隨著DeepSeek等人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，其在自然語言處理與深度學習領(lǐng)域的卓越能力為各行各業(yè)帶來了前所未有的沖擊。

銀行業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟的血脈樞紐，正以“技術(shù)先行者”的姿態(tài)主動擁抱進化，積極探索將DeepSeek系列模型與本行私域數(shù)據(jù)深度融合，推動銀行服務由傳統(tǒng)“功能服務”向智能化“陪伴式服務”轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)流程自動化、服務智能化等變革。

在遠程銀行服務領(lǐng)域，郵儲銀行通過自有大模型“郵智”與DeepSeek-V3模型，及輕量級DeepSeek-R1推理模型的本地部署與集成，優(yōu)化了手機銀行數(shù)字員工功能，同時提升了座席助手與智能陪練的效率和專業(yè)性；重慶銀行則利用DeepSeek大模型深入解析智能客服知識庫，實現(xiàn)了更精準的語義理解、邏輯推理與多輪對話能力；重慶農(nóng)商行則在企業(yè)微信推出了基于DeepSeek的智能助手應用“AI小渝”，進一步提升了客戶服務體驗。

在生成式AI技術(shù)的推動下，當人工智能可以在絕大多數(shù)場景中替代基礎(chǔ)問答時，銀行客服人員作為客戶與銀行之間的第一觸點，面臨著從單純的“問題解答者”向“需求挖掘者”轉(zhuǎn)變的迫切需求，客服人員的提問能力將成為決定客戶服務體驗的關(guān)鍵因素。

相比“如何回答”，“如何提問”更能決定服務質(zhì)量，成為實現(xiàn)智能化、個性化服務的核心競爭力。本文將圍繞“人機協(xié)同”模式，探討如何提升客服人員的提問能力，以更好地滿足客戶需求并推動服務升級。

01.生成式AI時代銀行客服工作的新特征

（一）技術(shù)驅(qū)動客戶服務模式重塑，客服角色向“需求診斷專家”轉(zhuǎn)型
在傳統(tǒng)客服中心，員工多依賴于標準話術(shù)與流程應對高頻業(yè)務咨詢，存在效率不高且服務質(zhì)量參差不齊的情況。DeepSeek的引入，使得客服人員與人工智能的協(xié)作變得更為緊密，他們不再是孤立地解答問題，而是與之配合共同完成服務流程。
基于自然語言處理與知識圖譜技術(shù)，銀行能夠?qū)⒑Ａ康漠a(chǎn)品信息、業(yè)務流程與客戶案例進行結(jié)構(gòu)化整合，并結(jié)合客戶歷史交互記錄與實時需求，精準定位問題并自動匹配最優(yōu)解決方案。
BCG的研究表明，通過應用生成式人工智能，目前由人工管理的客戶服務中，約70%的接觸點均可以被自動化替代甚至實現(xiàn)完全自動化。
但同時，復雜場景下客戶的個性化需求也在持續(xù)增長。這種變化催生了客服角色的根本性轉(zhuǎn)變，在AI提供標準化服務的基礎(chǔ)上，客服人員需通過提問主動挖掘客戶隱性需求，將服務深度延伸至場景化的解決方案設(shè)計，充分發(fā)揮“人機協(xié)同”的復合優(yōu)勢。

（二）客戶期望由“標準化響應”轉(zhuǎn)向“個性化服務”， 倒逼提問精準化

Gartner的一項研究顯示，超過70%的客戶在與企業(yè)互動時，期望獲得個性化的服務，這種需求在金融領(lǐng)域表現(xiàn)得更為顯著。
來自剛參加工作的年輕客戶的理財咨詢，與來自即將退休的老年客戶的理財咨詢，其背后隱藏的財務目標、風險偏好與知識儲備截然不同。
倘若客服人員仍然一視同仁，以“您需要購買哪款產(chǎn)品？”的泛泛之問應對，無異于用同一把鑰匙開千把鎖。

個性化服務的本質(zhì)，是從“千人一面”到“一人千面”的思維躍遷，而精準提問正是開啟客戶需求的密鑰。正如在汽車發(fā)明以前，人們曾以為自己需要的是一匹更快的馬，在實際咨詢過程中，客戶有時也許自己都未能明了真正的需求。

例如，當客戶詢問利率問題時，表面需求是“查詢利率”，但背后可能隱藏著“希望比較不同期限存款產(chǎn)品的收益”等更深層次的理財需求，需要客服人員憑借敏銳的洞察力與巧妙的提問技巧，引導客戶感知內(nèi)心，通過深入挖掘客戶偏好等特征，推動服務由“響應式”向“顧問式”進化。

