李肇宁

交通银行个人金融业务部/消费者权益保护部/数智化经营中心总经理

尊敬的各位领导，大家好！借这个机会，我向大家分享汇报一下交通银行利用数智技术在金融消保方面的探索与实践。

第一，消保业务现状和挑战。

消保一直是金融业高质量发展的重点领域。

一是监管趋严。张健华教授刚才也提到了这个趋势。

首先是制度建设持续完善。消保的“四梁八柱”已经全面搭建，金融消保制度密集出台，比如八部委刚刚发布的金融产品网络营销管理办法，还有互联网贷款、催收行为规范等文件，形成了以《消费者权益保护管理办法》为纲领，配套银行、保险等金融机构一系列专项指引，构建了从消保审查到投诉溯源，从信息披露到适当性管理的全方位、多层次制度体系，每个环节都有了明确的合规标准。

其次是行政处罚力度显著加大，而且是双罚。过去金融机构违规罚的是机构，现在推行的是机构和责任人双罚，不仅罚机构，更要追责到人，从经办到部门负责人，罚款金额也是非常高的。

第三是重点领域精准治理，全链条、全流程不留死角。监管目光聚焦消保深水区，例如：营销行为方面，包括严禁夸大收益、隐瞒风险、不当诱导等；催收行为方面，包括明确禁止暴力催收、骚扰第三方、泄露债务人信息等；个人信息保护方面，随着《中华人民共和国个人信息保护法》的深入实施，数据的采集、存储、共享等环节的合规性要求大幅度提高，过度收集个人信息、未明确告知用途等问题依然存在。

最后是协同共治格局形成，四级垂管效能体现。“大消保”工作格局加速落地，国家金融监督管理总局联合人民银行、证监会等形成工作协调机制，信息共享、联合出台政策文件成为常态，并且充分发挥总局、省局、地市分局、县支局的“四级垂管”优势，加大对基层金融机构消保工作质效的考察。在金融机构消保业务的评价环节，去年国家金融监督管理总局对总行法人和分支机构的权重做了调整，强调除了总行法人机构，地方分支机构也要做好消费者权益保护工作。

二是客户维权意识增强。

客户维权意识的觉醒是很大的内部变量。随着金融知识普及、法律咨询渠道便捷化和社交媒体发达，消费者的维权意识和能力已今非昔比，不仅熟悉《消费者权益保护法》和《个人信息保护法》，还会通过多种渠道维护个人权益。

与此同时，客户投诉内容日趋复杂，从简单的服务态度问题不断延伸到质疑产品的适当性匹配、信息披露不全、催收方式不当等专业领域，给金融机构的消保工作带来三大考验：

首先是投诉处理与运营成本显著攀升。“人力+系统”面临双重压力，一方面是面对大量的投诉，金融机构不得不投入更多的客服、消保、业务等人员用于处理纠纷；另一方面系统升级是一笔不小的投入，传统的投诉管理系统是记录型的，只能完成投诉的记录、分派、处理、反馈等基础流程，现在需要引入更多的金融科技实现投诉自动分类、相似案例归类、风险预警等功能。

其次是消保与内控管理难度加大。客户维权意识的觉醒等于给金融机构的产品、营销、催收、服务等全链条装上了一个放大镜和探照灯，在产品设计、营销宣传、催收服务等各个环节都需要更加注重消费者权益的保护。

最后是声誉风险与客户关系管理失衡风险上升。在社交媒体时代，一个客户的不满很容易通过社交媒体的传播演变成一场比较大的信任危机。从银行的角度来看，一方面要满足合理维权的诉求，体现服务的温度；另一方面要识别和应对恶意投诉、非法代理维权、反催收联盟等黑灰色产业链。过度妥协可能助长不当行为，过刚则会激化矛盾，如何精准平衡成为巨大考验。

