隨著DeepSeek等人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，其在自然語(yǔ)言處理與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的卓越能力為各行各業(yè)帶來(lái)了前所未有的沖擊。

銀行業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的血脈樞紐，正以“技術(shù)先行者”的姿態(tài)主動(dòng)擁抱進(jìn)化，積極探索將DeepSeek系列模型與本行私域數(shù)據(jù)深度融合，推動(dòng)銀行服務(wù)由傳統(tǒng)“功能服務(wù)”向智能化“陪伴式服務(wù)”轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化、服務(wù)智能化等變革。

在遠(yuǎn)程銀行服務(wù)領(lǐng)域，郵儲(chǔ)銀行通過(guò)自有大模型“郵智”與DeepSeek-V3模型，及輕量級(jí)DeepSeek-R1推理模型的本地部署與集成，優(yōu)化了手機(jī)銀行數(shù)字員工功能，同時(shí)提升了座席助手與智能陪練的效率和專(zhuān)業(yè)性；重慶銀行則利用DeepSeek大模型深入解析智能客服知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了更精準(zhǔn)的語(yǔ)義理解、邏輯推理與多輪對(duì)話能力；重慶農(nóng)商行則在企業(yè)微信推出了基于DeepSeek的智能助手應(yīng)用“AI小渝”，進(jìn)一步提升了客戶服務(wù)體驗(yàn)。

在生成式AI技術(shù)的推動(dòng)下，當(dāng)人工智能可以在絕大多數(shù)場(chǎng)景中替代基礎(chǔ)問(wèn)答時(shí)，銀行客服人員作為客戶與銀行之間的第一觸點(diǎn)，面臨著從單純的“問(wèn)題解答者”向“需求挖掘者”轉(zhuǎn)變的迫切需求，客服人員的提問(wèn)能力將成為決定客戶服務(wù)體驗(yàn)的關(guān)鍵因素。

相比“如何回答”，“如何提問(wèn)”更能決定服務(wù)質(zhì)量，成為實(shí)現(xiàn)智能化、個(gè)性化服務(wù)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。本文將圍繞“人機(jī)協(xié)同”模式，探討如何提升客服人員的提問(wèn)能力，以更好地滿足客戶需求并推動(dòng)服務(wù)升級(jí)。

01.生成式AI時(shí)代銀行客服工作的新特征

（一）技術(shù)驅(qū)動(dòng)客戶服務(wù)模式重塑，客服角色向“需求診斷專(zhuān)家”轉(zhuǎn)型
在傳統(tǒng)客服中心，員工多依賴(lài)于標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)與流程應(yīng)對(duì)高頻業(yè)務(wù)咨詢(xún)，存在效率不高且服務(wù)質(zhì)量參差不齊的情況。DeepSeek的引入，使得客服人員與人工智能的協(xié)作變得更為緊密，他們不再是孤立地解答問(wèn)題，而是與之配合共同完成服務(wù)流程。
基于自然語(yǔ)言處理與知識(shí)圖譜技術(shù)，銀行能夠?qū)⒑Ａ康漠a(chǎn)品信息、業(yè)務(wù)流程與客戶案例進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整合，并結(jié)合客戶歷史交互記錄與實(shí)時(shí)需求，精準(zhǔn)定位問(wèn)題并自動(dòng)匹配最優(yōu)解決方案。
BCG的研究表明，通過(guò)應(yīng)用生成式人工智能，目前由人工管理的客戶服務(wù)中，約70%的接觸點(diǎn)均可以被自動(dòng)化替代甚至實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化。
但同時(shí)，復(fù)雜場(chǎng)景下客戶的個(gè)性化需求也在持續(xù)增長(zhǎng)。這種變化催生了客服角色的根本性轉(zhuǎn)變，在AI提供標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)的基礎(chǔ)上，客服人員需通過(guò)提問(wèn)主動(dòng)挖掘客戶隱性需求，將服務(wù)深度延伸至場(chǎng)景化的解決方案設(shè)計(jì)，充分發(fā)揮“人機(jī)協(xié)同”的復(fù)合優(yōu)勢(shì)。

