚至通話時長，甚至我們相應(yīng)的座席交互的頻次，都有可能經(jīng)過觀察總結(jié)出規(guī)律，這個客戶銷售到那個銷售節(jié)點，對應(yīng)的節(jié)點就自動為座席彈出最有幫助的話術(shù)指引。電銷中心招人很困難，流失很快，我們的培訓周期很短，經(jīng)常一個星期上完課，介紹完產(chǎn)品就上線，就去電話里面實打?qū)嵉木殻切┟麊坞y道不寶貴？我們銀行好不容易累積的開卡名單交給一個新上線的座席賣電銷產(chǎn)品，這也是很寶貴的資產(chǎn)啊。我們的座席經(jīng)驗技能不足的情況下，讓他死記硬背話術(shù)，天天模擬銷售流程，都不及他到現(xiàn)場練幾通。有這樣輔助的工具就能幫助座席在實踐當中更快成長、更靈活的得到我們系統(tǒng)的幫助來完成我們的銷售。這其實是我們的咨詢公司已經(jīng)做出來的相關(guān)業(yè)務(wù)模型。把話術(shù)放入知識庫，我們叫智能話束的知識庫導(dǎo)覽模型（接下來我們會把它輸出成系統(tǒng)化的產(chǎn)品）。我們在一些項目中已經(jīng)進行了實踐，用Excel表格實現(xiàn)的，技術(shù)上相當low，但是業(yè)務(wù)場景實踐的效果非常棒，新人成交率迅速提升30%-50%，這是大家很難想象的經(jīng)濟效益。 　智能語音識別技術(shù)的成熟度已經(jīng)可以支持我們做機器質(zhì)檢，讓質(zhì)檢率提升，讓質(zhì)檢的打分從人工變成機器，它可以更加客觀，更加不容易出錯。還有自動的錄音篩選，識別出優(yōu)秀錄音件和需改善的錄音件。優(yōu)秀錄音庫是我們呼叫中心運營當中座席培訓特別需要的輔助工具，我們培訓座席，告訴他方法、技巧，真的不如他聽一段錄音來體會摸索來得快。我在銀行有一個電銷外包團隊，最出色的那一兩個銷售每天下班之后就會到質(zhì)檢那里聽錄音，我們也給她這個權(quán)限，把今天成交的錄音都聽一遍。這個女孩子真的很棒，是現(xiàn)場特別出色的標桿。優(yōu)秀錄音是非常好的培訓輔助工具。還有需改善的錄音，我們知道做呼叫中心運營有一個績效面談，團隊主管必須掌握的管理動作。我們要求團隊主管，每個星期至少或者一個月要跟每個組員輪一遍績效面談，但是我們的團隊主管工作非常繁忙，實際上只能達到我們提出的最低要求，那就是每個人輪一遍。但是每個人的技能和成熟度差異很大，你總需要關(guān)注幾個特別的，好的可以少關(guān)注，差的要多關(guān)注一些。但你怎么定位某個人的銷售技能、溝通技巧在某個方面不足呢？還是得聽錄音來篩選。我們的智能錄音分析系統(tǒng)是完全可以幫助到他對自己內(nèi)部組員的錄音進行評估。通過建立篩選模型，可以幫助我們的現(xiàn)場輔導(dǎo)人員、一線主管人員迅速識別需要培訓和改進的對象。還有一對多實時追蹤溝通效果的應(yīng)用，通話過程中實時生成語音轉(zhuǎn)換文字的文檔，過去監(jiān)聽電話，一個人同時刻只能聽一個通道，但是在實時語音識別轉(zhuǎn)換的技術(shù)支持下，可以在一個屏幕打開若干個界面，可以看到不同座席的通話語音轉(zhuǎn)換成文字之后變成同時出現(xiàn)的好幾份文檔模塊，我們能看到哪個有問題，或者哪個快要成交了，需要怎樣的在線支持。它可以幫助到我們現(xiàn)場的運營管理。 　　在人員管理方面有一個勝任力素質(zhì)模型和測評的應(yīng)用，它也是基于大數(shù)據(jù)的分析。我們公司電銷業(yè)務(wù)的團隊主管勝任力測評模型做了差不多5年，這個模型已經(jīng)非常成熟，我們說的成熟是可以在從來沒有接觸過的電銷呼叫中心，我給你一份問卷，把所有主管拖到我這個平臺來完成調(diào)研，馬上可以識別出來所有團隊主管在這幾個我們認為最核心、最關(guān)鍵的、應(yīng)該具備的勝任素質(zhì)維度方面的表現(xiàn)是什么樣的。這個測評，最早我們是脫胎于保險的呼叫中心電銷運營總結(jié)出來的，但它很快幫助我們拿到了銀行、外包還有能源企業(yè)等很多服務(wù)的合同。