ElevenLabs：对话式 AI 在银行业的应用场景与收益

隆重推出 Eleven v4，这是我们迄今为止最具情感表现力的模型。

金融机构的营业时间往往很短且限制严格，与客户的工作时间和课程安排相冲突。在银行业部署对话式 AI ，可在不增加运营成本的情况下为客户提供 7×24 小时服务，从而填补这一空白。即使在营业时间内，AI 智能体也能通过回答常规问题、验证客户身份，甚至处理支付纠纷来缩短漫长的等待时间。

这些自动化服务带来的成本效益和客户体验提升，使对话式 AI 成为银行业的常备配置。但聊天机器人快速普及未必就是优势。美国消费者金融保护局（CFPB）在 2023 年报告称，美国排名前 10 的银行已在其工作流程中加入聊天机器人，超过三分之一的美国人曾与这些机器人互动。然而，CFPB 也发现了这些机器人在表现方面的问题，这恰恰说明真正的解决方案和清晰的人工转接为何更加重要。

本指南介绍什么是银行业的对话式 AI，以及现代金融团队如何构建高并发的支持流程，在保障敏感数据安全的同时，为客户交互带来接近真人水平的对话体验。我们还会讨论银行采用的人工智能技术类型，以及如何跨多种渠道衡量成效。

Conversational AI in Banking AI results include 40% fewer calls, 10x faster resolutions, and 35¢ calls.

摘要

银行业的对话式 AI 使用能够处理自然语言请求的智能体，为客户提供 7×24 小时支持。
客户通过对话式银行服务快速处理各项事务，例如解决常规查询或获取待处理账户问题的最新进展。
安全的对话式银行系统通过严格的网络安全协议，并遵循 SOC 2 Type II、ISO 27001 和 PCI DSS 等合规要求来保护金融数据。
运营负责人通过衡量首次联系解决率和升级频率等关键指标，跟踪不同银行聊天机器人用例的表现。
高价值聊天机器人用例包括账户开户、还款提醒、争议受理和欺诈警报。
语音智能体让客户能够以自然对话的方式办理电话银行业务，并以数十种语言实现更快速的响应。

什么是银行业的对话式 AI？

银行业的对话式 AI 使用自动化聊天和语音系统来处理银行交互并解决客户查询。这些 AI 智能体不会把每个请求都转给人工，而只会在无法解决问题或客户明确要求时升级处理。

这些聊天机器人不同于遵循固定脚本的基于规则的基础模型。现代对话式银行平台能够理解自然语言并调取真实的账户上下文。这些系统可实时处理信息查询、意图识别、用户身份验证以及复杂工作流的解决等任务。

简而言之，对话式 AI 让客户可以像与人工坐席交流一样，通过语音或文字与银行沟通。

银行使用哪些类型的 AI？

金融机构在面向客户和后台职能中都部署了 AI 模型。银行不仅需要用于客户体验和支持的 AI 模型，还会使用专门模型来处理风险管理和欺诈检测等事务。

以下是它们用于优化工作流的核心技术：

对话式 AI：对话式 AI 基于自然语言处理（NLP），通过实时语音和聊天交互承担面向客户的职能。例如，银行部署的 ElevenAgents 利用 NLP 理解用户意图，并跨渠道执行常规交易。
生成式 AI：生成式 AI 同样使用 NLP，但还能处理图像等其他类型的数据。生成式 AI 智能体可加速内部调研、分析复杂文档，并为银行员工起草报告。行政类用例与驱动聊天机器人等面向客户的任务有所不同。
机器学习：机器学习模型分析交易历史和过往数据，以实时识别潜在欺诈并按需执行风险评分。这些算法还会持续监控网络活动，以识别异常并拦截可疑交易。

银行业中的对话式 AI、聊天机器人与 IVR 对比

银行使用电话菜单和脚本化聊天机器人已有多年。对话式 AI 则另辟蹊径，构建出与银行系统交互的更自然方式。

以下是这三种方式在实际应用中的差异。

对比项

IVR

基于规则的银行聊天机器人

对话式 AI 智能体

客户交互方式

按键或单词语音指令

输入文本和预设选项

自然语音或文本

理解开放式请求

否

仅限于脚本化话题

是，可理解自然语言

使用账户上下文

有限

是，通过集成实现

执行操作

有限

是，通过集成实现

渠道

电话

聊天

电话、聊天和消息

最适合

简单的来电路由

常见问题解答

开放式服务和端到端任务

进一步了解 IVR 以及 AI 语音智能体与传统方案的区别。对大多数银行而言，切实可行的路径是用对话式 AI 处理开放式请求，同时设置清晰的转接机制和防护措施。

对话式银行与传统银行对比

现代金融机构面临来自金融科技公司日益激烈的竞争，这些公司成功减少了摩擦，并通过自动化服务改变了静态的客户服务模式。许多公司还通过人工与 AI 智能体结合的聊天提供 7×24 小时支持。

