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助贷新规下客诉压力骤增?看AI如何打造高效客诉处理专家,提升服务体验与合规能力。 核心内容: 1. 助贷新规对客诉管理的严格要求与行业影响 2. AI客诉专家的调试过程与提示词优化策略 3. 分场景测试验证与未来优化方向
最近,我所处在的互联网金融行业,下发了《商业银行互联网助贷业务管理办法》(下称助贷新规)。这个新规对互联网金融行业影响是巨大的,要求商业银行对平台进行名单制管理,对利率有了限制;特别的,对客诉的管理也有了更高的要求。
新规出台之后,各个机构、平台、监管的客诉压力是上升较快的。
所以在客诉处理上,也会成为后续的工作重点。
那么除了优化交易结构,加强产品体验,提供适当的利率的产品等等,更重要的就是在客诉的处理上,有更强大的处理能力,所以我就萌生了用AI调试一个客诉处理专家的想法。
01 初尝试
还是登录昨天我们用到的字节prompt工具
https://promptpilot.volcengine.com/home
先假设用户购买了一个会员,需要退费的场景,基于这个场景,先用最简单的方法,让系统给我生成一个提示词,如下:
提示词内容比较简单,要求以下的指南,来应对客户退费的需求
在撰写回复时,请遵循以下指南:
1. 使用礼貌、专业且诚恳的语气。
2. 开头对客户的投诉表示关注和歉意。
3. 详细分析客户的投诉点,针对会员购买分别说明情况。
4. 为会员购买的问题提供明确、可行的解决方案。
5. 确保解决方案具有合理性和可操作性,能够切实解决客户的问题。
6. 结尾表达对客户的感谢和希望继续为其服务的意愿。
7. 检查回复内容,确保没有任何拼写或语法错误。
目前还是挺好的,看看模型的回复是怎么样的:
可以看到模型的回复确实是遵循了指南,有具体的指引动作。但是回复的内容比较啰嗦;并且针对会员的退费,我们还是需要判断是否合理,如果资深的客服的话,会先对客户的退款进行挽留。
02 丰富交互策略
所以针对以上的情况,我丰富了原来的提示词内容,主要的思路是增加公司的退费政策,比如7天内和7天外的退款,也要根据客户投诉情况进行分类处理
更新之后,再看看大模型的回复:
可以看到大模型很好遵循了我们的政策,但是对于我们期望的挽留动作,还是比较弱的,这个时候就应该增加产品的亮点内容了,并且要求进行挽留动作。
基于以上的想法,我把提示词再进行了丰富:增加了产品的介绍,然后也增加了挽留的策略和方案,再来测试看看
调整之后的提示词,可以看到应对的能力进一步丰富起来,分场景再进行测试验证:
测试场景1:正常购买退费,未告知借款额度;可以介绍产品特点和挽留
测试场景2:正常购买退费,告知有5000元的额度;可以针对性挽留
测试场景3:带有投诉的退费;可以针对性挽留,并且给出退费指引
测试场景4:带有威胁的情绪投诉;给的回复就是言简意赅了
03 总结
以上只是我花了小半天的提示词的尝试初体验。后续还有很多的工作可以丰富,比如补充更多详细的规则,针对不合理的诉求的处理方案补充;加入更多的现实的客服处理的案例来丰富知识库,基于知识库RAG(检索增强生成)来进一步丰富策略;进一步训练,可以达到更好的效果。
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