警惕金融服务企业的“AI客服”陷阱

叶昊铖 张瑞广

随着人工智能的兴起，越来越多的金融服务企业开始提供入工智能“Ar客服”来代替传统的“入工坐席”，以提高公司客户服务的“成本_效率比”。本文从目前主流的“AI客服”的功能，结合金融服务类企业客户的客服体验效用入手，通过分析、推导，得出企业采用“AI客服”的决策，产生的结果可能会和决策的初衷南辕北辙，意图提高效率却陷入效用陷阱的情况。

人工智能 Al客服 成本 效用 陷阱

这两年，随着人工智能的兴起，越来越多的金融服务企业开始提供人工智能“AI客服”。顾名思义，“AI客服”即通过人工智能客服，用机器人（或机器狗一一取自战胜了人类高智力代表群体围棋棋手的AlphaGo）回答客户的各种问题，具有7×24小时、高效、准确、成本低廉等特性等诸多优点。甚至还可以同客户“聊天气、聊心情”等传统“人工坐席客服”不堪承担的任务。被誉为理想的智能化客服解决方案，可以极大提高公司服务客户的效率、提升服务客户的水平、节约服务客户的成本。

这些金融服务企业选择了“AI客服”的理由，其实并不难理解，大量的中小客户，为他们提供服务并不能创造太多的利润，那么削减高成本的人工服务，取而代之以一段程序，从成本一效率模型而言，这似乎是个理性的选择。

在这里，笔者想说一句：效率不等于效用。金融服务企业需要警惕“AI客服”的效用陷阱。

谈到人工智能应用，不得不提到火过一阵字的苹果智能语音助手Siri，笔者不知道英文版的Siri是否好用，但至少中文而言，经常连笔者的意思都无法正确理解。在笔者看来，Siri这类人工智能，其实更多在于帮助消费者实现“君子动口不动手”的目标。而苹果的400客服呢？虽然解决一个问题经常需要听十几分钟的音乐，但始终在坚持“纯正的人工坐席客服”！外国影视剧作品经常吐槽美国公司的客服英语都是一股“咖喱味儿”，那么这些硅谷的大公司们，为什么宁愿用印度人工坐席客服，都不愿意使用“AI客服”？这个问题令笔者产生了研究一番的兴趣。

这里笔者蹭个热度，2017年诺贝尔经济学奖得主理查德·塞勒的“禀赋效应”——当一个人一旦拥有某项物品，那么他对该物品价值的评价要比未拥有之前大大增加。当客户在选择成为了某家公司的客户之后，客户的自我感觉势必更加有价值一一我拥有了这家公司的账户（银行卡、股票账户、保险合约等等），我觉得这家公司为我提供的服务价廉物美。由于禀赋效应的存在，竞争对手想要挖该客户，就需要提供更加的“价廉物美”，注意这个词组有两个组成词：价廉和物美。这里笔者引入一个模型一一基数效用模型。效用（ Utility），是经济学中最常用的概念之一。一般而言，效用是指对于消费者通过消费或者享受闲暇等使自己的需求、欲望等得到的满足的一个度量。价廉自然是低价格产生的效用，金融服务业，物美就是服务产生的效用。

这里我们单独讲服务，剔除掉了狭义的产品。金融的狭义产品属于非同质化的竞争，比如信托、基金、理财等产品，做得好的不愁卖，业绩不佳卖不掉，这个大前提不以人的意志而转移。本文主旨在讨论同质化的“客户主动索取式客户服务”，主要探讨“AI客服”和“人工坐席客服”之间的一些经济学现象，因而剔除。

中小客户的金融服务满足程度主要是两项一一低价产生的价格效用和客户服务产生服务效用。两者可以在一定程度上互相替代，比如客户想要更贴心的私人银行服务，更专业的定制化理财规划服务，或者更视觉系的帅哥美女客户经理等，那么他必然获得较少的价格效用，恐怕不会感到“这很便宜”。相应的，客户一旦享受了低价格，价格效用得到了满足，势必损失一定程度服务效用。作为企业而言，最需要平衡的就是其中的替代效用。每降低一个单位的价格，能让客户接受降低多少程度的服务享受？然而，金融服务业又有别于传统服务业，很难通过对比实验来确定这个价格单位和价格一服务替代比。

譬如一家饭店的决策者，在考虑加量不加价是否是提高营业额和利润的好选择。他可以偶一个实验：第一周，饭店不加量加价，实现了A营业额和利润；第二周，饭店加量又加价，实现了B营业额和利润；第三周，饭店加量不加价，实现了C营业额和利润。那么只要比较一下ABC三者的大小，假如C的数字最佳，那么饭店就可以模糊知晓客户的效用偏好为“加量不加价”。一个有趣的事实是，反过来，碳酸饮料在原料白糖价格较高时采取的策略是“减量不加价”，可见在吃吃喝喝这件事情上，涨价的边际效用很大，食品公司更青睐于通过增减产品的数量来替代价格的变动。

然而在金融服务业，却很难这么去做实验，在互联网时代，客户选择一家其它竞争对手（银行卡、股票账户、基金等等）更加便利。用经济学的语言来讲，就是顾客的转换成本极为低廉。这里引入一个转换成本的概念，即由迈克·波特在1980年提出，指的是当消费者从一个产品或服务的提供者转向另一个提供者时所产生的一次性成本。举个例子，现在股票开户、购买基金的时间、财务转换成本是多少呢？只需要打开手机扫码后点操作一分钟，免费开户可能还送个小礼品。而一旦选择，很长时间内可能就无法转换（例如购买了一只封闭期1年的基金）。因此，摸透客户的低价格和服务之间的替代效用，需要小心翼翼去揣摩，需要企业决策者的大智慧。根据这个结论，笔者做出另外一个假设：同质化竞争的企业能够设置抬高的转换成本只有禀赋效用里赋予的心理上的价值认同转换成本。接下来我们来证明：