02.銀行客服提問能力的現(xiàn)狀剖析

在以DeepSeek為代表的生成式AI時代，客服人員的提問能力已成為實現(xiàn)銀行服務價值的關(guān)鍵因素。然而，當前銀行客服的提問能力尚未完全適應新的需求，主要存在以下幾類典型問題：
（一）提問模板化，缺乏引導性與場景適配性
部分客服人員在與客戶交互時過度依賴公式化的話術(shù)模板，在提問時過于千篇一律，缺乏靈活性與主動性，沒有將客戶的個體差異與所處情境納入考慮范圍，難以引導客戶表達真實需求。
辯論高手黃執(zhí)中曾探討過“如何提問”這個話題，他認為，最簡單的秘訣就是避免問固定答案的問題，不要去問“這個蘋果好不好吃”，要去問“衡量一個蘋果好吃的標準可能有哪些”，因為蘋果存在酸度、硬度、口感等多個評價維度，問題是發(fā)散的，因此，好的提問應當是探索答案的可能性。這一觀點在AI深度賦能金融的現(xiàn)實場景中同樣適用。
例如，在一些營銷類交互中，過多地使用封閉式提問容易限制客戶回答的意愿，無法獲取足夠的信息來為客戶提供精準的服務?！澳袝r間了解一下信用卡分期業(yè)務嗎？”這種簡單的“是”或“否”的提問無疑是一種“自毀前程式”做法，如果客戶回答“否”，對話便會陷入僵局，錯失了進一步溝通的機會，即便客戶回答“是”，所獲取的信息也非常有限，很難繼續(xù)深入了解客戶需求。
（二）數(shù)據(jù)應用不足，難以挖掘深層需求
不少客服人員在與客戶互動時，僅關(guān)注表面問題，對數(shù)據(jù)的應用不足，未能充分利用年齡、產(chǎn)品持有情況、歷史咨詢記錄等現(xiàn)有客戶畫像數(shù)據(jù)來提煉高價值、個性化的提問模式。
這種對數(shù)據(jù)的低效利用導致客服人員缺乏深入挖掘客戶潛在金融需求的意識與能力，提問深度不足，無法為客戶提供全面、深入的金融服務，從而錯失了業(yè)務拓展的機會。
例如，某位被標記為年輕客戶的客戶已多次進線咨詢“理財產(chǎn)品到期及收益率”，但客服人員的服務僅停留于解決當通來電客戶提出的問題，未能識別其隱性需求。
相反，如果客服人員能進一步追問“您的資金近期是否需要周轉(zhuǎn)？”或“是否需要您的理財經(jīng)理為您推薦一些個性化方案？”就可以推薦靈活申贖的產(chǎn)品，有效提升服務價值和客戶轉(zhuǎn)化率。然而，由于數(shù)據(jù)應用不足，這些潛在機會常常被忽視。
（三）情感洞察力欠缺，同理心不足

有一種常見的客戶抱怨是“你怎么聽不懂人話？我是在跟機器人說話嗎？”產(chǎn)生這個問題的原因在于有些客服缺乏換位思考，在溝通時未能關(guān)注客戶的情緒與心理感受，提問時生硬冰冷仿佛人機，便無法讓客戶感受到應有的重視與尊重。

例如，當遇到情緒激動的投訴客戶時，仍習慣性地套用固定提問話術(shù)，沒有先使用安撫性話術(shù)平復客戶的情緒，也未能及時回應客戶在溝通過程中的情緒變化并調(diào)整提問策略，難以滿足不同場景下復雜而多變的客戶訴求。

此外，提問方式機械化也是一個較為常見的問題，例如，在交互過程中，習慣性使用“您輸錯密碼了嗎？”這種直截了當?shù)馁|(zhì)問式表達容易引發(fā)客戶的對抗性心理，不利于后續(xù)溝通的開展。
相比之下，多帶入一些同理心，以己度人，使用“系統(tǒng)提示密碼錯誤，您方便再核對一次嗎？”等更溫和的提問方式能有效緩解客戶的焦慮情緒，合理引導客戶配合共同解決問題。
“君子生非異也，善假于物也”，在生成式AI技術(shù)的加持下，實現(xiàn)“人機協(xié)同”更多地需要依靠人的能力。因此，如何更好地提升客服人員的提問能力，已成為提升客戶滿意度與忠誠度的當務之急。

03.如何提升客服人員提問能力

網(wǎng)上最近流行很多諸如《DeepSeek高效提問三步法》《20個萬能 AI 提問模板拿去用》等教程，越來越多人開始關(guān)注提問的重要性，因為提出問題遠遠比答案更重要。
而對銀行客服人員而言，卓越的提問能力表現(xiàn)為以下三個關(guān)鍵詞：精準、高效、有溫度。

“精準”要求客服人員基于客戶畫像深入洞察需求，專注于“如何問得更準”；“高效”則意味著客服人員有必要積極應用“漏斗式提問法”，通過“開放性問題—封閉確認—解決方案引導”抽絲剝繭，層層深入剖析問題，聚焦于“如何問得更匹配”；最為核心的是“有溫度”，通過同理心傳遞情緒價值，解決“如何問得更人性化”的問題。具體可從以下幾個方面優(yōu)化策略： 

