【观察】以“机控+人工”协同智控，四步赋能金融服务智能化转型

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文/丁超杰、徐扬  （中国建设银行远程智能银行中心兰州分中心） 

习近平总书记指出，要培育具有重大引领带动作用的人工智能企业和产业，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》进一步细化了这一战略部署，为人工智能赋能经济社会发展提供了系统性的行动纲领。

当前，以智能经济为突破口、以服务数字化为牵引、以人工智能为驱动的新质生产力体系，正成为我国高质量发展的重要引擎。作为智能经济的重要支点，金融服务业既是人工智能应用最为广泛、融合最为深入的领域之一，也是连接科技创新与实体经济的重要桥梁。在这一背景下，金融服务智能化转型正成为释放新质生产力的重要方向。让科技创新更好地服务业务场景、让智能系统真正融入运营流程，已成为行业共识与实践焦点。基于此，远程智能银行中心应积极探索“机控+人工”智能协同创新项目，立足金融服务业智能化转型需求，聚焦客服业务中的高频差错与风险环节，统一在客服平台中引入风险类操作辅助判断系统，探索构建“人机协同、智能预判、风险共控”的新型智能化运营模式，为一线员工提供精准的智能支撑与风险防控辅助。

当前金融服务体系中，业务操作的复杂性与风险性并存，信用卡业务尤为典型。由于操作环节多、判断标准复杂，客服代表稍有疏忽便可能出现差错。数据统计显示，在近三个月的风险稽核中，工单“分类选择错误”和“交办部门选择错误”两项占比较高；工单录入的“要素记录错误”“要素不全”等问题同样成为困扰客服工作的主要痛点、难点问题。

为进一步厘清问题根源，笔者通过走访一线和观察实际操作发现，当前信用卡客服业务处理依然高度依赖人工判断——客服代表需在多个系统窗口之间频繁切换、手动查询并根据主观判断完成操作。人工判断环节过多、跨系统比对繁复、重复录入/错录频发，这就为操作类差错埋下很多零散的风险隐患，成为影响业务准确性与处理效率的主要因素。从根本上看，问题症结在于整个流程操作执行主要依赖人工，缺乏智能机控辅助机制。

面对这一困难挑战，必须将“新质生产力”引入业务中枢，让机器学习、规则引擎与智能辅助成为操作流程的“第二大脑”。这不仅是业务层面的流程优化，更是金融服务体系迈向智能化、精准化管理的关键路径。

笔者通过对大量差错样本进行逐项复盘，从流程链条、系统支撑和人员行为三个维度对每笔差错的具体表现和成因进行拆解。随着分析的深入，一个共性的规律逐渐清晰：只要流程环节依赖人工判断、只要条件核查需跨系统跳转、只要录入逻辑需要凭经验处理，差错便不可避免地呈现高频发生的趋势。通过这种“由点到面”的诊断，探查到问题的根源并非源于某个流程环节的瑕疵，而是由于整个流程结构中“智能缺位”的系统性短板。尽管近年来很多远程银行中心不断强化制度管理、优化流程设计，并通过常态化培训持续提升客服技能，但在系统梳理差错样本后发现，操作类问题始终是难以跨越的“治理瓶颈”。这反映出业务运行中存在的结构性矛盾：合规层面对“高标准、零差错”的要求，与系统现有的“低支撑、弱辅助”能力之间的长期错位。

因此，破解流程痛点的核心在于让系统从“被动记录工具”转变为“主动判断主体”，让员工从“独自判断”转向“与机控共管流程”，实现由“人工主导”向“人机协同”的跨越。

所以，需要构建一套以人工智能为核心驱动的机控机制，通过规则固化、条件前置、风险校验与流程自动化，推动业务流程全面迈向智能化模式。

近年来，远程智能银行中心在智能语音交互、知识图谱、流程自动化等领域已积累了坚实的技术基础，为智能机控机制的引入奠定了条件。随着人工智能技术的持续进步，业务逻辑需要从“经验驱动”转向“数据驱动”，从“人工判断”迈向“智能协同”。面向“十五五”时期金融服务智能化转型的系统需求，在对稽核差错、流程链条与系统结构深入解剖的基础上，可探索以智能机控为核心进行系统重塑，通过“规则化-智能化-知识化-自演化”四个步骤的递进式建设，实现业务流程从人工驱动向智能协同的战略性跃迁。

第一步，在基础环节中实现常规业务的前置机控。对于如“填单部门”这类规则清晰、字段标准化程度高的场景，系统通过内置规则引擎自动识别并填充信息，使员工无需在多个系统间跳转核对，也无需手动选择业务机构。当前端出现分行混淆等错误路径时，系统可第一时间进行阻断并弹出风险提示，从源头消除低级差错。

这一阶段的关键在于将原本依赖人工输入的重复性操作交由系统承担，实现流程底层的自动化与精准化，通过系统规则引擎构建强前置校验能力，形成“零容错”的源头防控体系。

第二步，在处理逻辑复杂、条件多维的业务时，引入“人工操作+机控复检”的双层校验机制，使机控从辅助工具提升为流程的核心把关者。在大额分期终止、费息调整等业务办理中，系统会在员工操作前自动识别关键条件并给出提醒；员工操作完成后，由机控模块进行二次核验。如出现条件不符、逻辑冲突、客户存在强烈投诉倾向等情形，系统将自动锁定流程、生成风险提示，并依据业务规则拒绝进入执行路径，从而有效避免“误受理”“误终止”等高风险差错，实现人员判断与系统预警的协同增效。

