警惕金融服務企業的“AI客服”陷阱

葉昊鋮 張瑞廣

隨著人工智能的興起，越來越多的金融服務企業開始提供入工智能“Ar客服”來代替傳統的“入工坐席”，以提高公司客戶服務的“成本_效率比”。本文從目前主流的“AI客服”的功能，結合金融服務類企業客戶的客服體驗效用入手，通過分析、推導，得出企業采用“AI客服”的決策，產生的結果可能會和決策的初衷南轅北轍，意圖提高效率卻陷入效用陷阱的情況。

人工智能 Al客服 成本 效用 陷阱

這兩年，隨著人工智能的興起，越來越多的金融服務企業開始提供人工智能“AI客服”。顧名思義，“AI客服”即通過人工智能客服，用機器人（或機器狗一一取自戰勝了人類高智力代表群體圍棋棋手的AlphaGo）回答客戶的各種問題，具有7×24小時、高效、準確、成本低廉等特性等諸多優點。甚至還可以同客戶“聊天氣、聊心情”等傳統“人工坐席客服”不堪承擔的任務。被譽為理想的智能化客服解決方案，可以極大提高公司服務客戶的效率、提升服務客戶的水平、節約服務客戶的成本。

這些金融服務企業選擇了“AI客服”的理由，其實并不難理解，大量的中小客戶，為他們提供服務并不能創造太多的利潤，那么削減高成本的人工服務，取而代之以一段程序，從成本一效率模型而言，這似乎是個理性的選擇。

在這里，筆者想說一句：效率不等于效用。金融服務企業需要警惕“AI客服”的效用陷阱。

談到人工智能應用，不得不提到火過一陣字的蘋果智能語音助手Siri，筆者不知道英文版的Siri是否好用，但至少中文而言，經常連筆者的意思都無法正確理解。在筆者看來，Siri這類人工智能，其實更多在于幫助消費者實現“君子動口不動手”的目標。而蘋果的400客服呢？雖然解決一個問題經常需要聽十幾分鐘的音樂，但始終在堅持“純正的人工坐席客服”！外國影視劇作品經常吐槽美國公司的客服英語都是一股“咖喱味兒”，那么這些硅谷的大公司們，為什么寧愿用印度人工坐席客服，都不愿意使用“AI客服”？這個問題令筆者產生了研究一番的興趣。

這里筆者蹭個熱度，2017年諾貝爾經濟學獎得主理查德·塞勒的“稟賦效應”——當一個人一旦擁有某項物品，那么他對該物品價值的評價要比未擁有之前大大增加。當客戶在選擇成為了某家公司的客戶之后，客戶的自我感覺勢必更加有價值一一我擁有了這家公司的賬戶（銀行卡、股票賬戶、保險合約等等），我覺得這家公司為我提供的服務價廉物美。由于稟賦效應的存在，競爭對手想要挖該客戶，就需要提供更加的“價廉物美”，注意這個詞組有兩個組成詞：價廉和物美。這里筆者引入一個模型一一基數效用模型。效用（ Utility），是經濟學中最常用的概念之一。一般而言，效用是指對于消費者通過消費或者享受閑暇等使自己的需求、欲望等得到的滿足的一個度量。價廉自然是低價格產生的效用，金融服務業，物美就是服務產生的效用。

這里我們單獨講服務，剔除掉了狹義的產品。金融的狹義產品屬于非同質化的競爭，比如信托、基金、理財等產品，做得好的不愁賣，業績不佳賣不掉，這個大前提不以人的意志而轉移。本文主旨在討論同質化的“客戶主動索取式客戶服務”，主要探討“AI客服”和“人工坐席客服”之間的一些經濟學現象，因而剔除。

