浅析生成式AI时代客服提问能力的提升策略

推荐语

生成式AI重塑银行客服生态，掌握提问艺术成为提升服务质量的关键。

核心内容：
1. 银行客服从"解答者"向"需求诊断专家"转型的必然趋势
2. 人机协同模式下精准提问能力的培养策略
3. 头部银行应用DeepSeek提升服务体验的实践案例

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

随着DeepSeek等人工智能技术的迅猛发展，其在自然语言处理与深度学习领域的卓越能力为各行各业带来了前所未有的冲击。

银行业作为现代经济的血脉枢纽，正以“技术先行者”的姿态主动拥抱进化，积极探索将DeepSeek系列模型与本行私域数据深度融合，推动银行服务由传统“功能服务”向智能化“陪伴式服务”转变，实现流程自动化、服务智能化等变革。

在远程银行服务领域，邮储银行通过自有大模型“邮智”与DeepSeek-V3模型，及轻量级DeepSeek-R1推理模型的本地部署与集成，优化了手机银行数字员工功能，同时提升了座席助手与智能陪练的效率和专业性；重庆银行则利用DeepSeek大模型深入解析智能客服知识库，实现了更精准的语义理解、逻辑推理与多轮对话能力；重庆农商行则在企业微信推出了基于DeepSeek的智能助手应用“AI小渝”，进一步提升了客户服务体验。

在生成式AI技术的推动下，当人工智能可以在绝大多数场景中替代基础问答时，银行客服人员作为客户与银行之间的第一触点，面临着从单纯的“问题解答者”向“需求挖掘者”转变的迫切需求，客服人员的提问能力将成为决定客户服务体验的关键因素。

相比“如何回答”，“如何提问”更能决定服务质量，成为实现智能化、个性化服务的核心竞争力。本文将围绕“人机协同”模式，探讨如何提升客服人员的提问能力，以更好地满足客户需求并推动服务升级。

01.

生成式AI时代银行客服工作的新特征

（一）技术驱动客户服务模式重塑，客服角色向“需求诊断专家”转型

在传统客服中心，员工多依赖于标准话术与流程应对高频业务咨询，存在效率不高且服务质量参差不齐的情况。DeepSeek的引入，使得客服人员与人工智能的协作变得更为紧密，他们不再是孤立地解答问题，而是与之配合共同完成服务流程。

基于自然语言处理与知识图谱技术，银行能够将海量的产品信息、业务流程与客户案例进行结构化整合，并结合客户历史交互记录与实时需求，精准定位问题并自动匹配最优解决方案。

BCG的研究表明，通过应用生成式人工智能，目前由人工管理的客户服务中，约70%的接触点均可以被自动化替代甚至实现完全自动化。

但同时，复杂场景下客户的个性化需求也在持续增长。这种变化催生了客服角色的根本性转变，在AI提供标准化服务的基础上，客服人员需通过提问主动挖掘客户隐性需求，将服务深度延伸至场景化的解决方案设计，充分发挥“人机协同”的复合优势。

（二）客户期望由“标准化响应”转向“个性化服务”， 倒逼提问精准化

Gartner的一项研究显示，超过70%的客户在与企业互动时，期望获得个性化的服务，这种需求在金融领域表现得更为显著。

来自刚参加工作的年轻客户的理财咨询，与来自即将退休的老年客户的理财咨询，其背后隐藏的财务目标、风险偏好与知识储备截然不同。

倘若客服人员仍然一视同仁，以“您需要购买哪款产品？”的泛泛之问应对，无异于用同一把钥匙开千把锁。

个性化服务的本质，是从“千人一面”到“一人千面”的思维跃迁，而精准提问正是开启客户需求的密钥。正如在汽车发明以前，人们曾以为自己需要的是一匹更快的马，在实际咨询过程中，客户有时也许自己都未能明了真正的需求。

例如，当客户询问利率问题时，表面需求是“查询利率”，但背后可能隐藏着“希望比较不同期限存款产品的收益”等更深层次的理财需求，需要客服人员凭借敏锐的洞察力与巧妙的提问技巧，引导客户感知内心，通过深入挖掘客户偏好等特征，推动服务由“响应式”向“顾问式”进化。

02.

