客戶案例 / 金融服務

2022 年
華盛頓聯邦銀行標誌

華盛頓聯邦銀行運用 AWS 的對話式人工智慧將聯絡中心轉型

了解華盛頓聯邦銀行如何運用 Amazon Lex 提供數位優先銀行服務,並提高客戶與客服人員滿意度。

90%

縮短查詢帳戶餘額的時間

改善

客戶與客服人員體驗

統一客服人員體驗

在管理聯絡中心的語音及聊天互動方面

25%

通話量可透過利用自助機器人抵消

概觀

華盛頓聯邦銀行 (WaFd) 希望透過對話式人工智慧 (AI) 進行創新並改善其聯絡中心的客戶體驗。過去十年來,新內嵌式金融應用程式與純網路銀行顛覆了銀行業務。華盛頓聯邦銀行與其他傳統銀行一樣,需要參與數位競爭以便滿足不斷變化的客戶期望。

在華盛頓聯邦銀行重新設計網路銀行解決方案之後,其數位升級的下一步是聯絡中心。華盛頓聯邦銀行採用 Amazon Web Services (AWS) 與 AWS Contact Center Intelligence 解決方案合作夥伴 Talkdesk 來組建新聯絡中心解決方案,該解決方案實作對話式 AI 與語音識別技術。華盛頓聯邦銀行運用新人工智慧型解決方案,改善客服人員與客戶體驗。

商機 | 運用 Amazon Lex 實作 AI 型聯絡中心解決方案

華盛頓聯邦公司是一家美國零售和商業銀行,在八個州擁有 200 多家分支機構。2019 年,華盛頓聯邦銀行成立子公司 Pike Street Labs,這是家金融科技新創公司,為銀行推動面向客戶的數位創新。「銀行需要滿足客戶的數位期望。」華盛頓聯邦銀行與 Pike Street Labs 技術長 Dustin Hubbard 表示。「客戶每年都因在新進組織或其他市場的所見所聞而期待更多創新。」 Pike Street Labs 重新設計華盛頓聯邦銀行的網路銀行解決方案,以利提供個人化客戶體驗,並開始處理銀行的客戶服務中心。該公司先前的聯絡中心解決方案採用過時技術,功能有限且分散在不同系統。這導致客戶長時間等候,也讓客服人員感到沮喪,因其必須在未事先了解客戶需求的情況接聽通話。客服人員還承擔識別詐欺電話的負擔。華盛頓聯邦銀行需要能改善客戶與客服人員體驗的解決方案。

該公司開始運用 Amazon Lex (一種全受管 AI 服務,具有用於設計、組建、測試及部署交談介面至應用程式的進階自然語言模型) 來組建聊天機器人與語音機器人。華盛頓聯邦銀行希望運用相同技術來驅動其聯絡中心解決方案,以便利用相同技術堆疊提供一切支援。2022 年 1 月,華盛頓聯邦銀行選擇 Talkdesk 作為新雲端聯絡中心平台。Talkdesk 雲端聯絡中心解決方案提供語音驗證及傳統客服中心路由。此外,Talkdesk 希望整合其聯絡中心平台與華盛頓聯邦銀行的 Amazon Lex。Hubbard 表示:「Talkdesk 雲端平台結合 AWS 的對話式 AI 提供了我想使用的全方位聯絡中心技術堆疊。」「AWS 的對話式人工智慧非常出色,且其人工智慧可正確解讀許多不同口音與說話風格。」 

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我們透過對話記錄,從 AWS 取得非常豐富的資料。這讓我們能夠深入了解客戶要求的內容,讓我們可增加更多自助服務功能。」

Dustin Hubbard
華盛頓聯邦銀行及 Pike Street Labs 技術長

解決方案 | 改善客戶體驗並減少最高 90% 的通話時間

華盛頓聯邦銀行於 2022 年 7 月與 AWS 及 Talkdesk 團隊合作,建立並推出新聯絡中心解決方案。所有三家公司都以客戶至上,並且共同努力提供最佳客戶體驗。AI 支援的聯絡中心系統運用語音生物識別技術來驗證客戶身分,客戶可選擇以語音作為身分確認方式,這可讓他們透過語音使用銀行服務,並防止詐欺電話。聯絡中心解決方案還會自動填入使用者帳戶資訊,這可協助客服人員擁有必要資訊以便快速解決來電需求。這有助於增加處理的通話量並改善客服人員體驗。此外,系統還提供自助式虛擬客服人員,可處理特定客戶端要求而無需客服人員即時涉入。例如,當客戶致電查詢帳戶餘額時 (佔華盛頓聯邦銀行通話的 20%),可透過語音驗證查詢帳戶餘額,無需等待即時客服人員。客戶現可在 28 秒內透過電話查詢其帳戶餘額,相較於原本的 4.5 分鐘縮短了 90%。

