核心观点与关键数据
人工智能（AI）正在革新金融服务行业的客户服务，该行业在数据能力、可扩展基础设施和大数据分析方面表现领先，但个性化、敏捷跨职能团队等领域仍存在不足。调查显示，98%的金融机构已测试AI应用案例，但多数在应用扩展方面进展有限。预计到2027年，AI将在客户服务中发挥重要作用。
行业现状与表现
金融服务行业在AI应用方面比其他行业更具创新性，但仍有57%的参与者属于“落后者”。金融机构在看待技术、自动化和AI作为解决方案方面领先于其他行业。AI为客户创造了附加价值，提升了效率并增加了满意度，同时降低了服务成本并优化了运营。
金融服务在AI准备度上的优缺点
金融机构在数据能力与技能、可扩展基础设施、数据驱动服务监控和大数据分析能力方面表现优于平均水平，但在分布式损益负责团队、敏捷跨职能团队、基于结果的治理以及个性化和情境感知方面准备不足。
主要挑战
金融机构在应用AI于客户服务时面临的主要挑战包括：立法与数据保护、客户期望与平衡成本与质量、大规模个性化客户群、全渠道/增长通道与容量、内部复杂性、组织文化与语言障碍、人工智能与自动化、雇主离职率等。其中，法规和数据保护是最大挑战，其他行业更关注满足客户期望和确保客户满意度。
解决方案与最有希望的方案
技术、AI和自动化被视为解决关键挑战最有前景的方案，72%的受访者强调这一点。近半数金融机构受访者认为技术可以接管大部分客户请求。
人工智能的关键障碍
金融机构在扩展AI应用方面的主要障碍包括：监管限制、风险担忧、缺乏培训、遗留系统与最终复杂性、预算约束、声誉问题、缺乏最先进的技术、无障碍服务等。美国受访者特别强调监管约束问题，而其他地区也面临类似挑战。
AI应用案例与行业情绪
大多数金融机构已使用AI提供自动化的书面和口头客服回复，包括聊天机器人和自动生成报价。亚洲和欧洲组织广泛使用AI进行自动化状态更新，美国更重视个性化推荐。几乎所有金融机构的客户服务中心都已使用某种形式的AI。目前，46%的受访者认为AI非常重要，而54%认为只是有点重要。但未来三年，92%的受访者预计AI将非常重要，突显其在金融服务中的重要作用。
实现人工智能驱动的客户服务的五步框架
- 简化流程
- 建设统一IT并消除数据孤岛
- 在低风险区试点AI
- 逐步在各个触点推广
- 将AI嵌入整体服务模式
对人工智能的预期影响
公司期待AI提升数据洞察（50%）、提高响应时间（20%）、降低客户服务成本（20%）、提升净推荐值（12%）、减少人力（12%）、增加处理效率（16%）。大多数人不期待AI影响团队文化（98%），但26%期望更改员工能力与技能。
研究方法
研究基于罗兰贝格和Potloc于2024年11月至2025年3月进行的一项调查，涉及125名以上的客户服务决策者，受访者来自美洲、欧洲和亚洲，涵盖不同规模的公司和客服团队。
