2025 年银行聊天机器人完整指南

客户支持

最明显的一点是：聊天机器人是一种简便的方式，可以即时回答常见问题，如账户余额、交易历史和分行营业时间等。 

最好的银行聊天机器人使用RAG，这样它们就能从银行知识库中获取实时信息。

欺诈警报

聊天机器人擅长处理大量数据并传达变化。它们可以通过监控账户交易的可疑模式并发送实时警报，通知用户异常活动。 

作为后续步骤，他们可以指导客户确保账户安全，如冻结银行卡或更改密码。

个性化预算编制技巧

聊天机器人不直接提供投资建议，而是分析消费习惯，提供一般预算建议或提醒。 

例如，他们可以识别高消费类别并推荐节约策略。如果某人晚上在外卖服务上花了很多钱，他们可能会被提示考虑改用预制餐包外卖。

付款和交易协助

聊天机器人通过银行的交易系统安全地验证用户身份和处理请求，为账单支付或转账提供便利。它们还可以在用户授权的情况下设置定期支付。

账户管理

对于客户需要帮助的所有小任务，聊天机器人都能胜任。 

聊天机器人可以帮助用户更新账户详情，如更改联系信息或设置通知。它们会指导客户完成这些更新所需的步骤，并始终确保遵循安全协议。

贷款预审

聊天机器人通过收集收入和信用记录等基本信息，帮助客户检查贷款资格。 

他们还可以解释贷款产品，指导用户填写申请表。

内部员工支持

对于银行员工来说，聊天机器人可以回答人力资源相关问题、提供 IT 故障排除或帮助在内部知识库中查找政策，从而简化内部流程。这样，人力资源就可以腾出手来做他们最擅长的事情，而不是琐碎的工作。

收集客户反馈

聊天机器人会在互动结束时通过提出具体、用户友好的问题进行快速调查或征求反馈。客户支持聊天机器人的这一简易功能可帮助银行衡量客户满意度并确定需要改进的地方。

潜在客户生成

聊天机器人通过回答有关信用卡或抵押贷款等产品的初步询问，与银行网站或应用程序上的潜在客户进行互动。 

它们收集详细联系信息，为销售团队的后续工作提供潜在客户。销售 线索生成聊天机器人是开发人工智能增强型销售漏斗的最常用工具之一。

美国银行的埃里卡

最广为人知的金融聊天机器人是美国银行的 Erica，它是该领域的先驱。 

作为该领域的巨头，该机器人自 2018 年推出以来，已经积累了超过 20 亿次互动，博雅的数据科学团队已经对 Erica 的性能进行了超过 5 万次更新，对其成功进行了微调。

Erica 最常见的任务包括：监控订阅、消费行为指导、存款信息、查找账户或路由号码以及协助转账和支付账单。

"美国银行数字业务主管尼基-卡茨（Nikki Katz）说：" 艾丽卡既是我们客户的私人管家，也是我们客户的任务控制者 。"艾丽卡随时随地满足客户的需求，成为客户身边真正的向导。

HDFC 银行的伊娃

印度首个人工智能银行聊天机器人--HDFC 银行的聊天机器人 Eva 正在改变农村银行业务。

Eva 在 CSC 的数字 Seva 门户网站上发布，支持超过 127,000 名村级企业家 (VLE)，为印度半城市和农村地区的最后一英里客户提供重要的银行服务。

Eva 使 VLE 能够全天候获取有关产品、流程和培训材料的准确信息。它有助于简化账户开立、贷款线索生成和客户支持等服务，同时也为 VLE 获得业务通讯员 (BC) 认证做好准备。