（二）客戶期望由“標(biāo)準(zhǔn)化響應(yīng)”轉(zhuǎn)向“個(gè)性化服務(wù)”， 倒逼提問(wèn)精準(zhǔn)化

Gartner的一項(xiàng)研究顯示，超過(guò)70%的客戶在與企業(yè)互動(dòng)時(shí)，期望獲得個(gè)性化的服務(wù)，這種需求在金融領(lǐng)域表現(xiàn)得更為顯著。
來(lái)自剛參加工作的年輕客戶的理財(cái)咨詢(xún)，與來(lái)自即將退休的老年客戶的理財(cái)咨詢(xún)，其背后隱藏的財(cái)務(wù)目標(biāo)、風(fēng)險(xiǎn)偏好與知識(shí)儲(chǔ)備截然不同。
倘若客服人員仍然一視同仁，以“您需要購(gòu)買(mǎi)哪款產(chǎn)品？”的泛泛之問(wèn)應(yīng)對(duì)，無(wú)異于用同一把鑰匙開(kāi)千把鎖。

個(gè)性化服務(wù)的本質(zhì)，是從“千人一面”到“一人千面”的思維躍遷，而精準(zhǔn)提問(wèn)正是開(kāi)啟客戶需求的密鑰。正如在汽車(chē)發(fā)明以前，人們?cè)詾樽约盒枰氖且黄ジ斓鸟R，在實(shí)際咨詢(xún)過(guò)程中，客戶有時(shí)也許自己都未能明了真正的需求。

例如，當(dāng)客戶詢(xún)問(wèn)利率問(wèn)題時(shí)，表面需求是“查詢(xún)利率”，但背后可能隱藏著“希望比較不同期限存款產(chǎn)品的收益”等更深層次的理財(cái)需求，需要客服人員憑借敏銳的洞察力與巧妙的提問(wèn)技巧，引導(dǎo)客戶感知內(nèi)心，通過(guò)深入挖掘客戶偏好等特征，推動(dòng)服務(wù)由“響應(yīng)式”向“顧問(wèn)式”進(jìn)化。