大型金融机构的运营负责人正在迎头赶上，通过实施自动化工作流充分获取 AI 在银行业中的效益。这些变革在降低联络中心运营成本的同时，优先考虑客户便利性。

以下是现代对话式银行与传统系统的对比。

运营领域

传统银行

对话式银行

服务可用性

在固定营业时间内运营，并使用电话树来筛选呼叫队列

通过语音和数字聊天渠道提供7×24小时支持

客户导航

迫使用户使用僵化的菜单和手动按键选择来获得帮助

处理自然的口头或书面对话，无需强制预设选项

会话上下文

每个渠道都需要重复进行身份验证和手动账户查询

一次验证用户身份，并在该次交互的每个接触点保持完整的账户历史和上下文

数据处理

由工作人员手动录入数据，或由用户提交静态网页表单

通过自动化API调用实时执行账户操作

容量与成本

需要实体和人力资源来扩展运营，例如更多办公空间、设备、员工和培训

无论处理高峰呼叫量还是低量请求，都以相同的质量和一致性处理客户咨询

系统集成

与核心银行软件脱节的独立界面

与后端账本、CRM和安全工具直接集成

安全与合规

手动身份检查和跨遗留孤岛的碎片化合规跟踪

端到端数据加密，支持SOC 2 Type II、ISO 27001和零保留模式

一些银行介于传统银行和对话式银行之间。然而，要充分发挥现代银行的全部优势，需要涉及先进对话式AI系统的工作流程变革。

语音AI电话银行：语音智能体如何处理一通电话

电话银行是对话式AI与一些客户可能已经习惯的静态菜单感觉最不同的地方。语音智能体会倾听、理解客户想要什么，并用自然语音实时回复。

一通好的电话归结为五件事：验证来电者身份、理解他们所说的话、快速回答、优雅地处理打断，并在合适的时机转接给人工。

以下各节按通话从开始到结束的顺序展开。

Infographic: five voice-agent call steps—verify, understand, respond, interrupt, and hand off.

1) 验证来电者

每通电话都以同一个问题开始：这是谁？在智能体分享任何账户详情之前，它会使用来电者提供的电话号码和其他详细信息，在连接的系统（如CRM或核心银行平台）中查找来电者的记录。然后它会要求确认存档信息使用安全的来电者身份验证工作流程.

每家银行设定自己的验证要求，智能体随后应用银行规定的相同步骤。我们的语音智能体集成指南解释了智能体如何在通话期间读取和更新客户记录。

一旦来电者通过验证，智能体就可以专注于理解请求。

2) 理解来电者

来自不同地区或国家的客户可能说话方式不同。智能体需要能够准确理解他们，并以适合客户的方式回复。

以下是帮助ElevenAgents支持银行客户的一些组件：

听清每一位来电者： Scribe v2 可转录90多种语言的语音。关键术语提示可让您添加产品名称和银行术语，以便正确转录。 Scribe v2实时版最多接受50个关键术语。
用来电者的语言回答： Eleven v4 Turbo 支持90多种语言和口音。任何声音都能说您的智能体支持的每种语言，并可在通话中切换，同时声音在轮次和语言之间保持相同身份。例如，Revolut的Agent可实时检测并切换语言，已上线31种以上语言。
以可信的声音传达：从90多种语言中的17,500多种声音中选择，按口音、语气和风格筛选，或从简短录音中克隆声音，以便客户在每次通话中听到相同的声音。
正确发音银行术语：发音控制可让您通过音素规则或内联IPA微调智能体对品牌名称、技术术语和地名的发音。像“IBAN转账”这样的术语就是一个典型例子。

3) 快速响应

只有当智能体回答时没有尴尬的停顿，并且听起来适合那个确切时刻，通话才会感觉自然。ElevenLabs报告称，专为实时对话构建的语音模型 Eleven v4 Turbo的响应时间约为100毫秒。

在2026年9月进行的一项ElevenLabs基准测试中，通过WebSocket流式传输的Eleven v4 Turbo从请求到可听语音的中位时间为142毫秒。使用相同脚本和默认设置测试的竞争 TTS 模型，范围从262毫秒到814毫秒。

