导语：传统的消保管理方式更多依赖于人工和功能单一、相对独立的系统，更偏向事后被动应诉处理，无法有效提高消保工作的质效，银行业需建立服务用户+管理业务的金融消费者权益保护全流程体系，广泛深度使用人工智能、大数据等技术，将其落地到具体消保场景中，打破金融消费者权益保护领域中存在的“业务可持续发展”“客户满意度提升”“运营成本下降”的“不可能三角”。

近年来，我国金融业高速发展，金融消费者总量不断增加，金融产品不断丰富，保护金融消费者权益是落实以人民为中心的发展思想的责任所在，已成为金融机构高质量发展的必答题。新时代发展环境要求金融业坚持创新驱动发展理念，牢记“金融为民”的初心，提高自主可控技术能力，促进金融服务提质增效。监管机构出台了一系列有关金融科技、金融消费者权益保护顶层设计的文件。如原银保监会于2022年发布的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》《银行保险机构消费者权益保护管理办法》等。

面对新时代金融消费者权益保护的新形势，银行机构不能再走老路，提升“数字化消保能力”势在必行。传统的消保管理方式更多依赖于人工和功能单一、相对独立的系统，更偏向事后被动应诉处理，无法有效提高消保工作的质效，银行业需建立服务用户+管理业务的金融消费者权益保护全流程体系，广泛深度使用人工智能、大数据等技术，将其落地到具体消保场景中，打破金融消费者权益保护领域中存在的“业务可持续发展”“客户满意度提升”“运营成本下降”的“不可能三角”。

服务用户：打造“事前精准宣教－事中高效反馈－事后及时响应”的全流程体系

事前精准宣教。消费者权益保护的宣传教育工作是保障消费者受教育权，贯彻“预防为先”理念的重要手段。在消费者权益保护宣传教育的过程中应注重“精准性”和“广覆盖”。“精准性”是指挖掘“行为+客群”的数据特征，针对不同客户群体、不同场景推出差异化的精准内容，尤其是针对客户投诉较多、潜在资金损失较大的场景精准宣教，如风险转账场景、网点服务、购买风险产品、大额转账外呼、远程银行服务等，应对伪冒营销骚扰短信提供官方验伪渠道并进行广泛宣传。“广覆盖”是指拓宽数字化宣教渠道，通过官方网站、官方微信公众号、银行App、营业网点及社交媒体等“3+1+N”渠道输出金融知识，利用数字化技术拓展金融服务的广度和深度，搭建数字化线上教育宣传基地，增强对无网点地区及无法到达网点人群的服务覆盖及教育宣传力度。

事中高效反馈。银行机构应在消费者接受金融产品服务的过程中，确保客户的“强感知”与“优体验”。“强感知”是指在业务流程环节中嵌入消费者权益保护提示环节，对涉及消费者切身利益的关键内容进行明确的提示并获得客户确认。如客户在申请贷款过程中，以及在信用卡“申卡－办卡－用卡”的流程中，均会收到关于贷款金额、利率、期限等关键信息的强提示。“优体验”是指结合客户生命周期AARRRR（用户获取Acquisition、用户激活Activation、用户留存Retention、获得收益Revenue、推荐传播Referral、用户复购Repeat）模型和多维客户触达渠道，梳理客户旅程，完善触点布局，持续监测客户体验。系统自动输出业务产品体验晴雨表、结构化展示当前周期客户在不同业务流程中的体验情况，这些客户体验数据又能为业务流程优化、服务质量提升、管理决策等提供数智化的科学依据，全方位提升客户体验。

事后及时响应。对客户投诉的处理和管理是考验银行机构消费者权益保护综合管理水平的试金石。通过运用大数据、AI等技术，可有效提升投诉管理的精细化水平。在处理投诉方面，通过搭建移动端投诉处理系统和移动加密双向外呼技术，提升客户投诉的响应时效；通过多系统串联打通、建立客户接触时光轴以及投诉处理预警体系，提升客户投诉处理时效；通过建立投诉处理质量质检模型，对投诉处理及时率、失真率、合格率等指标进行全面质检，确保客户问题有效解决，实现“投诉录音自动关联、投诉处理自动流转、分层分级自动预警、重要环节自动督办、投诉质量自动质检”，全面提升客户投诉处理质效。在投诉管理方面，搭建实时多维投诉管理看板，精准分析投诉发生的原因，便于各级机构管理人员查看辖内投诉情况，及时采取干预举措，从源头治理投诉，保障金融消费者合法权益。

