数字化投诉分析管理平台运用大数据、人工智能等技术，全流程管理银行客户投诉工作，确立投诉管理的最佳路径、高效处理与问题压降、高效智能分析投诉数据，最终实现投诉资源的深度挖掘与利用，赋能银行客户管理与业务经营。

方案背景

• 政策监管

人民银行和银保监会对消保工作越来越重视，尤其是客户投诉管理。不断推出的多份投诉管理相关文件规定，严格管理银行的客户投诉，强化消保考核评估。

• 管理优化

手工数据分析，时效性滞后，精细化管理不足，全行投诉宏观管理难以获得大数据支撑，无法形成对全行产品与服务流程的优化管理。

• 对客服务

客户反馈银行处理效率低下，问题处理专业度不够；无法一次沟通解决，多次沟通造成“电话骚扰”，引发重复投诉和升级监管投诉。

• 数据整合

银行投诉数据来源、投诉数据格式、投诉处理平台不统一，对信息流程效能不利，难以整合形成统一计算管理。

• 工作执行

投诉受理时多项工作同时进行，工作效能低下；投诉支撑（知识支撑、经验支撑及工具支撑等）缺乏，最终导致处理效率较低。账周期内未有效对账的单位户设置限制措施，并出具预警清单。

方案目标

通过数字化投诉分析管理平台为银行建立共生闭环投诉管理体系：

1、在“三个统一”的基础上建立先进的管理系统，是管理目标实现的最佳路径；

2、实现客户投诉的事前预防、事中有效拦截、事后的高效处理与问题压降；

3、实现投诉数据分析展示的高效性，数据成果的易得性，数据分析的智能与自主；

4、实现投诉资源的深度发掘与利用，赋能经营，赋能客户管理。

方案特点

1、以高效作为投诉管理核心。投诉的高效处理，投诉数据的高效分析、展示和运用，以缓解因客户数量增加带来的投诉压力。通过高效的处理，预计能减少20%的客户投诉数量。

2、以投诉数字化为基础管理，利用新技术，降低管理难度，简化流程。

3、赋能业务部门优化产品，降低同一问题对客户的反复伤害，并让产品贴近客户需求，获得持续优化。

4、通过对投诉的全流程管理，全面压降投诉数量，赋能一线经营。

5、利用人工智能技术，缓解投诉管理人力资源上的不足，在有限的资源条线下，完成投诉管理任务。

方案业务流程图

实现功能展示

通过投诉的“事中处理、事后压降、事前预防”的优化，对银行的消保情况进行系统功能改造和流程优化。

在投诉事中处理与管控过程中，构建投诉智能知识库，为投诉的科学管理、智慧预防、知识压降提供支撑体系，并依靠大数据预测技术，预防群体性、恶性投诉发生，精准识别投诉问题中的系统性、区域性风险，分层分级管理，实现全行投诉“60分钟响应，48小时结案”的快速反馈机制。

在投诉事后压降处理过程中，依靠大数据及人工智能等技术，完成投诉内容数据化，促使全行监管转办等各投诉渠道的信息标准化，实现投诉数据分析的智能化和实时化，并细化信息颗粒度，进而实现投诉数据的便捷查询与智慧查询，提升投诉工作效率。

在投诉事前预防管理中，加强投诉与产品、服务营销的协调联动，及时发现总结业务流程中的消保问题点和投诉高发点，根据投诉反馈升级和优化全行产品，利用场景化培训提升投诉管理人员业务素养，深度挖掘分析投诉数据信息，从源头减少投诉发生概率，实现全流程管控相互促进的良性循环，为全行合规经营提供支撑。

与此同时，不断通过“仪表盘”满足银行总部、分支行、业务条线查看各核心流程指标，赋能内部消保管理工作按照不同维度或层级发现消保漏洞，制定改进方案。

方案案例及效果

1、以高效作为投诉管理核心。投诉的高效处理，投诉数据的高效分析、展示和运用，以缓解因客户数量增加带来的投诉压力，预计能为银行减少20%的客户投诉数量。

2、经测算，流程和系统优化后，通过人工智能系统分析10万条客户投诉内容仅需25分钟，而使用热线客服团队需要600人*天。

3、通过抓住投诉处理的黄金时间，解决投诉问题，目标降低50%的重复投诉发生率、升级投诉发生率。降低消保投诉培训的总费用60%以上。

方案未来展望

通过数字化投诉分析管理平台的有效运行，将达成：

1、实现投诉的源头管理，通过全行的产品升级与优化，新产品的消保审核减少投诉发生概率；

2、实现投诉管理人员的场景化培训，提升处理人员的业务素质；

3、持续挖掘投诉数据资源，为全行合规经营提供线索支撑。