目前，我國銀行業的客服中心，無論是系統的先進性、業務的復雜性，還是管理水平，依舊代表著國內本領域的最高水平。那么，在未來的十年，我們銀行業的客服中心系統又將面臨怎樣的發展趨勢呢？下面我依據個人的觀察、理解和分析，逐點述之。

    一、語音通信純IP化

    IP技術不是新的技術，甚至IP語音技術也已經在銀行業的呼叫中心有了不少應用。但在目前，IP語音技術還只是TDM語音通信的一個補充，并未真正發揮出IP技術的優勢。IP語音技術主要可以為我們帶來如下好處：

    －系統部署靈活 集中式、分散式、多點式席等部署形式均可方便地支持，且可以隨時進行遠端座席的接入； 

    －系統處理能力彈性增大 管理員可以根據話務量的大小，實時自主調整帶寬；
 
    －系統的開放性提高 設備選擇范圍增大，凡是符合標準IP語音協議（目前主要是SIP協議）的設備均可接入，避免被單一廠商綁定；

    －與Internet的語音應用互聯互通 可處理網頁控件（Applet、ActiveX、Flash、SilverLight等），IM工具（MSN、QQ、Skype等），以及其他形式SIP終端的語音訪問；

    伴隨著電信運營商基于IP通信技術的NGN網絡的鋪設完畢，IP語音通信技術必將從目前的補充者地位發展成客服中心語音通信的主導者。以IP化接入、IP化部署和兩網互通（Internet和PSTN）為標志的純IP化通話即將成為呼叫中心發展的史上的又一個重要的里程碑。

    二、互聯網服務請求比重增大

    截止至2007年滴，我國互聯網用戶已經超過2.2億人，超過美國居世界首位，同時，我國主要商業銀行（國有及股份制）網上銀行用戶數達到7494.5萬戶。客觀的講，由于互聯網能夠提供比電話更豐富的信息形式、更便捷的操作以及更安全的通信保障，“網上銀行”比“電話銀行”給用戶也帶來了更多的便利，對各銀行減少柜面壓力帶來了更多的幫助。但同時，“網上銀行”的發展也對“客服中心”的服務形式和服務質量提出了更多挑戰。

    目前，在歐洲銀行業的客服中心，來自互聯網的客戶服務請求（形式主要以E-Mail為主、Web-Chat次之，此外還有Co-Browse等）占到整體客戶服務請求的25%~40%，而在我國這一比例僅為不到2%。造成這種差距的原因，既有用戶使用習慣的因素，有存在著“客服中心”提供的基于互聯網服務相對滯后的問題。在未來，如何因應在線客戶服務請求增多給客服工作帶來的挑戰，將是客服系統的設計者和管理者需要重點考慮的問題。

    三、增加企業的主動服務

    銀行業的“客服中心”設置的初衷是為了處理客戶的服務請求—無論是IVR自動語音業務還是人工輔助服務業務，都是針對客戶主動發起的服務請求設置的。企業業務的發展以及客戶需求的變化，都對客服中心的主動服務提出了更新、更高大的要求。基于目前的語音及多媒體技術，客服中心可以開展以下主動服務：
 
    －電話銷售

    －客戶關懷

    －業務通知提醒

    －市場調研

    在積極開展主動服務的同時，我們還應當思考以下問題：
 
    ① 主動服務真的給客戶帶來方便了嗎？有沒有給客戶帶來干擾？比如，在客戶生日送去的短信問候的實際意義有多大？

    ② 電話自動外撥和預覽外撥的實際效果差別有多大？

    ③ 電話銷售在促進業務推進的同時還存在哪些弊端？如何避免或削弱此類弊端的影響？

    ④ 如何充分利用計算機系統的自動機制，輔助客服中心開展主動服務？

    ⑤ 如何確定主動服務的KPI？以前用戶評定呼入處理績效的指標是否還有用？

    四、自動語音服務和人工服務的兩極發展

    以IVR技術為代表的自動語音技術，在“電話銀行”建設之初就開始發揮著重要的作用，擔負著客戶服務導航、信息播報、電話交易、傳真索取等業務的處理。但是我們遺憾地看到，經過十幾年的發展，自動語音技術在時至今日依然還只能做這些業務，并沒有明顯的進步。在國外，受高人力成本壓力的影響（美國客服中心行業，人力成本大致占整體建設運營成本的60%多，我國目前是40%）， TTS技術和ASR技術在自動語音服務中有著廣泛的、成熟的應用，這種應用，在降低人工服務量比例的同時，并沒有以降低客戶體驗為代價，反而可以為個體客制化的服務提供了技術支撐。隨著我國客服中心行業人力成本的逐漸增加，以及相關計算機人工智能技術的成熟，自動語音技術必將在客服中心系統中發揮更大的作用。

    自動語音技術和應用的發展，可以降低簡單人工服務的工作量，但并不會直接降低人工服務的復雜度和客服代表的單人成本。隨著客服工作專業性的增強，業務復雜度的提高，對客服代表的要求也會越來越高。CSR將不再是一件任何才從學校出來的年輕人都能夠從事的工作，而是需要同時具備業務知識、溝通能力、表達能力甚至是銷售技巧方能勝任的高技術含量的崗位。這就需要客服中心的管理者在客服代表的招聘、培訓、管理和開發上傾注更多心血。

    五、數據的價值將被進一步挖掘

    近些年，隨著數據挖掘技術的發展，越來越多的銀行都開始著手開發或已經使用了基于客戶業務數據（存貸款、中間業務等）的分析系統。這些分析系統目前已經成為一些銀行在產品設計、業務評測以及風險預警等方面工作的重要參考。但是，由客服中心產生的客服交互數據還只是作為歷史交易的記錄存在，并沒有發揮應有的作用。

    經過系統的整理，科學的分析，客服中心產生的數據可以在以下兩方面幫助我們：

    －加強客服中心內部的精細化管理

    積累了多年的客戶服務數據，可以很好的反映客服中心工作量的變化規律，展現其發展趨勢。基于這種規律和趨勢，管理人員可以科學地預測未來的人力需求，及時地修改業務設計、優化業務流程，靈活地進行排班管理等。

    －為企業業務決策提供數據支撐

    用戶的業務行為產生的數據可以作為重要的分析對象，同樣，客戶與銀行發生的交互本身的數據也具備著重要的意義。比如，客戶對某項業務變更的抱怨的激增，可能會從側面提醒我們的工作好象并不是“從一個勝利走向另一個勝利”，或是也許我們的工作原本可以做得更好。

    讓數據說話，讓數據說有用的話，也將是未來客服中心系統建設和管理的工作重點。

    計算機技術、銀行業務以及社會整體的發展變化都將對我們銀行業的客服中心系統提出更新的要求，這些新的要求將決定我國銀行業客服中心系統的發展趨勢。正確把握好這些趨勢，會對我們完善系統功能、提高用戶的滿意度、促進企業業務開展起到良好的推動作用。