他們認為你都沒有到我的現(xiàn)場，你根本不知道我的業(yè)務(wù)是做什么的，完成一份問卷就知道我的電銷主管的勝任力和他們的業(yè)績表現(xiàn)怎么樣，這很神奇。所以說大數(shù)據(jù)絕對不只是一個技術(shù)平臺，沒有業(yè)務(wù)專家的引導(dǎo)和幫助根本做不出來有價值的建模與分析成果。我們借鑒了人力資源管理的勝任力素質(zhì)的研究成果，HR把任何人在工作績效方面影響他工作績效表現(xiàn)的勝任力素質(zhì)分為20多個（有的理論是30多個），我們公司經(jīng)過自己大量的業(yè)務(wù)實踐，不斷的比對，不斷的提煉，我們總結(jié)了8個和銷售主管相關(guān)度最密切的出來。勝任力素質(zhì)指的不是通過培訓能夠讓你掌握的業(yè)務(wù)技能，素質(zhì)是人內(nèi)在的特征或者內(nèi)在的一種驅(qū)動力，他能夠指引人在面對不同的場景時表現(xiàn)出不同的言行。所以我們需要測量的是在所有的業(yè)務(wù)實踐當中，管理場景當中，團隊主管可能會面臨哪些問題，這些人面臨這些問題會產(chǎn)生什么樣的表現(xiàn)行為。我們不斷總結(jié)和積累這樣的數(shù)據(jù)，生成我們的測試題庫，而我們總結(jié)歸納的這些數(shù)據(jù)還沒有大到必須由系統(tǒng)處理的規(guī)模，我們只是Excel就能處理。我們在5年當中，不斷優(yōu)化我們的測試題目，其實我的題庫就是各種各樣的管理的、實戰(zhàn)的場景，和我們所有的團隊主管，優(yōu)秀的、不優(yōu)秀的他們會出什么樣的行為表現(xiàn)，現(xiàn)在的題庫三千多道題，每次會隨機的在每個維度當中把它從高到低組成若干問卷，然后答完就可以判斷主管的管理水平或者將要產(chǎn)生什么樣的管理水平。這個測評的好處：1、招聘環(huán)節(jié)，呼叫中心，特別是電銷領(lǐng)域跳槽很頻繁，很多輪跳槽工資翻番，要求到新的呼叫中心有保護期，保護期是3-6個月，意思是做不做出來業(yè)績都必須有這么高的工資。你很難了解他真實的業(yè)績管理水平是怎么樣的，你只能從他自己說之前在某個公司做到團隊主管或者現(xiàn)場經(jīng)理，但是他的表現(xiàn)是什么樣的，你并不清楚。招聘的時候做測評，可以簡單幫助你識別這個人。2、培訓當中做測評進行需求診斷，在哪個方面、哪個維度上，普遍都有欠缺，那就針對性的做培訓課程組織。3、還有考核，我們銷售的基本法，晉級、降級，這是其中一個參考要素，不是唯一的。4、晉升的前提還是主要看績效KPI或業(yè)績這樣的產(chǎn)出，我們的測評成績則是一個參考輔助。 　　這四個應(yīng)用方向恰好將HR選、育、用、留幾個維度都能覆蓋到，我們現(xiàn)在只做團隊主管的模型，實際上座席的模型一樣可以產(chǎn)出，只不過需要借助更多的數(shù)據(jù)來完成這個模型。所以我們認為勝任力素質(zhì)模型也是大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用的場景。這是我們測評出來的報告的模板（見PPT）。 　　一些金融行業(yè)的客服負責人跟我吐槽，他們接觸了很多、很多客服機器人的廠家，但是最終測試體驗下來的效果都更象人工智障，而不是人工智能。比如你問某國產(chǎn)手機的客服機器人和Google的客服機器人："今天天氣怎么樣？"，兩家都能準確回答出來。但你若再加一句"明天呢？"，請注意你這不是一句完整的問話，只是"明天呢"，國產(chǎn)手機機器人的回答是"明天我會聯(lián)系你！"。Google機器人則能繼續(xù)正確反饋明天的天氣狀況。區(qū)別在哪里呢？因為英文的表述方式和中文不一樣，英文的問話帶有標準語法"What about tomorrow？"中文誰知道你問我明天做什么，可見中文的語義處理難過英文。咱們漢語的自然語義處理技術(shù)還沒有取得突破的現(xiàn)階段，我個人認為大家匆忙上機器人客服和機器人電銷都非常盲目。