银行通话各不相同。余额查询、还款计划和欺诈警报各有不同，搭载Eleven v4 Turbo的ElevenAgents会在通话中根据来电者的情绪调整语气，当他们沮丧时更平静，当他们困惑时更清晰。音频标签和对话上下文可让您进一步引导表达。快速、音调恰当的答案也让来电者自然可以插话，这就是轮次转换的用武之地。

4) 自然处理打断

来电者会打断、停顿，并在句子中间改变主意。好的智能体尽管有这些打断也能跟上节奏。在ElevenAgents中，专用的轮次转换模型管理打断和对话时机。使用Eleven v4 Turbo时，当来电者插话，智能体会在词中间停止，接受纠正，并在同一轮次中回答新问题。

5) 在合适的时机转接给人工

好的智能体也知道自己的局限。弱势客户、投诉和疑似欺诈应转接给人工，并进行快速、上下文丰富的交接。客户的对话应被总结并传递给人工坐席，以确保他们永远不必从头开始。

每家银行决定哪些情况触发转接，智能体在每次通话中应用这些规则。

这五个部分共同作用，让客户与语音智能体的对话体验，与和人工客服交谈的感觉十分相似。更优质的通话体验能建立客户对机构的信任，进而带来更深入的互动，并随着时间推移与客户建立更牢固的关系。

对话式 AI 在银行业中的优势

用自动化解决方案取代人工支持队列，能帮助即便是大型金融机构也获得金融科技公司固有的敏捷性。对话式 AI 改变了联络中心的运作方式，并提升了可扩展性和客户体验。以下是众多金融机构纷纷部署 ElevenAgents 来优化流程的原因。

缩短等待时间，减轻呼叫中心负担

麦肯锡公司报告称，在银行业部署对话式 AI 可将平均处理时间缩短 10–20%，并将整体通话量减少多达 40%。减轻呼叫中心负担也意味着金融机构运营成本的降低。 KeyBank 首席执行官在 2026 年初告诉投资者，由 AI 处理的通话成本约为 35 美分，而人工处理的通话成本约为 9 美元，从而大幅削减了成本。

语音与聊天全天候可用

语音和聊天智能体可在客户需要时提供全天候服务。这种持续可用的高质量支持提升了客户体验指标，例如：

客户满意度（CSAT）和净推荐值（NPS）：这些指标衡量使用数字渠道的客户的整体满意度。
自助解决率：它追踪完全由自动化系统解决（即无需任何人工介入）的咨询所占的百分比。
首次联系解决率（FCR）：FCR 衡量在与银行首次接触时即完成的任务比例。
客户流失率和留存率：追踪客户保持账户或对银行保持忠诚的时长。

大规模提供一致且合规的回复

自动化可简化和优化任务，从而实现更好的质量保证，将 QA 成本降低多达 30%。它还能在数百万次交互中强制执行严格的政策护栏，并为监管机构和审计人员提供清晰的审计追踪。组织还可以通过选择符合 SOC 2 Type II 和 PCI DSS 标准的平台来进一步加强合规性。此外，将语音智能体连接到核心账本可减少手动录入及其可能导致的错误。

贯穿客户旅程的银行聊天机器人应用场景

银行可以通过在客户旅程的各个环节部署对话式 AI，而不仅仅是在账户持有人需要帮助时，来叠加其收益。如果你想知道银行如何使用 AI，以下是一些示例，它们让现代智能体从基础的客户支持角色，转变为在后端系统中执行端到端金融工作流：

售前与开户：虚拟助手帮助申请人选择满足其需求的产品，收集“了解你的客户”（KYC）文件，并简化账户设置以降低流失率。
账户服务：自动化智能体处理高频的银行聊天机器人应用场景，如余额查询、密码重置和常规资金转账。
争议受理与提醒：自动化工作流向客户发送即将到来的还款到期日提醒，并通过语音或聊天处理结构化的争议索赔。
欺诈警报与追回：系统向银行和账户持有人通知潜在的欺诈行为，并可在数秒内冻结受影响的银行卡或账户。
账户关闭与留存：自动化智能体可检测流失信号，并提供量身定制的激励措施或替代产品推荐以留住客户。

银行业中的生成式 AI 如何改善客户对话

生成式 AI 通过生成准确、具备上下文感知的回复来改善客户对话。AI 模型利用检索增强生成（RAG）将这些回复建立在实时账户数据和公司政策之上。与僵化的决策树或预先编写脚本的聊天不同，支持 RAG 的模型会分析交易历史和个体账户数据，从而给出既动态又符合事实的答案。