在新形势下，我们认为金融消费者权益保护已经从原来的合规成本转变为核心竞争力，要从被动应对升级成主动布局，消保不再是可选项，而是高质量发展的必答题，而且是必须答好的一道题。在数智化转型浪潮中，谁先构建起科技和数据驱动的以客户为中心的消保新范式，谁就能够在竞争中赢得先机。

金融消保工作当前主要面临三个挑战：

一是信息不对称鸿沟。金融产品的复杂性、合同条款晦涩难懂，消费者容易被虚假宣传误导，导致决策偏差。

二是风险隐蔽性鸿沟。不规范销售、不当推荐等违规行为多发生于一对一的线下或线上私密沟通场景中，缺乏实时的监控手段，监管和风控往往难以介入。

三是响应滞后性鸿沟。传统的客诉处理流程繁琐、链路冗长，缺乏全流程的闭环管理工具，导致问题处理效率低，客户诉求无法被及时满足，满意度持续走低。

归结下来，我认为当前在推进消保工作时，往往是就产品论产品，就一个条线论一个条线，缺少一个以客户为中心的消保数智化能力体系。

第二，消保数智化转型演变。

交通银行的消保数智化转型经历了三个转变。

一是“功能性”系统。

最早做信息化、数字化转型的时候，我们主要是构建一个“功能型”系统，建设比较完备的相关模块，包括投诉处理、消保审查、消保评级、消保考核、金融教育、机制运行等十大核心的模块，功能体系基本是完整的，但只是功能具备，发挥的作用有限。主要体现在三个方面：首先是仅将线下工作放到了线上，实际上核心的处理分析工作还是依赖于专家经验，这也是早期数字化转型的一个常见偏差；其次是相关系统功能设计偏向事后，事前和事中缺乏及时预警；最后是功能零散，数据分散，未能形成有效闭环。

二是数智化技术带来的三大跃升：从被动到主动。

随着数智化技术的发展，我们做到了不断从被动到主动做响应，主要体现在三个方面：首先是从“人防”到“技防”，在系统层面多一些自动拦截，减少人为疏漏，让专业人员更加聚焦有价值的判断与服务；其次是从“被动响应”到“主动预防”，在系统层面建立事前智能识别及时预警，事中实时干预机制来及时发现并拦截潜在风险；最后是从“零散处置”到“闭环归因治理”。

三是智慧型生态。

这是我们现在正在探索的阶段，还有比较长的路要走，也特别想通过今天的交流学习到大家的一些先进经验。随着数智化技术的不断跃升，我们现在正在探索从智能识别到智能监测、到智能处理、再到智能分析的完整闭环的数智化赋能消保智慧型管理生态。

在智能识别层面，主要有两个方面的应用：首先是AI辅助消保审查，将大模型、OCR、知识图谱等技术用在消保审查场景，从原来由人做消保审查改成由AI辅助先出具初步的意见，最终由人工判别后形成消保审查意见书，提升审查人员的效率。其次是应用技术做敏感客户识别，基于客户特征工程识别敏感客户形成标签，部署在行内营销策略中台，从源头上尽可能少触碰这样的客户，降低投诉发生的可能性。

在智能监测层面，主要是用AI辅助销售适当性监测，借助大模型的语义理解能力，结合规则引擎，应用在销售适当性监测场景，目前支持十多种适当性场景线索挖掘。同时，在电信网络诈骗风控模型、营销和服务触点实时拦截、双录销售行为AI质检等环节也运用了大量的智能监测技术。

在智能处理层面，主要有四个方面的应用：首先是客户体验VOC方面，基于ASR和大模型能力，将95559进线声音转为文字进行意图识别、结构化分类、痛点提取和洞察生成，优化客户体验；其次是AI辅助智能客服；第三是“交行知道”，这其实是运用大模型和多模态新技术构建的全行知识库，过去叫知识库，现在我们起了一个名字叫“交行知道”，覆盖知识融汇、采编、管理、应用和运营的一体化知识服务体系，也是交通银行私域化大模型的知识底座；最后是AI辅助投诉工单处理。