我們知道金融行業(yè)，過去特別強調(diào)客戶體驗，我們希望客戶滿意度高，但是今天引進客服機器人的定位和目標是替代人工座席，我覺得這個目標有一點奇怪，難道我們就想節(jié)省那點人工成本？當然不是！我們的目標應(yīng)該是希望既能節(jié)省成本，還要保持體驗（都沒說改善體驗了），至少不要降低體驗。但是現(xiàn)在我們的絕大部分智能客服機器人真的是在降低客戶體驗。 　　很多回訪業(yè)務(wù)是標準化的，標準化自然而然就可以機器化，這是理所應(yīng)當?shù)南敕ā５悄銈円溃斈愦蛞粋€電話給客戶的時候，客戶是被打擾的狀態(tài)，他接到你的電話，一句沒聽出來，兩句話就聽出來是機器人和我說話。客戶會覺得我也很忙，你打電話騷擾我，竟然還派個機器人來？你時間寶貴，難道我的時間就不寶貴？實戰(zhàn)當中執(zhí)行回訪任務(wù)的客服機器人對人工的替代率很有限。我們上了回訪客服機器人的機構(gòu)有體會，問卷的完成率不夠預(yù)期，節(jié)省下來的人力非常有限，但是帶來的客戶體驗的挫傷卻很難估量。而直接處理呼入的客服機器人，無論是文本類還是在線語音的，都會讓人覺得我的意思你根本不懂。前陣子運營商要求每個人做實名制認證，當時短信通知我必須到營業(yè)廳辦理。但是運營商的話術(shù)里面，營業(yè)廳就只能是叫"營業(yè)廳"，而我平常習慣講的是叫"門店"。所以我當時找了在線的客服，描述說"我在xxx，請告知離我最近的門店地址"，這句話可能太長，它理解不了，完全答非所問。后來我又精簡一下，我說"請告訴我南山科技園的門店地址"，這個機器人完全不能識別門店是什么意思，直接告訴我打12580可以訂酒店、訂餐廳，這就是運營商的在線客服機器人，這個體驗真的很糟糕！所以我認為，現(xiàn)階段哪怕未來3-5年很長一段時間，至少金融機構(gòu)的客服、電銷，把機器人推到一線和客戶做互動是不太成熟的做法，這是危險的做法。但是，大數(shù)據(jù)、AI能不能幫助我們控制已有員工的行為？我認為這個是可以做到的。客戶思想和行為很難控制，但是員工則可以引導(dǎo)和約束。所以我們認為人工智能這樣的技術(shù)可以根據(jù)成熟度逐步引入呼叫中心的管理和服務(wù)場景。 　　下面總結(jié)一下金融科技在呼叫中心的創(chuàng)新應(yīng)用的成熟度。移動互聯(lián)，每家呼叫中心都接入了這樣的溝通渠道。大數(shù)據(jù)肯定是現(xiàn)在我認為對我們最有可能起到幫助的先進技術(shù)，并且這個技術(shù)用的并不是很充分。AI，我建議再多了解看看。這里說的AI指的是直接能夠和人媲美的智能處理的替代手段，而不是說我們自動化的流程控制帶來的輔助性的智能化處理手段。我們認為云平臺驅(qū)動下的這三類創(chuàng)新應(yīng)用，科技金融范疇的應(yīng)用成熟度目前就是這個狀態(tài)。我們希望從運營管理方的角度出發(fā)，更多關(guān)注對自己有實際指導(dǎo)意義和落地意義的新技術(shù)。 　　最后，專家們總結(jié)說，未來金融科技高度發(fā)展的金融企業(yè)其治理模式也會相應(yīng)發(fā)生巨變，那么它會是什么樣的組織架構(gòu)？我們認為，未來的金融企業(yè)可能就只剩下兩類人：一是懂業(yè)務(wù)的IT人，大量的標準化后臺處理的工作全部將被機器代替。這是絕對的，將來銀行的信用卡、貸款、審批不需要人了。保險的理賠、核保也不需要人，都是機器；這些運營專家則變成了我們自動化處理系統(tǒng)的產(chǎn)品經(jīng)理。他們都歸納入IT系列，未來金融企業(yè)的IT人員占比會越來越高。二就是用科技武裝起來的一線的營銷服務(wù)人員。因為金融產(chǎn)品有它的特性，消費者需要被人來服務(wù)，需要被人追蹤，被人引導(dǎo)和管理。所以未來的金融企業(yè)呼叫中心從業(yè)人員，我們非常欣慰的看到我們不會被淘汰，我們只需要關(guān)注好科技的發(fā)展，學習將技術(shù)應(yīng)用于實踐的方法，我們就一定能保留我們自己的價值。