这一阶段标志着机控系统从“流程记录工具”迈向“流程判断主体”，形成“人工决策+机控校验”的双轨协同体系，有效降低因经验差异导致的流程偏差。

第三步，以知识库构建、数据沉淀和逻辑固化推动机控智能升维。在基础机控与复核能力逐步成熟之后，智能化提升的关键不再限于个别规则的自动化执行，而在于为系统构建可持续学习与推理的知识库和数据库。为此，需要对客服业务全流程中的判断逻辑、准入条件、排他关系等进行系统化梳理，并以结构化方式沉淀为可被算法调用的“知识化规则库”，逐步形成面向机控的业务知识图谱。这一阶段的目标不仅是将经验固化为规则，更在于赋予系统智能判断能力：将业务条件关联、逻辑链条和多维规则整合为可推理的知识体系，系统能够在复检环节中实现更精准的逻辑比对、条件核验和风险识别，提升自主判断的准确性与可靠性。同时，知识库也为交互式智能系统提供关键的数据基础，使机控机制能够在更复杂的业务情境中进行语义理解、条件推断和路径优选。

随着知识库的持续扩展与动态更新，机控系统将从“执行规则”迈向“理解业务”，从依赖固定逻辑的控制工具逐步演化为具备推理能力的智能主体，为后续系统的规则学习、自优化奠定坚实的认知基础结构，构成未来智能协同体系的核心基础。

第四步：持续优化机控模式，向交互式智能系统演进。在基础机控与复核能力初步实现后，系统的进一步提升取决于机控模式的持续优化与智能能力的不断积累。当前来看，机控建设的前两个阶段在技术上具备可行性，围绕第一步与第二步的落地，形成较为清晰的开发路径：首先，以“新一代统一客服平台知识库”为基础，系统梳理并结构化常用业务规则，确保规则逻辑能够精准映射至技术端；其次，可根据《远程智能银行中心人工客户服务风险监测目录》梳理高频风险点与关键控制项，将其纳入机控条件集；再次，通过引入智能助手形态的机控机制，使系统具备对重点字段和关键步骤进行核对、复查与拦截的能力，并根据业务场景灵活设置开关，逐步扩大机控覆盖面；最后，通过持续收集操作数据、机控日志与差错反馈，构建完善的业务流程库与规则数据库，为后续的算法迭代、模型训练及交互式系统演化提供数据支撑。

随着机控模式的不断优化，系统将逐步具备更高层次的语义理解、规则整合与智能推演能力，从而实现由“规则驱动”向“智能生成”的跨越，为构建交互式、学习型的智能系统奠定坚实基础。

智能机控机制的价值，不仅体现在减少差错、优化流程，更体现在其对业务治理模式带来的重塑效应。

以信用卡汽车分期提前终止业务为例，在传统流程中，客服代表需在多个界面之间频繁切换，对分期类型、期限、金额、适用规则等条件逐项判断，稍有疏漏便可能导致误受理或误终止。智能机控机制引入后，这一高风险、强依赖经验的流程可实现系统化重构。当客服选定目标卡片进入“分期取消/终止”菜单时，系统自动调取分期信息，并根据分期类型、金额、期数等关键信息进行前置校验，自动排除不适用条件，过滤不相关信息，给出首轮业务提示，包括注意事项、费用政策等。客服代表仅需依提示与客户进行确认。客户确认后，系统进入第二轮智能判断：自动识别分期产品，跳转至对应的操作页面，并在操作前弹出关键核验信息和“话术指引”等提示框，对高风险节点进行二次确认，确保流程一致、判断精准。关键逻辑与条件判断均由机控在后台自动完成。业务完成后，系统自动生成结构化后台数据，包括触发的关键规则、实际的业务路径、复核节点与逻辑链条，并实时纳入流程库与规则数据库，为后续模型训练和规则迭代提供数据支撑。

随着机控体系的不断完善，更多业务场景将实现类似的智能化升级。系统可通过数据沉淀持续优化判断逻辑、前移风险识别；员工则在智能辅助下从繁复操作中解放出来，更专注于客户价值创造；组织也将在智能治理的框架下形成“以数据驱动决策、以算法保障安全”的现代化运营模式。

在不久的将来，“人机协同、智能预测、风险共控”的模式将成为金融服务的新常态，为金融服务体系的稳健运行、客户体验提升与实体经济发展提供持续动力。随着知识库的持续丰富、算法模型的不断进化和数据闭环机制的成熟，智能机控将进一步嵌入金融业务运行的全链条，成为驱动服务效率提升、风险前置防控和客户体验改善的关键引擎。智能化治理框架的建立，有望构筑金融服务业在“十五五”时期的新竞争力，使一线员工能够在智能辅助下专注客户需求、释放业务潜能，让金融服务体系在科技赋能中更加稳健、精准、有温度。