此前,華盛頓聯邦銀行在其客戶服務中心採用兩種不同系統來管理語音與聊天型客戶互動,而其中一個系統無法識別客服人員正在另一個系統中進行通話。由於客服人員會忘記登入聊天系統,導致聊天訊息無人回覆。該公司實作由 Amazon Lex 提供支援的聊天機器人與語音機器人。現在,通話與聊天系統可交互操作,且在需要時可將聊天升級為由客服人員輔助的通話。當通話轉交由客服人員處理時,系統會同時傳遞完整聊天記錄與客戶語音分析,以便客服人員做好準備滿足客戶的需求,並能同理來電者的情緒。

華盛頓聯邦銀行採用 AWS 的資料湖來儲存及分析來自電話與聊天機器人對話的資料。Hubbard 表示:「我們透過對話記錄,從 AWS 取得非常豐富的資料。這讓我們深入了解客戶要求的內容,以便我們增加更多自助服務功能。」 資料也向華盛頓聯邦銀行提供更多對通話量的洞察,因此客服中心可更有效管理員工時間表。

由於華盛頓聯邦銀行在採用對話式 AI 支援的 AWS 聯絡中心解決方案之後,可處理更多客戶互動,因此該銀行預計新聯絡中心解決方案將減少 30% 的客服人員通話量。該銀行的目標不是提高聯絡即時客服人員的難度,而是增加自助服務機會。此外,該銀行預計客戶互動將轉換為更低成本、更高效率的管道,例如聊天機器人,這可能隨著時間抵銷其通話量約 25%。然而,更大的影響是銀行的客戶滿意度,這可透過淨推薦值評分 (衡量客戶願意向他人推薦銀行的意願) 上升來證明。隨著銀行過去幾年的創新,華盛頓聯邦銀行的淨推薦值評分從 12 上升至超過 50,這在銀行業是相當優秀的評分。這項改進是華盛頓聯邦銀行對客戶承諾的證明。

AWS 對話式 AI 架構圖

請在此處深入了解華盛頓聯邦銀行解決方案。

成果 |創新以利進一步提升客戶體驗

華盛頓聯邦銀行還使用 Amazon Polly (這是 AWS AI 服務,可部署高品質、聽起來自然的人類語音) 來連接聊天機器人與語音功能,讓客戶可利用語音而非文字與虛擬客服人員人交談。長遠來說,華盛頓聯邦銀行預計結合對話式 AI 與 Talkdesk 解決方案可節省成本,並降低語音信箱數量與通話放棄率。藉由利用自助服務為許多常見的銀行交易提供快速解決方案,這些改進將協助提高客戶滿意度並提升員工體驗。華盛頓聯邦銀行認為這僅是其透過對話式 AI 與語音生物識別技術創新旅程的開始。

Hubbard 說:「我喜歡成為先驅,首先向市場推出降低摩擦的創新產品。」「華盛頓聯邦銀行正在建立具先進 AI 功能的數位優先銀行體驗。我們正在展示您在採用創意思維並以全新方式應用現有技術時,可為銀行業務帶來的創新。」

關於華盛頓聯邦銀行

華盛頓聯邦銀行總部位於華盛頓州西雅圖,在八個州設有 200 多家分行。

使用的 AWS 服務

Amazon Lex

Amazon Lex 是一種全受管人工智慧 (AI) 服務,具有用於設計、建置、測試和部署交談介面至應用程式的進階自然語言模型。

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Amazon Polly

Amazon Polly 使用深度學習技術來合成聽起來自然的人類語音,因此您可以將文章轉換為語音。Amazon Polly 提供多種語言的數十種逼真語音,您可使用 Amazon Polly 打造語音啟動應用程式。

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AWS Contact Center Intelligence 解決方案

透過將機器學習整合至您的聯絡中心,來提升客戶服務體驗並降低成本。利用智慧聊天和語音機器人、語音情緒分析、即時來電分析和客服人員輔助、通話後分析等智慧功能,讓每次客戶互動都能做到個人化,藉此提高整體客戶滿意度。

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