中小客戶的金融服務滿足程度主要是兩項一一低價產生的價格效用和客戶服務產生服務效用。兩者可以在一定程度上互相替代，比如客戶想要更貼心的私人銀行服務，更專業的定制化理財規劃服務，或者更視覺系的帥哥美女客戶經理等，那么他必然獲得較少的價格效用，恐怕不會感到“這很便宜”。相應的，客戶一旦享受了低價格，價格效用得到了滿足，勢必損失一定程度服務效用。作為企業而言，最需要平衡的就是其中的替代效用。每降低一個單位的價格，能讓客戶接受降低多少程度的服務享受？然而，金融服務業又有別于傳統服務業，很難通過對比實驗來確定這個價格單位和價格一服務替代比。

譬如一家飯店的決策者，在考慮加量不加價是否是提高營業額和利潤的好選擇。他可以偶一個實驗：第一周，飯店不加量加價，實現了A營業額和利潤；第二周，飯店加量又加價，實現了B營業額和利潤；第三周，飯店加量不加價，實現了C營業額和利潤。那么只要比較一下ABC三者的大小，假如C的數字最佳，那么飯店就可以模糊知曉客戶的效用偏好為“加量不加價”。一個有趣的事實是，反過來，碳酸飲料在原料白糖價格較高時采取的策略是“減量不加價”，可見在吃吃喝喝這件事情上，漲價的邊際效用很大，食品公司更青睞于通過增減產品的數量來替代價格的變動。

然而在金融服務業，卻很難這么去做實驗，在互聯網時代，客戶選擇一家其它競爭對手（銀行卡、股票賬戶、基金等等）更加便利。用經濟學的語言來講，就是顧客的轉換成本極為低廉。這里引入一個轉換成本的概念，即由邁克·波特在1980年提出，指的是當消費者從一個產品或服務的提供者轉向另一個提供者時所產生的一次性成本。舉個例子，現在股票開戶、購買基金的時間、財務轉換成本是多少呢？只需要打開手機掃碼后點操作一分鐘，免費開戶可能還送個小禮品。而一旦選擇，很長時間內可能就無法轉換（例如購買了一只封閉期1年的基金）。因此，摸透客戶的低價格和服務之間的替代效用，需要小心翼翼去揣摩，需要企業決策者的大智慧。根據這個結論，筆者做出另外一個假設：同質化競爭的企業能夠設置抬高的轉換成本只有稟賦效用里賦予的心理上的價值認同轉換成本。接下來我們來證明：

前面提到，影響客戶的效用主要有兩個，我們命名為價格效用和服務效用。經過這么多年的競爭，好吧，主要是價格競爭，如今的價格效用恐怕很低。例如證券公司傭金戰打到“零傭金”、“零利差”，基金公司打到“認購費全免”、“管理費打折”這種程度。本身還能變動的價格就已經很少，客戶效用模型當中的價格這一個項目的邊際效用自然更少！萬分之二點五和萬分之二的股票傭金對于散戶來說，一年的差距可能也就在幾十元以內，邊際效用幾乎為零。那么唯一能調整的就是另一個效用——服務效用！

相對來說，客戶服務本身還有一個成本和產出的問題，這里不詳細展開，讀者一想便知，客戶服務在很大程度上是收到成本的限制的，那么增加客戶服務的成本（這里不等同于客戶接受的價格成本，而是企業的成本支出），和客戶服務提升，客戶享受的效用之間，是存在邊際效應的。如何取得一個能接受的成本為客戶提供更好的服務，是所有金融服務業的企業需要不斷探索的，從一定程度來說“AI客服”也是一種技術進步實現減少成本的一種好方式一一如果沒有犧牲客戶體驗的話。

在客戶服務中，提供客戶被動接受的服務，多種多樣。但反過來客戶主動向企業索取的服務而言，筆者認為是品種有限但效用占比很大。特別是當前的同質化競爭，金融服務業企業能提供的產品，特別是提供給中小客戶（即“AI客服”的目標群體）的產品其實幾乎沒有區別。作為客戶而言，能產生不同服務效用的，往往只有客服應答（包括電話、網頁、APP等的應答），在一定程度上代表著個性化的需求。因此客戶服務應答可以說是所有企業在特定細分客戶市場的競爭集中點！