前面提到，影响客户的效用主要有两个，我们命名为价格效用和服务效用。经过这么多年的竞争，好吧，主要是价格竞争，如今的价格效用恐怕很低。例如证券公司佣金战打到“零佣金”、“零利差”，基金公司打到“认购费全免”、“管理費打折”这种程度。本身还能变动的价格就已经很少，客户效用模型当中的价格这一个项目的边际效用自然更少！万分之二点五和万分之二的股票佣金对于散户来说，一年的差距可能也就在几十元以内，边际效用几乎为零。那么唯一能调整的就是另一个效用——服务效用！

相对来说，客户服务本身还有一个成本和产出的问题，这里不详细展开，读者一想便知，客户服务在很大程度上是收到成本的限制的，那么增加客户服务的成本（这里不等同于客户接受的价格成本，而是企业的成本支出），和客户服务提升，客户享受的效用之间，是存在边际效应的。如何取得一个能接受的成本为客户提供更好的服务，是所有金融服务业的企业需要不断探索的，从一定程度来说“AI客服”也是一种技术进步实现减少成本的一种好方式一一如果没有牺牲客户体验的话。

在客户服务中，提供客户被动接受的服务，多种多样。但反过来客户主动向企业索取的服务而言，笔者认为是品种有限但效用占比很大。特别是当前的同质化竞争，金融服务业企业能提供的产品，特别是提供给中小客户（即“AI客服”的目标群体）的产品其实几乎没有区别。作为客户而言，能产生不同服务效用的，往往只有客服应答（包括电话、网页、APP等的应答），在一定程度上代表着个性化的需求。因此客户服务应答可以说是所有企业在特定细分客户市场的竞争集中点！

那么面对这个唯一的服务竞争点。客户在和企业进行主动沟通的时候，是更希望有个真真实实的“人”能够听取他的问题，还是选择一条“狗”来解决他的金融需求？

美国营销专家劳特朋教授（R.FLauterborn（1993）在1990年提出的，与传统营销的4P相对应的4C理论。它以消费者需求为导向，重新设定了市场营销组合的四个基本要素：即消费者（ Customer）、成本（Cost）、便利（Convenience ） 和 沟 通（Communication）。它强调企业首先应该把追求顾客满意放在第一位，其次是努力降低顾客的购买成本，然后要充分注意到顾客购买过程中的便利性，而不是从企业的角度来决定销售渠道策略，最后还应以消费者为中心实施有效的营销沟通。

很多读者看到这里，或许觉得眼前一亮，是啊，“AI客服”论成本肯定比动辄数百上千的坐席客服便宜；论便利，秒答且正确；论沟通7×24小时无休。貌似是消费者的好客服？

其实我们仔细研究就会发现，目前的“AI客服”很难让消费者真正满意。 首先，确实要表扬一下“AI客服”便利性，随时随地秒答客户的简单问题，7×24小时全年无休，这都是技术进步带给行业的变革。但是目前而言，笔者相信有过拨打“交易问题问题请按一”、“账单问题请按二”……“投诉请按五”几分钟最后不得不转接“人工坐席客服”体验的消费者心中，其便利性都要打一个折扣。而夜间和周末的客户服务，传统的“人工坐席客服”轮班制度也可以较好的解决部分客户的需求。不过相信随着人工智能的发展，便利性上的最终胜者一定是“AI客服”。

其次，让我们看一下人工智能国内比较领先的百度对“沟通”的定义：沟通是人与人之间、人与群体之间思想与感情的传递和反馈的过程，以求思想达成一致和感情的通畅。注意沟通是“人与人”，不是“人与机器狗”的沟通！营销的沟通并非简单的信息传递，信息传递可以通过APP内嵌智能助手来完成，例如苹果的Siri。当客户主动索取服务的时候，笔者认为除了信息的传递反馈，更重要的是用亲切的语音、周道的反馈让客户产生服务效用，利用禀赋效应，增加客户黏性。

最后，也是最核心的问题，金融服务企业上线“AI客服”最大的目的还是在于节约成本，但是，这成本是谁的成本？是企业的成本，不是客户的成本！前文提到，价格战打到如今，客户的成本很难进一步大幅降低。那么这里节省的成本，只能是企业自身的运营成本，而这个成本，是否会降低客户的服务体验，也就是前文所述的客户效用？航空公司有个著名的练习，把空姐的容貌遮住，只露出眼睛，可以直观地看出空姐是否露出真正的微笑。纵观各个“AI客服”的主要功能是回答一些“直接简单的问题”，额外功能则是“问天气、陪聊天”之流，新鲜劲过后，乏然无味。服务行业，企业对待消费者的态度是否认真，是否重视，“小客户不赚钱，我不用高成本的真人来服务你”这种心态，消费者会体验不到？任何一家服务行业的企业，把成本节约到客户服务的头上，笔者只能说策划者多半是上头了！

在人工智能时代，人与机器的交流绝不会少，本文绝非不认同人工智能的反智主义论调，人工智能的车轮已经滚滚而来，消费者必然会面对更多、更有趣、更有用的AI。但就目前市场上的“AI客服”来说，笔者认为：通过“AI客服”来提高金融服务类企业的客户服务“成本一效率比”，从客户体验效用的角度来说，并非是一个好的选择，而是一个陷阱。警惕“AI概念”的潮水退去后，发现自己的客户服务在裸泳。

[1]高鴻业，西方经济学（微观部分）.北京：中国人民大学出版社，2000： 57-80

[2]邹新月、陈玉琳理查德·塞勒对行为经济学的贡献.《经济学动态》.2015年第1期