银行客服提问能力的现状剖析

在以DeepSeek为代表的生成式AI时代，客服人员的提问能力已成为实现银行服务价值的关键因素。然而，当前银行客服的提问能力尚未完全适应新的需求，主要存在以下几类典型问题：

（一）提问模板化，缺乏引导性与场景适配性

部分客服人员在与客户交互时过度依赖公式化的话术模板，在提问时过于千篇一律，缺乏灵活性与主动性，没有将客户的个体差异与所处情境纳入考虑范围，难以引导客户表达真实需求。

辩论高手黄执中曾探讨过“如何提问”这个话题，他认为，最简单的秘诀就是避免问固定答案的问题，不要去问“这个苹果好不好吃”，要去问“衡量一个苹果好吃的标准可能有哪些”，因为苹果存在酸度、硬度、口感等多个评价维度，问题是发散的，因此，好的提问应当是探索答案的可能性。这一观点在AI深度赋能金融的现实场景中同样适用。

例如，在一些营销类交互中，过多地使用封闭式提问容易限制客户回答的意愿，无法获取足够的信息来为客户提供精准的服务。“您有时间了解一下信用卡分期业务吗？”这种简单的“是”或“否”的提问无疑是一种“自毁前程式”做法，如果客户回答“否”，对话便会陷入僵局，错失了进一步沟通的机会，即便客户回答“是”，所获取的信息也非常有限，很难继续深入了解客户需求。

（二）数据应用不足，难以挖掘深层需求

不少客服人员在与客户互动时，仅关注表面问题，对数据的应用不足，未能充分利用年龄、产品持有情况、历史咨询记录等现有客户画像数据来提炼高价值、个性化的提问模式。

这种对数据的低效利用导致客服人员缺乏深入挖掘客户潜在金融需求的意识与能力，提问深度不足，无法为客户提供全面、深入的金融服务，从而错失了业务拓展的机会。

例如，某位被标记为年轻客户的客户已多次进线咨询“理财产品到期及收益率”，但客服人员的服务仅停留于解决当通来电客户提出的问题，未能识别其隐性需求。

相反，如果客服人员能进一步追问“您的资金近期是否需要周转？”或“是否需要您的理财经理为您推荐一些个性化方案？”就可以推荐灵活申赎的产品，有效提升服务价值和客户转化率。然而，由于数据应用不足，这些潜在机会常常被忽视。

（三）情感洞察力欠缺，同理心不足

有一种常见的客户抱怨是“你怎么听不懂人话？我是在跟机器人说话吗？”产生这个问题的原因在于有些客服缺乏换位思考，在沟通时未能关注客户的情绪与心理感受，提问时生硬冰冷仿佛人机，便无法让客户感受到应有的重视与尊重。

例如，当遇到情绪激动的投诉客户时，仍习惯性地套用固定提问话术，没有先使用安抚性话术平复客户的情绪，也未能及时回应客户在沟通过程中的情绪变化并调整提问策略，难以满足不同场景下复杂而多变的客户诉求。

此外，提问方式机械化也是一个较为常见的问题，例如，在交互过程中，习惯性使用“您输错密码了吗？”这种直截了当的质问式表达容易引发客户的对抗性心理，不利于后续沟通的开展。

相比之下，多带入一些同理心，以己度人，使用“系统提示密码错误，您方便再核对一次吗？”等更温和的提问方式能有效缓解客户的焦虑情绪，合理引导客户配合共同解决问题。

“君子生非异也，善假于物也”，在生成式AI技术的加持下，实现“人机协同”更多地需要依靠人的能力。因此，如何更好地提升客服人员的提问能力，已成为提升客户满意度与忠诚度的当务之急。

03.