那么面對這個唯一的服務競爭點。客戶在和企業進行主動溝通的時候，是更希望有個真真實實的“人”能夠聽取他的問題，還是選擇一條“狗”來解決他的金融需求？

美國營銷專家勞特朋教授（R.FLauterborn（1993）在1990年提出的，與傳統營銷的4P相對應的4C理論。它以消費者需求為導向，重新設定了市場營銷組合的四個基本要素：即消費者（ Customer）、成本（Cost）、便利（Convenience ） 和 溝 通（Communication）。它強調企業首先應該把追求顧客滿意放在第一位，其次是努力降低顧客的購買成本，然后要充分注意到顧客購買過程中的便利性，而不是從企業的角度來決定銷售渠道策略，最后還應以消費者為中心實施有效的營銷溝通。

很多讀者看到這里，或許覺得眼前一亮，是啊，“AI客服”論成本肯定比動輒數百上千的坐席客服便宜；論便利，秒答且正確；論溝通7×24小時無休。貌似是消費者的好客服？

其實我們仔細研究就會發現，目前的“AI客服”很難讓消費者真正滿意。 首先，確實要表揚一下“AI客服”便利性，隨時隨地秒答客戶的簡單問題，7×24小時全年無休，這都是技術進步帶給行業的變革。但是目前而言，筆者相信有過撥打“交易問題問題請按一”、“賬單問題請按二”……“投訴請按五”幾分鐘最后不得不轉接“人工坐席客服”體驗的消費者心中，其便利性都要打一個折扣。而夜間和周末的客戶服務，傳統的“人工坐席客服”輪班制度也可以較好的解決部分客戶的需求。不過相信隨著人工智能的發展，便利性上的最終勝者一定是“AI客服”。

其次，讓我們看一下人工智能國內比較領先的百度對“溝通”的定義：溝通是人與人之間、人與群體之間思想與感情的傳遞和反饋的過程，以求思想達成一致和感情的通暢。注意溝通是“人與人”，不是“人與機器狗”的溝通！營銷的溝通并非簡單的信息傳遞，信息傳遞可以通過APP內嵌智能助手來完成，例如蘋果的Siri。當客戶主動索取服務的時候，筆者認為除了信息的傳遞反饋，更重要的是用親切的語音、周道的反饋讓客戶產生服務效用，利用稟賦效應，增加客戶黏性。

最后，也是最核心的問題，金融服務企業上線“AI客服”最大的目的還是在于節約成本，但是，這成本是誰的成本？是企業的成本，不是客戶的成本！前文提到，價格戰打到如今，客戶的成本很難進一步大幅降低。那么這里節省的成本，只能是企業自身的運營成本，而這個成本，是否會降低客戶的服務體驗，也就是前文所述的客戶效用？航空公司有個著名的練習，把空姐的容貌遮住，只露出眼睛，可以直觀地看出空姐是否露出真正的微笑。縱觀各個“AI客服”的主要功能是回答一些“直接簡單的問題”，額外功能則是“問天氣、陪聊天”之流，新鮮勁過后，乏然無味。服務行業，企業對待消費者的態度是否認真，是否重視，“小客戶不賺錢，我不用高成本的真人來服務你”這種心態，消費者會體驗不到？任何一家服務行業的企業，把成本節約到客戶服務的頭上，筆者只能說策劃者多半是上頭了！

在人工智能時代，人與機器的交流絕不會少，本文絕非不認同人工智能的反智主義論調，人工智能的車輪已經滾滾而來，消費者必然會面對更多、更有趣、更有用的AI。但就目前市場上的“AI客服”來說，筆者認為：通過“AI客服”來提高金融服務類企業的客戶服務“成本一效率比”，從客戶體驗效用的角度來說，并非是一個好的選擇，而是一個陷阱。警惕“AI概念”的潮水退去后，發現自己的客戶服務在裸泳。

[1]高鴻業，西方經濟學（微觀部分）.北京：中國人民大學出版社，2000： 57-80

[2]鄒新月、陳玉琳理查德·塞勒對行為經濟學的貢獻.《經濟學動態》.2015年第1期