聊天機器人有時會令人厭煩，總在你瀏覽頁面時彈出來，但它們也可以是有用的助手，成為品牌體驗中不可或缺的一部分。

　　在Forrester的首席分析師Peter Wannemacher看來，美國銀行的Erica屬于后者。

　　這款AI虛擬助手創下了30億次客戶互動的新紀錄，美國銀行上周宣布。自2018年上線以來，已有近5000萬人使用過它。

　　推動其成長和普及的關鍵，是銀行始終堅持的“高科技與高觸感(High Tech, High Touch)”戰略，美國銀行數字平臺負責人Jorge Camargo在接受采訪時表示。

　　“我們的重點之一是：如何在AI支持與人工服務之間找到最佳平衡，而這正是美國銀行的傳統優勢所在。”Camargo說。

　　Camargo和Wannemacher指出，Erica之所以被客戶接受，是因為它始終能夠提供準確的信息。與許多聊天機器人成為“瓶頸”不同，客戶可以直接在Erica中完成任務，或者由Erica為其找到達成目標的最佳路徑——包括轉交給人工客服。

　　根據今年春季J.D. Power的評估，客戶對美國銀行移動應用(Erica是其中的重要組成部分)的滿意度超過了所有其他全國性銀行。在另一項銀行App評估中，Forrester發現該行App在25個維度中有23項達到了或超出了客戶預期。

　　“此前從未有過如此全面的聊天機器人。”Wannemacher表示，“我認為它是第一款在功能、質量和穩健性上真正出色的虛擬助手。雖然不是一蹴而就的，但美國銀行比任何競爭對手更早把它打造成數字體驗的核心。”

　　Erica于2018年上線，是銀行業數字化服務的一次突破。此后，移動體驗的重要性持續提升——Forrester的研究顯示，三分之二的客戶希望能夠通過手機完成所有銀行業務。

　　盡管其他銀行也在追趕，但Erica仍然保持領先地位。

　　“它已不再是獨一無二的，但仍然是最優秀的。”Wannemacher說，“它比其他銀行的聊天機器人更穩定，功能更強大，并且更能讓用戶留在App內完成操作。”

　　Erica的演進與未來方向

　　剛上線時，Erica可以處理200至250種意圖(即問題類型)，如今已能應對700多種。

　　“在七年時間里，它的功能發生了顯著變化，從最初專注于回應客戶問題的助手，逐漸演變為更主動的助手，能夠提前預判潛在需求并提供建議與推薦。”Camargo說。

　　隨著客戶對Erica回答的信任度不斷提升，團隊開始思考是否能讓Erica做得更多。于是，他們著手打造一種更主動的體驗，讓Erica能提前識別客戶的潛在問題并推送相關建議。

　　如今，約50%到60%的Erica交互是主動的——它先提出建議，然后客戶再與其進一步互動。

　　這一努力收獲頗豐。J.D. Power的評估發現，在零售銀行咨詢方面，美國銀行的客戶滿意度高于所有其他銀行。

　　“排名前列的銀行機構，往往在其服務體系中深度嵌入了咨詢和指導。”J.D. Power銀行與支付情報高級總監Jennifer White在6月接受采訪時表示。“這不僅僅是依靠網點內的面對面服務，而且結合了線下體驗與數字互動。”

　　Erica的對話界面同樣為其持續進化提供了動力。

　　“我們每天都在處理海量數據——這30億次互動就是一個巨大的信息寶庫，我們的數據科學團隊會持續分析這些對話，不斷思考‘我們還能如何做得更好?’”Camargo說。

　　銀行還在體驗迭代上持續投入時間和資金。

　　“這種不斷優化的努力，不僅僅是客戶滿意度的‘秘密武器’。”Camargo表示，“Erica的價值與成功很大程度上來自于持續的運營投入，而不是一勞永逸地上線后就能‘自動運轉’。”

　　Camargo透露，美國銀行每兩到三周就會對Erica進行更新迭代。自上線以來，累計已完成超過7.5萬項改進。

　　“高科技與高觸感”