02.銀行客服提問(wèn)能力的現(xiàn)狀剖析

在以DeepSeek為代表的生成式AI時(shí)代，客服人員的提問(wèn)能力已成為實(shí)現(xiàn)銀行服務(wù)價(jià)值的關(guān)鍵因素。然而，當(dāng)前銀行客服的提問(wèn)能力尚未完全適應(yīng)新的需求，主要存在以下幾類(lèi)典型問(wèn)題：
（一）提問(wèn)模板化，缺乏引導(dǎo)性與場(chǎng)景適配性
部分客服人員在與客戶交互時(shí)過(guò)度依賴(lài)公式化的話術(shù)模板，在提問(wèn)時(shí)過(guò)于千篇一律，缺乏靈活性與主動(dòng)性，沒(méi)有將客戶的個(gè)體差異與所處情境納入考慮范圍，難以引導(dǎo)客戶表達(dá)真實(shí)需求。
辯論高手黃執(zhí)中曾探討過(guò)“如何提問(wèn)”這個(gè)話題，他認(rèn)為，最簡(jiǎn)單的秘訣就是避免問(wèn)固定答案的問(wèn)題，不要去問(wèn)“這個(gè)蘋(píng)果好不好吃”，要去問(wèn)“衡量一個(gè)蘋(píng)果好吃的標(biāo)準(zhǔn)可能有哪些”，因?yàn)樘O(píng)果存在酸度、硬度、口感等多個(gè)評(píng)價(jià)維度，問(wèn)題是發(fā)散的，因此，好的提問(wèn)應(yīng)當(dāng)是探索答案的可能性。這一觀點(diǎn)在AI深度賦能金融的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中同樣適用。
例如，在一些營(yíng)銷(xiāo)類(lèi)交互中，過(guò)多地使用封閉式提問(wèn)容易限制客戶回答的意愿，無(wú)法獲取足夠的信息來(lái)為客戶提供精準(zhǔn)的服務(wù)?！澳袝r(shí)間了解一下信用卡分期業(yè)務(wù)嗎？”這種簡(jiǎn)單的“是”或“否”的提問(wèn)無(wú)疑是一種“自毀前程式”做法，如果客戶回答“否”，對(duì)話便會(huì)陷入僵局，錯(cuò)失了進(jìn)一步溝通的機(jī)會(huì)，即便客戶回答“是”，所獲取的信息也非常有限，很難繼續(xù)深入了解客戶需求。
（二）數(shù)據(jù)應(yīng)用不足，難以挖掘深層需求
不少客服人員在與客戶互動(dòng)時(shí)，僅關(guān)注表面問(wèn)題，對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用不足，未能充分利用年齡、產(chǎn)品持有情況、歷史咨詢(xún)記錄等現(xiàn)有客戶畫(huà)像數(shù)據(jù)來(lái)提煉高價(jià)值、個(gè)性化的提問(wèn)模式。
這種對(duì)數(shù)據(jù)的低效利用導(dǎo)致客服人員缺乏深入挖掘客戶潛在金融需求的意識(shí)與能力，提問(wèn)深度不足，無(wú)法為客戶提供全面、深入的金融服務(wù)，從而錯(cuò)失了業(yè)務(wù)拓展的機(jī)會(huì)。
例如，某位被標(biāo)記為年輕客戶的客戶已多次進(jìn)線咨詢(xún)“理財(cái)產(chǎn)品到期及收益率”，但客服人員的服務(wù)僅停留于解決當(dāng)通來(lái)電客戶提出的問(wèn)題，未能識(shí)別其隱性需求。
相反，如果客服人員能進(jìn)一步追問(wèn)“您的資金近期是否需要周轉(zhuǎn)？”或“是否需要您的理財(cái)經(jīng)理為您推薦一些個(gè)性化方案？”就可以推薦靈活申贖的產(chǎn)品，有效提升服務(wù)價(jià)值和客戶轉(zhuǎn)化率。然而，由于數(shù)據(jù)應(yīng)用不足，這些潛在機(jī)會(huì)常常被忽視。
（三）情感洞察力欠缺，同理心不足

有一種常見(jiàn)的客戶抱怨是“你怎么聽(tīng)不懂人話？我是在跟機(jī)器人說(shuō)話嗎？”產(chǎn)生這個(gè)問(wèn)題的原因在于有些客服缺乏換位思考，在溝通時(shí)未能關(guān)注客戶的情緒與心理感受，提問(wèn)時(shí)生硬冰冷仿佛人機(jī)，便無(wú)法讓客戶感受到應(yīng)有的重視與尊重。

例如，當(dāng)遇到情緒激動(dòng)的投訴客戶時(shí)，仍習(xí)慣性地套用固定提問(wèn)話術(shù)，沒(méi)有先使用安撫性話術(shù)平復(fù)客戶的情緒，也未能及時(shí)回應(yīng)客戶在溝通過(guò)程中的情緒變化并調(diào)整提問(wèn)策略，難以滿足不同場(chǎng)景下復(fù)雜而多變的客戶訴求。

此外，提問(wèn)方式機(jī)械化也是一個(gè)較為常見(jiàn)的問(wèn)題，例如，在交互過(guò)程中，習(xí)慣性使用“您輸錯(cuò)密碼了嗎？”這種直截了當(dāng)?shù)馁|(zhì)問(wèn)式表達(dá)容易引發(fā)客戶的對(duì)抗性心理，不利于后續(xù)溝通的開(kāi)展。
相比之下，多帶入一些同理心，以己度人，使用“系統(tǒng)提示密碼錯(cuò)誤，您方便再核對(duì)一次嗎？”等更溫和的提問(wèn)方式能有效緩解客戶的焦慮情緒，合理引導(dǎo)客戶配合共同解決問(wèn)題。
“君子生非異也，善假于物也”，在生成式AI技術(shù)的加持下，實(shí)現(xiàn)“人機(jī)協(xié)同”更多地需要依靠人的能力。因此，如何更好地提升客服人員的提問(wèn)能力，已成為提升客戶滿意度與忠誠(chéng)度的當(dāng)務(wù)之急。