如何提升客服人员提问能力

网上最近流行很多诸如《DeepSeek高效提问三步法》《20个万能 AI 提问模板拿去用》等教程，越来越多人开始关注提问的重要性，因为提出问题远远比答案更重要。

而对银行客服人员而言，卓越的提问能力表现为以下三个关键词：精准、高效、有温度。

“精准”要求客服人员基于客户画像深入洞察需求，专注于“如何问得更准”；“高效”则意味着客服人员有必要积极应用“漏斗式提问法”，通过“开放性问题—封闭确认—解决方案引导”抽丝剥茧，层层深入剖析问题，聚焦于“如何问得更匹配”；最为核心的是“有温度”，通过同理心传递情绪价值，解决“如何问得更人性化”的问题。具体可从以下几个方面优化策略： 

（一）AI赋能交互全流程，强化“人机协同”提问训练

运用动态知识图谱，将客户问题与产品、政策节点关联，利用DeepSeek的智能话术推荐功能生成客户问题树，预演交互路径，进行事前预判。

例如，当客户咨询“提前还款”时，系统自动提示需进一步询问“还款后是否保留额度”“是否申请利率优惠”等关联问题，客服人员可在此基础上进行提问，确保问题的准确性与专业性。

同时，客服人员应当重点关注实时语音转文字中提取到的交互关键词及客户的语速、音量等情绪反馈，根据触发关联问题及安抚性话术进行适应性调整，善用事中辅助。

交互结束后，基于AI对话分析技术生成雷达图，精准评估客服人员的提问准确率、逻辑合理性、语言专业性及客户需求挖掘率等，定制个人改进计划，实现事后优化。

此外，通过AI模拟实战，利用DeepSeek模拟不同类型的客户及沟通风格，训练客服人员的提问及沟通能力。

（二）构建“场景化提问模型”，以数据驱动提问优化

随着智能助手逐渐接管标准化问答任务，客服人员的核心竞争力正转向复杂场景的灵活应对能力与需求挖掘能力。银行需通过细分业务场景、客户标签及交互情境，设计动态化、差异化的提问框架，实现“千人千问”的个性化服务。

例如，针对投诉类客户，场景化提问模型应遵循“情绪安抚—问题剖析—衍生需求挖掘”的渐进式动态提问逻辑，避免断章取义，也避免直接追问问题细节而激化客户情绪。

场景化提问模型的构建并非简单的话术分类或者静态的话术堆砌，而是以客户旅程为脉络，以数据洞察为指引，通过持续反馈实现动态迭代的闭环服务方案。

传统的场景流程话术更新依赖于人工经验，更新周期长达数月，而AI赋能的场景化模型能够利用实时对话数据自动优化，根据实时交互场景推荐高关联度的提问选项，客服人员选择最优选项后，由系统自动记录选择效果，并通过A/B测试持续优化模型，提炼高价值提问交互模式并进行持续优化。

（三）培养客服的“开放性思维”与“批判性思维”，保持同理心

斯图尔特·罗素在《人类相容：人工智能与控制问题》一书中写道：“人工智能已经非常‘聪明’（Clever），但还不够‘聪慧’（Smart）”。

强大的算力与算法赋予了人工智能“聪明”的特质，但要实现人类般的“聪慧”，不仅需要逻辑推理能力与常识判断，更需要“合情合理”的沟通与人性化的情感互动。

因此，AI技术的落地，最终还需要回归到“人”的能力重塑。有效的提问，能够打破线性思维，帮助人们思考并做出正确的决策，特别是，当生成式AI可能因数据偏差或逻辑缺陷产生“AI幻觉”，误解客户的真实诉求或给出不恰当的解决方案时，客服代表本身所需要具备的开放性思维与批判性精神，将成为防范技术风险的最后防线。

只有在标准答案中注入人性化的判断，学会提出问题，充分发挥客服代表作为“人”的主观能动性、同理心与共情能力，才能让服务从机械的标准化流程中苏醒，成为有血有肉的沟通与双向交互，从而为客户提供更复杂、更灵活，也更贴心的服务体验。

在这个生成式AI技术如浪潮般汹涌而至的智能时代，客服行业正站在技术与人性的交汇点上。客服所扮演的，也并非问题的终结者，而是可能性的开拓者。

伏尔泰曾说：“判断一个人的能力不是看他如何回答，而是看他如何发问。”借助AI的力量，他们得以突破传统服务的界限，以开放性思维拓宽视野，用批判性思维守护底线，通过同理心传递37度的温暖，通过每一次的交流，为客户创造价值，为智能服务注入人性化的灵魂，这才是银行客服在智能时代真正的价值所在。