尽管如此，金融机构对于将生成式 AI 直接部署到面向客户的交互中仍持谨慎态度。幻觉、不准确的指导，或 AI 智能体未能抵御蓄意攻击，都会给金融机构带来灾难性后果。

由于在业内，不准确的陈述会招致严厉处罚，银行通常优先将生成式 AI 技术用于内部和后台用途。然而，随着金融科技公司大胆采取行动，部署生成式 AI 以提供更好的客户体验，越来越多的金融组织也在寻找安全的实施方法。

如何构建安全、合规的银行语音体验

致力于安全部署语音智能体的金融机构必须评估对话式 AI 提供商的企业级安全与合规标准。需要关注的主要认证包括：

SOC 2 Type II：表明平台在安全性、数据隐私和运营可用性方面维持严格且经独立审计的控制措施。
PCI DSS：为存储、处理和传输支付数据制定了强制性的全球安全控制措施。
ISO 27001：作为管理信息安全的国际基准，尤其适用于处理金融信息等敏感数据的组织。

银行还应寻找零保留模式来保护敏感的金融数据。该功能确保模型临时处理交互音频和文本，但在执行必要任务后立即将其删除。它可防止模型在银行系统之外存储敏感数据点。

银行还必须考虑区域数据驻留控制，以确保客户数据留在本地化的地理司法管辖区内。例如，GDPR 限制欧盟和欧洲经济区的个人数据如何被转移到这些地区之外，而 FINMA 对瑞士银行设定了相关要求。

Banking voice-agent vendor checklist: audited controls, zero retention, and data residency.

如何衡量银行业中对话式 AI 的表现

速度和响应时间是评判 AI 模型性能与成本效益的绝佳起点。然而，运营负责人需要超越这些基本指标，才能确定真正的运营影响和服务质量。

需要跟踪的三大主要指标包括：

解决率：衡量无需后续跟进即可解决的客户咨询所占的百分比。
升级率：跟踪当 AI 模型未能解决问题时，客户需要转交查询或逐级升级以获取人工坐席协助的频率。
合规遵循检查：审核坐席是否严格执行强制性金融法规，例如客户验证、KYC 文档和准确回复。

查看我们关于衡量对话式 AI 的指南，了解评估框架和测试方法的更详细分解。

银行如何借助 ElevenAgents 将受监管步骤置于掌控之中

对银行而言，问题往往不仅在于 AI 智能体能否进行对话，而在于银行的风险团队能否批准它。ElevenAgents 专为安全部署而构建，具备风险与合规团队最看重的四项控制措施：

对受监管步骤的固定规则：高风险步骤以确定性工作流运行。例如，在身份验证通过之前，智能体不能共享任何账户数据。
对每项操作的审计追踪：智能体采取的每项操作都会连同推理摘要一起记录，这意味着任何决策都可向审计员或检查员解释。
完全可见性与控制：您的团队可以查看并编辑智能体的每个步骤，在模拟通话中测试更改，并在向所有人推出之前先在一小部分通话中试用。如果您不想自行运行，我们的 FDE 可以与您一起运行。
在需要人工的时刻安排人员：弱势客户、投诉和疑似欺诈会转交人工坐席，并传递完整的对话上下文。

ElevenAgents risk controls: fixed rules, audit trails, visibility, and human handoff.

金融服务中的对话式 AI 实践：来自 ElevenLabs 客户的用例

当生成式模型以金融机构自身的数据为基础，并与清晰的人工交接相配合时，对话式 AI 在金融服务中就能发挥作用。两家 ElevenLabs 客户展示了这在实时客户通话中的样子。

用例一览

客户

用例

报告结果

Customers Bank

通过电话、网页和移动端提供全天候支持；为新客户提供引导式开户；为联络中心员工提供实时辅导

在未来几个月内分阶段推出，并内置人工升级机制

Klarna

为信息类请求提供美国电话支持的第一线服务，并在需要时转交人工

对于由智能体处理的客户，解决速度最高提升 10 倍

Customers Bank

Customers Bank 是一家资产规模 250 亿美元的美国银行，其净推荐值几乎是行业平均水平的两倍。该行正在推出三个基于 ElevenAgents 构建的智能体：一个 24/7 语音和聊天智能体，用于账户查询、卡服务和转账；一个引导新客户完成账户设置的入职智能体；以及一个在实时通话中为联络中心员工提供支持的实时辅导智能体。每个智能体都包含转接人工的路径。

阅读 Customers Bank 案例.