03.如何提升客服人員提問(wèn)能力

網(wǎng)上最近流行很多諸如《DeepSeek高效提問(wèn)三步法》《20個(gè)萬(wàn)能 AI 提問(wèn)模板拿去用》等教程，越來(lái)越多人開(kāi)始關(guān)注提問(wèn)的重要性，因?yàn)樘岢鰡?wèn)題遠(yuǎn)遠(yuǎn)比答案更重要。
而對(duì)銀行客服人員而言，卓越的提問(wèn)能力表現(xiàn)為以下三個(gè)關(guān)鍵詞：精準(zhǔn)、高效、有溫度。

“精準(zhǔn)”要求客服人員基于客戶畫(huà)像深入洞察需求，專(zhuān)注于“如何問(wèn)得更準(zhǔn)”；“高效”則意味著客服人員有必要積極應(yīng)用“漏斗式提問(wèn)法”，通過(guò)“開(kāi)放性問(wèn)題—封閉確認(rèn)—解決方案引導(dǎo)”抽絲剝繭，層層深入剖析問(wèn)題，聚焦于“如何問(wèn)得更匹配”；最為核心的是“有溫度”，通過(guò)同理心傳遞情緒價(jià)值，解決“如何問(wèn)得更人性化”的問(wèn)題。具體可從以下幾個(gè)方面優(yōu)化策略： 

（一）AI賦能交互全流程，強(qiáng)化“人機(jī)協(xié)同”提問(wèn)訓(xùn)練

運(yùn)用動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜，將客戶問(wèn)題與產(chǎn)品、政策節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)，利用DeepSeek的智能話術(shù)推薦功能生成客戶問(wèn)題樹(shù)，預(yù)演交互路徑，進(jìn)行事前預(yù)判。
例如，當(dāng)客戶咨詢(xún)“提前還款”時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)提示需進(jìn)一步詢(xún)問(wèn)“還款后是否保留額度”“是否申請(qǐng)利率優(yōu)惠”等關(guān)聯(lián)問(wèn)題，客服人員可在此基礎(chǔ)上進(jìn)行提問(wèn)，確保問(wèn)題的準(zhǔn)確性與專(zhuān)業(yè)性。
同時(shí)，客服人員應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)關(guān)注實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字中提取到的交互關(guān)鍵詞及客戶的語(yǔ)速、音量等情緒反饋，根據(jù)觸發(fā)關(guān)聯(lián)問(wèn)題及安撫性話術(shù)進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，善用事中輔助。
交互結(jié)束后，基于AI對(duì)話分析技術(shù)生成雷達(dá)圖，精準(zhǔn)評(píng)估客服人員的提問(wèn)準(zhǔn)確率、邏輯合理性、語(yǔ)言專(zhuān)業(yè)性及客戶需求挖掘率等，定制個(gè)人改進(jìn)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)事后優(yōu)化。

此外，通過(guò)AI模擬實(shí)戰(zhàn)，利用DeepSeek模擬不同類(lèi)型的客戶及溝通風(fēng)格，訓(xùn)練客服人員的提問(wèn)及溝通能力。

（二）構(gòu)建“場(chǎng)景化提問(wèn)模型”，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)提問(wèn)優(yōu)化