管理业务：建立“事前消保审查－事中监测检查－事后督导考核”的全流程体系

事前消保审查。银行机构的产品和服务需要健全专业的消保审查体系来保障，从源头防范侵害消费者合法权益行为的发生。通过打造数智化消保审查平台，实现线上审查看板多维监测、营销物料智能预审、产品审查系统监测、审查记录全面留痕、审查意见系统追踪、数字水印回溯验证、审查要点在线阅览、审查资质系统公示等多项功能，确保审查数据可视化和审查过程可回溯管理。数智化消保审查平台使用数字水印、图像处理、光学字符识别（OCR）、智能分词、关键字匹配、图片自动化标注等技术，提升审查效率，在产品、营销平台内嵌审查流程，对产品和服务进行上线前强制审查校验，可在审查平台回看审查记录，防止产品和服务绕开消保审查环节进入市场，以提升消保审查的独立性、权威性和约束力，减少人工操作，提效增质，促进消保与业务紧密融合。

事中监测检查。银行机构需要对金融业务的开展过程实施监测检查，发现存在的消保问题或隐患的薄弱环节，并及时纠正。通过搭建消保检查系统、可实现各机构消保检查工作任务的自动流转，保障检查流程的可执行、易操作、可评估、可考核。通过智能质检中台等技术平台，对行内业务系统中留存的文本、图片、音频、视频等大量包含各类业务信息的数据进行分析，对易发生消保和投诉问题的场景进行质检和监控，利用大数据处理能力和规则引擎等技术，进行问题识别和预警，及时进行干预，有效控制风险。

事后监督考核。事后监督考核的意义在于通过严格的监督、考核，形成威慑，传导压力，建立起正向引导、负向约束的机制。通过搭建“问题－督导－整改－问责－效果”一体化闭环管理系统，针对各渠道发现的消保问题，督导各机构深挖根本原因、溯源整改，严肃问责，从健全管理制度、完善运营机制和产品功能、优化操作流程和系统、补充完善协议文本等方面予以改进，从源头上减少问题发生。对标监管评价标准搭建消保考核平台，实现考核对象全覆盖、考核指标全留痕、考核流程全自动，通过对消保考核结果的监测和公示，帮助一线工作人员了解消保管理不足及痛点问题，并有针对性地进行整改，快速明确管理方向，充分发挥消保考核“指挥棒”的作用。

模式创新：推动消保工作体系化、智能化、数字化

体系化：构建完善的消保管理体系。实现银行机构消保领域的作业流程化、流程标准化、标准体系化，确保制度建在流程上，流程建在系统上，系统用在工作中。基于“全留痕、全质检”的理念，以期实现对银行产品、服务的全流程管控，提前发掘有效避免潜在的消保问题，对发展中的消保问题及时探查、有效控制，对已发生的消保问题溯源整改、举一反三，全流程、全环节、全触点防范侵害消费者权益的各类风险。

智能化：运用AI技术提升消保管理的效率。AI技术在消保管理领域已经有一些落地场景，应用潜力也在不断释放。如在消保审查的过程中，引入AI技术，对拟面向客户展现的营销物料进行AI预审，提升审查效率；在消保监测检查中，运用AI技术以及大数据技术对业务系统中的留痕数据进行分析，帮助银行机构发现潜在问题，进行提前预警、干预；在投诉处理工单录入后，针对投诉工单进行AI+人工质检，根据工单文字记录内容，由AI检查投诉分类（业务类别、投诉原因、办理渠道）是否准确，再进行人工复核，降低投诉分类差错。