美国运通的运通机器人

Amex Bot for FacebookMessenger 帮助运通卡会员管理他们的账户。用户可以

• 要求实时更新余额
• 查看会员奖励积分
• 即时查看待处理收费
• 将银行卡链接到 Facebook 进行支付
• 必要时转接客户支持

运通机器人是针对特定渠道的金融聊天机器人的完美范例--它将Messenger 转化为强大的金融工具，为持卡会员提供便捷的洞察力和账户信息访问。

万事达卡的决策智能

万事达卡的决策智能专业版（Decision Intelligence Pro）使用生成式人工智能来改变欺诈检测。如何实现？

通过在 50 毫秒内分析一万亿个数据点，它可以评估账户、商户和设备之间的连接，从而评估交易风险。

其先进的系统可将欺诈检测率提高 300%，同时将误报率降低 85% 以上。

决策智能》显示，人工智能系统不仅适用于面向客户的对话，还能帮助银行分析数据、优化交易审批并增强安全性。

1.更好地发现欺诈行为

聊天机器人可与欺诈检测系统集成，提供实时警报和帮助。 

它们分析客户行为，标记异常交易，并提示用户确认或报告可疑活动。 

2.超个性化的财务洞察

通过分析客户的交易历史和财务行为，聊天机器人可以提供量身定制的建议，如预算提示、储蓄机会或投资建议。 

例如，如果客户经常购买咖啡，聊天机器人可能会向其推荐一张有餐饮和咖啡馆返现奖励的信用卡。

3.无缝入职 

聊天机器人可引导用户完成文件上传、账户设置和常见问题解答，从而简化入职流程。 

他们可以提供即时答复，确保符合 KYC（了解你的客户）要求，并使用户体验更加顺畅和友好。

4.适应性学习 = 持续改进

银行聊天机器人通常采用人工智能，从客户互动中学习。随着时间的推移，它们会完善回复，适应新的银行产品，并更好地预测用户需求。 

聊天机器人可能会了解到客户经常询问储蓄账户的好处，然后开始主动建议个性化的储蓄计划。 

高风险问题的限制

虽然人工智能系统可以执行大量任务，但对于高风险活动来说，人工监督仍然是必要的。这些活动包括贷款审批、欺诈调查或大规模资金转移。

人工智能可用于协助员工完成任务，但它无法取代高级任务所需的人工判断。

数据隐私风险

为降低数据安全风险，银行必须使用具有强大数据加密功能并符合隐私法规（如符合 GDPR和 SOC 2 认证）的聊天机器人平台。 

定期安全审计和基于角色的访问控制等功能和流程对于将人工智能应用到高风险领域也至关重要。您的团队应该拥有对聊天机器人的所有行为和决策完全透明的工具，以及定期检查这些行为和决策的协议。

员工还需要接受有关正确使用人工智能工具的培训--何时适合使用人工智能工具协助决策、人工智能工具的工作原理以及其他人机交互方式。

我们的 CSM 团队会指导客户完成必要的合规步骤，确保在整个构建、部署和监控过程中采用安全的数据处理方法。 

1.确定目标

明确您希望聊天机器人完成的任务。是回答基本的客户询问，协助复杂的欺诈检测工作流，还是协调跨部门的端到端合规自动化？

银行聊天机器人不仅能处理客户询问，还能协助内部团队进行市场分析、监管检查或交易风险评估。 

您的目标将决定您是需要一个面向客户的机器人、一个内部工作流程助理，还是一个多功能的人工智能代理。

2.选择一个平台

选择一个为金融行业量身定制的平台至关重要。最好的聊天机器人平台会允许您免费开始构建，这样您就可以测试他们的工具。寻找

• 合规性：确保平台符合 PCI DSS、GDPR 或当地银行标准等金融法规。
• 集成能力：它应与核心银行系统、欺诈检测软件、客户关系管理和支付网关相连接。
• 安全功能：高级加密、多因素身份验证和基于角色的访问是保护财务数据的不二法门。
• 可定制性：选择一个能让您微调聊天机器人功能的平台，以满足贵组织的特定需求。

3.构建聊天机器人

确保根据特定领域的数据和场景对聊天机器人进行培训，例如

• 检测交易中的异常情况，防止欺诈。
• 协助客户提供投资建议或申请贷款。
• 自动执行账户管理任务，如余额检查或定期付款设置。

整合银行产品、金融法规和市场洞察的知识库，使聊天机器人成为用户和团队的可靠资源。

4.整合基本工具和系统

在金融行业，流畅的集成可以决定聊天机器人的效率。需要集成的关键系统包括

• 欺诈检测平台：ThreatMetrix 等工具可标记可疑活动。
• 客户关系管理系统：用于管理客户互动的 Salesforce 或 HubSpot。
• 合规工具：自动跟踪和报告监管审计。
• 市场数据平台：实时股票、货币或商品定价的应用程序接口。

这些集成可确保您的聊天机器人提供准确、可操作的信息。

5.测试和重申

金融聊天机器人在高风险环境中运行，错误可能会削弱信任。使用边缘案例进行严格测试，例如

• 用于欺诈检测的异常交易模式。
• 模棱两可的合规问题。
• 复杂的多步骤流程，如抵押贷款申请或财富管理建议。

使用压力测试评估聊天机器人在高峰需求下的性能，如税务季节或市场波动。

6.部署和监控

上线后，使用分析功能监控聊天机器人的性能。金融聊天机器人的关键指标包括

• 对复杂查询的准确答复。
• 欺诈检测率和误报率的降低。
• 客户满意度评分和反馈趋势。

为持续改进设置自动反馈回路，确保聊天机器人随着法规变化、客户需求转变或新金融服务的推出而不断发展。

1.聊天机器人如何适应不同国家的新银行法规？

大多数现代聊天机器人平台都能让您轻松更新规则和合规逻辑，因此只需更新集成或知识源即可与当地法律保持一致。诀窍在于选择一个支持模块化更新和本地化的平台。

2.构建银行聊天机器人需要内部开发团队吗？

不一定。如果你有一个技术团队，那就太好了。但许多平台（如Botpress）都提供了低代码工具和模板，无需高深的编码技能，就能轻松构建强大的功能。

3.在为小众银行服务构建聊天机器人时，可以进行多少定制？

从语言和品牌到工作流程和数据源，您都可以量身定制，这样它就能用客户的语言与您的运营相匹配。

4.银行聊天机器人如何存储和处理用户敏感信息？

安全，如果操作得当。最好的平台使用加密、访问控制和完整的审计日志来保护数据，而且通常开箱即符合 SOC 2 和 GDPR 标准。

5.聊天机器人能否在一次会话中处理多个客户档案（如企业和个人银行业务）？

是的，只要它们能正确识别和细分用户。它们可以在对话过程中切换语境，并根据用户的资料类型进行个性化回复。