隨著智能助手逐漸接管標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)答任務(wù)，客服人員的核心競(jìng)爭(zhēng)力正轉(zhuǎn)向復(fù)雜場(chǎng)景的靈活應(yīng)對(duì)能力與需求挖掘能力。銀行需通過(guò)細(xì)分業(yè)務(wù)場(chǎng)景、客戶標(biāo)簽及交互情境，設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)化、差異化的提問(wèn)框架，實(shí)現(xiàn)“千人千問(wèn)”的個(gè)性化服務(wù)。
例如，針對(duì)投訴類(lèi)客戶，場(chǎng)景化提問(wèn)模型應(yīng)遵循“情緒安撫—問(wèn)題剖析—衍生需求挖掘”的漸進(jìn)式動(dòng)態(tài)提問(wèn)邏輯，避免斷章取義，也避免直接追問(wèn)問(wèn)題細(xì)節(jié)而激化客戶情緒。
場(chǎng)景化提問(wèn)模型的構(gòu)建并非簡(jiǎn)單的話術(shù)分類(lèi)或者靜態(tài)的話術(shù)堆砌，而是以客戶旅程為脈絡(luò)，以數(shù)據(jù)洞察為指引，通過(guò)持續(xù)反饋實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)迭代的閉環(huán)服務(wù)方案。

傳統(tǒng)的場(chǎng)景流程話術(shù)更新依賴(lài)于人工經(jīng)驗(yàn)，更新周期長(zhǎng)達(dá)數(shù)月，而AI賦能的場(chǎng)景化模型能夠利用實(shí)時(shí)對(duì)話數(shù)據(jù)自動(dòng)優(yōu)化，根據(jù)實(shí)時(shí)交互場(chǎng)景推薦高關(guān)聯(lián)度的提問(wèn)選項(xiàng)，客服人員選擇最優(yōu)選項(xiàng)后，由系統(tǒng)自動(dòng)記錄選擇效果，并通過(guò)A/B測(cè)試持續(xù)優(yōu)化模型，提煉高價(jià)值提問(wèn)交互模式并進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。

（三）培養(yǎng)客服的“開(kāi)放性思維”與“批判性思維”，保持同理心

斯圖爾特·羅素在《人類(lèi)相容：人工智能與控制問(wèn)題》一書(shū)中寫(xiě)道：“人工智能已經(jīng)非?！斆鳌–lever），但還不夠‘聰慧’（Smart）”。
強(qiáng)大的算力與算法賦予了人工智能“聰明”的特質(zhì)，但要實(shí)現(xiàn)人類(lèi)般的“聰慧”，不僅需要邏輯推理能力與常識(shí)判斷，更需要“合情合理”的溝通與人性化的情感互動(dòng)。

因此，AI技術(shù)的落地，最終還需要回歸到“人”的能力重塑。有效的提問(wèn)，能夠打破線性思維，幫助人們思考并做出正確的決策，特別是，當(dāng)生成式AI可能因數(shù)據(jù)偏差或邏輯缺陷產(chǎn)生“AI幻覺(jué)”，誤解客戶的真實(shí)訴求或給出不恰當(dāng)?shù)慕鉀Q方案時(shí)，客服代表本身所需要具備的開(kāi)放性思維與批判性精神，將成為防范技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的最后防線。

只有在標(biāo)準(zhǔn)答案中注入人性化的判斷，學(xué)會(huì)提出問(wèn)題，充分發(fā)揮客服代表作為“人”的主觀能動(dòng)性、同理心與共情能力，才能讓服務(wù)從機(jī)械的標(biāo)準(zhǔn)化流程中蘇醒，成為有血有肉的溝通與雙向交互，從而為客戶提供更復(fù)雜、更靈活，也更貼心的服務(wù)體驗(yàn)。

在這個(gè)生成式AI技術(shù)如浪潮般洶涌而至的智能時(shí)代，客服行業(yè)正站在技術(shù)與人性的交匯點(diǎn)上?？头缪莸模膊⒎菃?wèn)題的終結(jié)者，而是可能性的開(kāi)拓者。

伏爾泰曾說(shuō)：“判斷一個(gè)人的能力不是看他如何回答，而是看他如何發(fā)問(wèn)?！苯柚鶤I的力量，他們得以突破傳統(tǒng)服務(wù)的界限，以開(kāi)放性思維拓寬視野，用批判性思維守護(hù)底線，通過(guò)同理心傳遞37度的溫暖，通過(guò)每一次的交流，為客戶創(chuàng)造價(jià)值，為智能服務(wù)注入人性化的靈魂，這才是銀行客服在智能時(shí)代真正的價(jià)值所在。