某股份制银行利用大模型等数智技术赋能消保全流程，降诉效果显著

消费者权益保护是金融监管机构对银行等金融机构的重要监督和考核事项，涵盖消费者和金融机构接触全流程，例如消保审查、投诉管理等。2023年是中国金融消费者权益保护工作变革的重要节点，金融消保由“一行两会”分别监管转变为国家金融监督管理总局统筹管理，是我国金融消保监管机制的一次重要升级革新，更加强调构建多层次、全口径的金融消费者权益保护格局。

在此背景下，银行产生了明确的降诉需求。数字化、智能化技术是实现银行降诉需求的有效路径。其中，大模型技术为降诉带来了诸多新思考和新解决方案。

01某股份制银行高度重视消费者权益保护工作，希望进一步完善消保工作机制

某全国性股份制商业银行坚持以客户为中心，高度重视消费者权益保护工作，构建消费者权益保护职能部门牵头、相关部门分工负责的工作体系，强化消保部门赋权与资源保障。该银行稳步推进消保管理体制建设，制定或修订多项消保相关工作制度，不断健全消保审查、内部培训、监督检查、考核评价等各项消保工作机制，切实保护消费者个人信息安全。

该银行消保中心已建设完成消保事前审核系统、投诉处理工单系统，消保事前审核系统用于对产品/服务进入市场前的消保审查，投诉处理工单系统用于对事后投诉处理进行线上化流转和记录。2023年，该银行认为消保中心消保工作机制存在以下痛点，需要升级改进。

• 事前消保审查权威性不足，缺乏审查意见未采纳事项的刚性控制流程，难以跟踪审查意见的执行落实；

• 事前消保审查专业性不足，缺少规范化统一化审查标准，且极度依赖审查人员的专业知识与业务经验，“一事一策”现象严重；

• 投诉数据的处理分析能力较弱，目前投诉处理与分析工作大量依赖人工处理后，投诉处理效率低，且难以结合行内业务需求进行深入分析，预警能力与业务赋能能力较差；

• 投诉处理监控能力弱，缺乏投诉处理全流程的把控，如时限管控和资源合理分配机制等；

消保相关数据比较分散，打通事前-事中-事后消保系统，,客户-产品-投诉数据未得到有效串联，难以构建客户精细画像，实现产品服务全生命周期监控，或进行营销触点分析，不利于数据的统一管理与整合且利用率低。

02拓尔思依托丰富的银行消保项目经验和领先的金融行业大模型，获得该银行青睐

拓尔思信息技术股份有限公司(简称“拓尔思”)成立于1993年，是一家人工智能、大数据和数据安全产品及服务提供商。拓尔思的数智产品与服务已被国内外10000余家企业级用户使用，主要集中在企业数字化转型、数字政府、网络内容安全、融媒体、金融科技和开源情报等领域。

在消费者权益保护领域，拓尔思具备丰富的银行消保项目经验。拓尔思已服务多家全国性股份制商业银行和头部城商行的消保需求，皆在提升客户体验和降低投诉方面取得显著效果。

并且，拓尔思积极探索大模型技术和应用，已推出金融行业大模型。拓尔思基于自有的110亿+金融主题数据、4000+投诉分析因子、1500+消保审查知识、百亿级产业指标数据、30亿+产业要素明细数据、2亿+产业动态本体、500+以上标引维度、10000+知识标引规则、10万+产业标签作为专业训练数据，打造了金融行业大模型，主要功能覆盖研报生成、风控舆情、智能客服、智能消保审查、自动业务批处理等业务场景。

03拓尔思基于大模型技术构建消保智能解决方案，为消保全流程提质增效

拓尔思的总体思路是运用多模态识别、NLP、LLM技术和AI agent框架，优化现有审查机制、投诉处理机制、营销模式、内部消保工作机制，推动覆盖消保中心的“全客户、全渠道、全产品”的数字化转型，实现消费者权益保护的全程监控管理。对外满足最新监管要求，提高消保管控的规范化和标准化水平；对内赋能业务辅助决策，全方面把控信用卡业务/产品/活动生命周期各个关口。

在消保审查方面，拓尔思构建了智能消保审查平台，实现产品、宣传材料的线上化、自动化、智能化审查。为有效提升审查效率，拓尔思帮助行方构建消保审查平台，实现审查自评估、送审、审查、反馈、归档全流程线上管理，同时不断完善消保审查因子体系和智能审查功能。

