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2个月,我们如何打造了大型银行的智能外呼系统?
2024-12-27 01:56

项目上线,只是新的开始。

2个月,我们如何打造了大型银行的智能外呼系统?

做好对接、联调之后,G行对机器人对客电话还有着严格的标准:整个话术流程准确率达到85%,语义识别准确率达到85%,影响客户体验的电话占比要低于20%,三个指标满足才能够对客。

“外呼并不是简单打个电话,需要下功夫做好运营效果。”Devin说,什么时间、什么频次、话术如何配合,优先级如何安排,如何及时止催,整体上如何保证更好的效果,追一和G行客户一起,进行了大量运营工作。

打完之后,追一质检人员每天对生产环境1500轮电话进行质检,记录机器人报错节点、原因,成表之后交给行方再进行复检,形成当天的运营效果,持续监测和优化机器人效果,实现客户催收效果提升了20%以上,大大解决了客服产能溢出的问题,最终在年底顺利完成了50万电话拨打任务。

“这个过程,对我们产品提升也起到了很大作用。”Devin说,从外呼策略、质检功能、运营功能、上下游支持能力等等,伴随着项目深入,都得到了很大提升。

随着业务深入,客户要求也会更高。既要业务逻辑跑通,又要安全可控。

按照行方要求,产品系统要实现前后端分离、配置文件国密加密、日志脱敏,对数据归档,监控端口也有一系列要求。诸多非功能需求对交付和产研,也提出了挑战。Devin团队也很纠结,因为时间、人力和资源都很宝贵。

在分析项目进度和优先级的情况下,尽可能满足客户需求。

进行一次性针对改造,满足客户的需求,例如国密加密、隐私政策等非功能性需求。

在业务运营友好度上,对偏业务方向的运营数据或者运营指标等,设计配置化的方式。业务部门要接入机器人,可以直接通过配置的方式,就能够实现这些需求。

对比较大的需求,根据实际可落地情况,结合项目优先级,有效拆分,小步迭代实现。

另外,考虑到智能外呼后续的拓展,团队开始对Call优化架构,支持更高并发。

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