　　美國銀行設計Erica的目標是，要么直接解決客戶問題，要么在無法代替客戶完成操作時，引導其走上最佳路徑。

　　例如，如果客戶詢問自己的路由號(routing number)，Erica可以直接提供答案。如果客戶想要繳納賬單或轉賬匯款，也可以直接在Erica內完成。

　　但在某些情況下，受限于銀行監管、銀行政策或具體業務場景，Erica也無法給出答案。

　　Erica 能夠識別客戶請求，并在銀行政策或客戶偏好的框架下，確定最快的解決路徑。 如果客戶無法在聊天機器人內完成操作，Erica 會引導他們進入合適的渠道，無論是自助服務、聯系中心某個部門的人工客服，還是在線實時聊天。

　　例如，一位客戶可能會在親人去世后，聯系銀行咨詢遺產管理問題。Camargo 表示：“Erica 明白這是一個充滿情感的重要對話。因此，最佳的處理方式是直接將客戶轉接給我們遺產服務與運營團隊的專員。”

　　其目標是避免讓客戶被迫走一條僵化的流程，而是幫助客戶沿著他們想要的路徑前進，而不是讓他們去走銀行認為最方便的路徑。

　　Camargo說：“我們在向客戶提供推薦時，融入了大量的理解和細微差別。當然，客戶始終可以選擇直接要求人工客服，如果那是他們的偏好。”

　　Erica的使用率和信任度在提升

　　雖然年輕一代更習慣于與聊天機器人交互，但許多年長客戶并不適應這種界面。

　　美國銀行的Z世代客戶更頻繁地使用數字化服務和Erica，但該行也通過設計優化，讓不同代際的客戶都逐漸習慣使用Erica。

　　Camargo回憶道：“大約四年前，我們對Erica做了一個有趣的改進。最初它是一個懸浮的交互按鈕，用戶需要點擊才能進入，但從用戶體驗設計的角度，我們將它改造成類似搜索的體驗。這一改變非常有幫助，因為人們對搜索模式更熟悉，也更容易接受。”

　　這一設計選擇顯著提升了年長一代客戶對聊天機器人的使用舒適度。

　　美國銀行還成功克服了消費者普遍對金融服務中AI的不信任氛圍，這主要依賴于準確性、響應速度和實用性。根據J.D. Power去年的一份報告，不到30%的消費者信任AI聊天機器人能提供準確的金融信息和建議。

　　Camargo表示，快速且有用的信息會鼓勵客戶反復使用。幾乎所有客戶(98%)都能通過Erica找到他們所需的信息，而且這一過程非常高效——客戶與Erica的平均交互時間僅為48秒。

　　當被問及客戶對該應用的滿意度時，Camargo表示：“它的表現與我們所有其他服務渠道保持一致。”

　　確定性AI與生成式AI的差異

　　Camargo表示，Erica依賴的是確定性AI，而非可能出現“幻覺”(hallucination)并提供錯誤信息的生成式AI。

　　“AI的核心是盡可能理解你的問題，但我們會提供100%確定無誤的答案。”Camargo說，“尤其在金融服務領域，我們不能容忍‘90% 正確’這種情況。客戶期待我們的回答 100% 準確，并且一直如此。”

　　他說：“Erica將繼續主要基于確定性的自然語言處理系統。”

　　美國銀行 并不是唯一采取這種方法的機構。Wannemacher表示，在整個金融行業，生成式AI的使用幾乎都不會直接暴露給客戶。

　　“我們預測這種情況會在未來幾年有所改變，但絕大多數金融機構目前沒有立即采用的計劃。”他說。

　　美國銀行正在探索生成式AI的應用，但采取了 謹慎的人機協作方式。

　　Camargo 表示：“我們看到的機會，并且正在進行許多內部試點實驗的方向，是利用生成式AI增強對話中的同理心和細微差別，但目前，不會有任何生成式AI輸出直接面向客戶。”