数字化：以数连接、由数驱动、用数重塑。以消保管理视角推进业务流程的数字化，通过对业务数据全留痕和全接入，实现业务数据的维度统一和融汇贯通，通过对业务数据的全质检和全监控，将消保理念注入金融服务全流程，将消保思维贯穿于业务运营全链条，并通过对数据的挖掘、分析、利用建立数字化预测模型，检视业务发展过程中的问题，通过流程优化、溯源整改、举一反三，改善经营痛点，反哺业务发展。如通过搭建投诉数据分析看板，自动生成投诉数据分析周报、月报，实时公布信用卡、个贷、理财等业务投诉数据情况，下钻到数据变动因子，清晰展现当前需要关注的问题，向投诉激增的业务部门发送提示函，推动相关问题及时解决。

技术创新：实现消保工作先知、先觉、先行

先知：数据为基，化零为整归集全量数据。银行业消保管理应关注业务经营和管理过程中所产生的各种类型的结构化和非结构化数据。非结构化数据体量大、信息丰富，是发现、回溯问题的关键素材，采用光学字符识别（OCR）、语音转文字（ASR）、自然语言处理（NLP）技术将其转换为结构化数据，便于后续归集及分析使用。可采用智能化技术对相关数据进行全面质检、深入分析，切实保障金融产品、服务过程中的消费者权益。需重点关注消保数据的归集和运营，在数据归集方面，打造“三高”消保数据集市，底层采用离线计算、实时计算、数据仓库，融合各类结构化和非结构化数据，建设多主题域的消保数据集市，实现数据“高聚合”。数据采集、计算任务自动化监控，持续保证数据“高质量”。降低不同层级数据交织，让数据调取和使用更快捷，提高作业时效，保证数据“高时效”。在数据运营方面，推进消保数字化运营“三全”，即触客数据的“全留痕”，薄弱环节和场景“全监控”，消保问题自动化“全预警”，三个目标可以采用基于大数据监控平台、决策引擎的智能监控技术和意图检测模型、相似度检测、亢奋度检测等多模型融合的智能质检技术来实现。

先觉：智能为核，提前觉察消保问题根源。目前，人工智能在银行业的应用越来越广泛，银行消保领域也落地了一批人工智能应用场景。与此同时，人工智能与消保场景的结合面临着业务体量大、业务流程复杂、投入人力成本高、研发周期漫长、场景需求和技术融合不足等问题。为此，银行机构可积极探索数智化运营，为人工智能落地消保场景提供保障。如为提升AI研发效率，银行机构可自研MLOps平台，降低模型平均迭代周期和AI应用发布的时间、发布效率。建立多模态友善度识别模型，精准、及时、全面把握消保问题，整合分析客户与银行交互过程以及银行内部经营管理过程中所产生的图像、语音、文本等多模态信息，判断客户是否对服务存在不满、消保管理环节是否存在风险、营销等关键业务环节是否存在隐患等，及时发现、干预各类消保风险，实现客户投诉量、投诉处理时长双降低。

先行：技术自主可控，打造软硬件一体化平台。金融业的信息技术应用创新，近年来已成为各级政府、监管部门、金融同业关注的焦点，政策和市场环境日趋成熟，各类项目的立项落地速度明显加快。银行机构应主动参与到金融信创的浪潮中，把握技术革新等所带来的机遇，升级基础软硬件，增强技术自主可控能力，为金融消费者权益保护奠定坚实的技术基础。如应用国产化替代、国产化适配的软硬件，采用边缘计算、云原生等技术打造云端边（云计算+边缘计算+终端设备）软硬一体化智能平台，在保障技术应用和业务发展自主可控的前提下，充分发挥云边端融合在数据分析、数据处理、数据存储方面的优势，能够高效率、低成本地分析利用消保管理中的非结构化数据，自动化、智能化输出能反应各类消保问题的看板、报表，提升消保管理的精细化水平。

文/王亮  平安银行总行消费者权益保护中心

本文载于《中国银行业》杂志2023年第6期，原标题《银行消费者权益保护管理数字化转型研究》