智能审查因子体系主要得益于拓尔思丰富的银行消保项目经验。智能审查因子体系有六个组成部分，包括宣传文本问题、规则制度不合理、产品开发设计问题、申请材料问题、业务流程不当、营销材料问题以及个保问题。拓尔思将智能审查因子体系与大模型结合，实现审查意见自动推荐。

基于多模态识别和AI Agent框架，构建智能化辅助审查工具。结合审查因子体系和消保知识库（包括相关政策规定、禁用词敏感词及优秀案例积累），实现潜在风险的自动识别和对应法规条款的自动提示。并利用大模型自动生成审查意见，推荐优秀相似案例为参考，辅助审查人员开展审查，能有效解决基层审查能力不足的问题，行方审查速度和审查准确性得到大幅提升。

在消保投诉处理方面，拓尔思实现了全流程数智化赋能。消保投诉处理流程主要有五个环节，分别为电话接入、投诉受理（客服）、投诉处理（投诉处理专员）、定责结案和诉后分析。拓尔思构建投诉处理分析智能Agent实现全流程赋能，致力于专业、快速地解决消费者投诉，第一时间识别客户投诉反映的苗头性、潜在性问题，推动投诉工作由“被动处理”向“主动预防”转变。

• 在“电话接入”环节基于客户信息实现智能派单，“好钢花在刀刃上”。在电话接入环节，建立投诉事前预警机制，分层分级及时预防投诉发生。系统可以实时抽取基本信息、客户情绪、投诉原因等客户信息，基于此进行客户风险分级，然后将投诉处理难度较高的客户与资深客服进行匹配，实现客服资源的优化配置。

• 在“投诉受理”环节自动生成纪要和话术，并自动勾选分类标签，加速投诉受理。传统方式下，客服在听取客户投诉的过程中，需要人工提取要点并记录，如投诉的产品是什么？投诉的业务线是什么？客户的诉求是什么？当客服对投诉内容不了解，还需要转接其他客服。并且，客服人员在结束通话后需要手动勾选投诉的分类标签。传统的投诉受理过程用时较长，可能加深消费者的不满情绪。拓尔思在投诉受理环节，运用ASR技术实现自动记录客户投诉内容，利用自然语言处理（NLP）技术构建智能投诉分类模型，实现自动分类，加速投诉受理。

• 在“投诉处理”环节自动生成投诉解决方案和回复话术，提升投诉处理效率，解决投诉处理人工标准不统一问题。同时，拓尔思利用生成式人工智能（AIGC）技术自动生成投诉解决方案和回复话术，并推荐过往相似案例，辅助投诉处理专员可以更快、更好地处理投诉。

• 在“定责结案”环节自动生成定责建议，辅助定责。在定责结案环节，系统可以根据相似历史投诉案例生成定责建议，辅助定责。定责目的为明确是否银行责任以及责任单位与责任人。此外，有效的定责也有助于业务发现问题业务、问题单位，有针对性地进行整改优化。

• 在“诉后分析”环节支持对话交互式数据分析和自动生成优化策略，优化消保管理。诉后分析主要是为管理者提供全局视野，拓尔思将投诉内容及相关信息数据化、结构化、标准化，用户可以与系统对话进行多项可视化分析。并且，系统可以自动生成产品整改意见和服务整改意见。同时，系统支持监管报表自动生成和报送，避免消保部门需要在监管报送工作中投入大量人力进行手工导出和整合。

04该银行客户投诉显著下降，在股份制银行中的排名持续改善

该项目取得两项显著成果。一是消保审查机制高效运转，风险隐患有效遏制。二是投诉治理成效初显，消费者满意度趋势向好。

消保审查：消保审查机制高效运转，风险隐患有效遏制。将面向消费者推出的产品和服务全部纳入消保审查范围。从监管法律法规与消费者视角出发，以新技术为核心，在产品和服务推出市场前，及时发现并更正可能损害消费者合法权益的问题隐患，真正发挥出消保审查风险预防作用。系统上线至今，累计开展消保审查10万余笔，提出实质性审查意见3万余条，平均每笔审查时间2小时，秒批率约20%，提升审查质效。

投诉处理：投诉治理成效初显，消费者满意度趋势向好。一方面，该银行从全量客户投诉数据中，结合语义智能分析模型，输出投诉热点、激增投诉、客户关切的重点问题，辅助业务开展专项精准治理。另一方面，利用面向产品、审查、投诉、渠道等多维度深度分析引擎，将投诉治理重点逐渐从事后处置延伸到事前防控，实现客户体验和风险产品的跟踪、关联、预测，推动客户投诉前置化解。系统上线至今，该银行客户投诉显著下降（较上一年下降超20%），监管转办投诉量在股份制银行中的排名持续改善。