（一）AI賦能交互全流程，強化“人機協(xié)同”提問訓練

運用動態(tài)知識圖譜，將客戶問題與產(chǎn)品、政策節(jié)點關(guān)聯(lián)，利用DeepSeek的智能話術(shù)推薦功能生成客戶問題樹，預演交互路徑，進行事前預判。
例如，當客戶咨詢“提前還款”時，系統(tǒng)自動提示需進一步詢問“還款后是否保留額度”“是否申請利率優(yōu)惠”等關(guān)聯(lián)問題，客服人員可在此基礎(chǔ)上進行提問，確保問題的準確性與專業(yè)性。
同時，客服人員應當重點關(guān)注實時語音轉(zhuǎn)文字中提取到的交互關(guān)鍵詞及客戶的語速、音量等情緒反饋，根據(jù)觸發(fā)關(guān)聯(lián)問題及安撫性話術(shù)進行適應性調(diào)整，善用事中輔助。
交互結(jié)束后，基于AI對話分析技術(shù)生成雷達圖，精準評估客服人員的提問準確率、邏輯合理性、語言專業(yè)性及客戶需求挖掘率等，定制個人改進計劃，實現(xiàn)事后優(yōu)化。

此外，通過AI模擬實戰(zhàn)，利用DeepSeek模擬不同類型的客戶及溝通風格，訓練客服人員的提問及溝通能力。

（二）構(gòu)建“場景化提問模型”，以數(shù)據(jù)驅(qū)動提問優(yōu)化

隨著智能助手逐漸接管標準化問答任務，客服人員的核心競爭力正轉(zhuǎn)向復雜場景的靈活應對能力與需求挖掘能力。銀行需通過細分業(yè)務場景、客戶標簽及交互情境，設(shè)計動態(tài)化、差異化的提問框架，實現(xiàn)“千人千問”的個性化服務。
例如，針對投訴類客戶，場景化提問模型應遵循“情緒安撫—問題剖析—衍生需求挖掘”的漸進式動態(tài)提問邏輯，避免斷章取義，也避免直接追問問題細節(jié)而激化客戶情緒。
場景化提問模型的構(gòu)建并非簡單的話術(shù)分類或者靜態(tài)的話術(shù)堆砌，而是以客戶旅程為脈絡(luò)，以數(shù)據(jù)洞察為指引，通過持續(xù)反饋實現(xiàn)動態(tài)迭代的閉環(huán)服務方案。

傳統(tǒng)的場景流程話術(shù)更新依賴于人工經(jīng)驗，更新周期長達數(shù)月，而AI賦能的場景化模型能夠利用實時對話數(shù)據(jù)自動優(yōu)化，根據(jù)實時交互場景推薦高關(guān)聯(lián)度的提問選項，客服人員選擇最優(yōu)選項后，由系統(tǒng)自動記錄選擇效果，并通過A/B測試持續(xù)優(yōu)化模型，提煉高價值提問交互模式并進行持續(xù)優(yōu)化。

（三）培養(yǎng)客服的“開放性思維”與“批判性思維”，保持同理心

斯圖爾特·羅素在《人類相容：人工智能與控制問題》一書中寫道：“人工智能已經(jīng)非?！斆鳌–lever），但還不夠‘聰慧’（Smart）”。
強大的算力與算法賦予了人工智能“聰明”的特質(zhì)，但要實現(xiàn)人類般的“聰慧”，不僅需要邏輯推理能力與常識判斷，更需要“合情合理”的溝通與人性化的情感互動。

因此，AI技術(shù)的落地，最終還需要回歸到“人”的能力重塑。有效的提問，能夠打破線性思維，幫助人們思考并做出正確的決策，特別是，當生成式AI可能因數(shù)據(jù)偏差或邏輯缺陷產(chǎn)生“AI幻覺”，誤解客戶的真實訴求或給出不恰當?shù)慕鉀Q方案時，客服代表本身所需要具備的開放性思維與批判性精神，將成為防范技術(shù)風險的最后防線。

只有在標準答案中注入人性化的判斷，學會提出問題，充分發(fā)揮客服代表作為“人”的主觀能動性、同理心與共情能力，才能讓服務從機械的標準化流程中蘇醒，成為有血有肉的溝通與雙向交互，從而為客戶提供更復雜、更靈活，也更貼心的服務體驗。

在這個生成式AI技術(shù)如浪潮般洶涌而至的智能時代，客服行業(yè)正站在技術(shù)與人性的交匯點上?？头缪莸模膊⒎菃栴}的終結(jié)者，而是可能性的開拓者。

伏爾泰曾說：“判斷一個人的能力不是看他如何回答，而是看他如何發(fā)問?！苯柚鶤I的力量，他們得以突破傳統(tǒng)服務的界限，以開放性思維拓寬視野，用批判性思維守護底線，通過同理心傳遞37度的溫暖，通過每一次的交流，為客戶創(chuàng)造價值，為智能服務注入人性化的靈魂，這才是銀行客服在智能時代真正的價值所在。