在智能分析层面，主要是构建溯源整改智能体，基于Agent工作流，围绕业务维度，应用在投诉业务聚类与溯源整改闭环，推动业务端从根源上减少投诉发生。同时，在集中事件预警、AI辅助黑灰产客户分析及案件调查线索、客户投诉全景图等方面都运用了相关技术。

第三，数智化应用案例。

我简要地向大家汇报一下交通银行数智化应用的四个案例：

第一个案例是智能识别问题话术，主要用于消保审查的场景。2024年，我们基于OCR和多模态NLP技术实现AI辅助消保审查1.0版本，基于敏感词、近义词、衍生词库等方式进行审查辅助判断。随着AI技术的发展，我们最近引入RAG和多模态大模型，将导入的合同文书、需求文档、活动海报等审查物料都转换成大模型能够理解的文本，经过语义理解自动匹配相关业务场景的审查要点和法律法规，智能输出审查意见书。目前年度模型辅助审查营销物料约7.5万份，审查出来含有潜在风险的内容拦截超过1万件。

第二个案例是智能监测层面的异常交易及销售行为监测，主要有电信网络诈骗风控模型和AI辅助销售适当性监测两个应用场景。

首先是电信网络诈骗风控模型，传统的反诈模型依赖于相对比较固化的业务规则，一旦被黑灰产或者不法分子了解后容易被绕过。现在我们应用了AI反诈模型，能够做到千人千面的精准防护，在这个场景下，通过大模型分析案件，挖掘客户行为特征，运用lightGBM算法生成AI模型，智能识别交易风险。

其次是AI辅助销售适当性监测。销售误导行为是引发客户投诉的一大隐患，我们结合规则引擎和提示词工程，研发销售适当性监测的模型。

第三个案例是智能处理层面的辅助客户服务、投诉工单处理，主要有AI辅助投诉处理和“交行知道”两个应用场景。

首先是AI辅助投诉处理，通过RPA技术实现自动录单，通过规则引擎，结合大模型能力实现投诉业务分类、机构归属判别和异常投诉识别。我们收到客户投诉后，需要快速分类并派给相应的责任部门，智能技术确实大幅度提升了工作效率，录单从每单10分钟压缩到1分钟，辅助投诉业务分类准确率达到90%，AI辅助投诉机构归属准确率达到85%。

其次是“交行知道”，构建了一个全行一体化的知识检索平台作为模型的知识底座，目前整个采编准确率是85%，搜索问题的准确率达到93.6%。

最后一个案例是智能分析层面的投诉客户画像+投诉归因分析，定位问题产品/渠道/人员，主要有黑灰产识别和溯源整改两个应用场景。

首先是黑灰产识别，运用AI多维风控模型、声纹识别穿透身份、人脸识别识破伪装等技术，对黑灰产行为进行标记，目前已经累计应用黑灰产风险标签1.6万个，疑似代理投诉标签5.2万个。

其次是溯源整改，构建溯源整改智能体，从过去疲于处理工单转向根治问题，实现自动聚类、辅助核查、线索挖掘和闭环跟踪，整改响应周期已经从之前的以周为单位压缩到目前的以日为单位。

最后，总结与展望。

我们必须承认，AI是一个非常有效的工具，但不是万能的，而且会犯错误，因此交行在推动消费者权益保护工作过程中始终坚持人机协同的原则，AI发现风险和提示风险，但最终负责决策的是人。同时，我们坚决保护客户的数据隐私，所有的AI模型都在银行内部部署，在设计各类智能体系统化部署的时候，也始终把客户体验放在心中。

数智技术提供了一套全新工具，解决了我们消保工作中长期存在的一些难题，可以把投诉处理从几天缩短到几小时，在客户被骗的最后一刻拉住他，从根本上杜绝销售误导的发生。我认为这些工作将会是金融机构的核心竞争力，我们会不断地把消保数智化转型提升到全行的战略高度，用技术的力量让消保成为驱动银行行稳致远的引擎。

我就汇报这些，谢谢各位！