• 机构：Lloyds Banking Group
• 项目：Athena
• 时间：2025 年
• 类别：客户服务 / 内部知识库 / 坐席辅助
• 来源：https://www.lloydsbankinggroup.com/media/press-releases/2025/lloyds-banking-group-2025/lloyds-accelerates-with-athena.html ↗

大型银行客服坐席面对的问题高度碎片化：账户、支付、卡片、贷款、网银、投诉、身份验证、流程规则等都可能在一次通话中出现。传统知识库依赖关键词搜索，坐席需要在大量内部文章中查找答案，客户等待时间随之增加。

Athena 是面向客服同事的生成式 AI 知识中心。它扫描约 13,000 篇内部知识文章，帮助电话和线上银行坐席更快找到客户问题对应的信息。

• Lloyds 拥有 2,800 万客户。
• 电话和线上银行团队每月支持约 200 万客户。
• Athena 将平均搜索时间从约 59 秒降至约 20 秒，降幅约 66%。
• 2025 年以来，21,000 名集团员工使用 Athena 搜索 210 万次。
• 单看电话银行团队，预计节省约 4,000 小时搜索时间。

• 把制度、产品手册、流程问答、操作规范统一纳入知识库。
• 输出答案时必须附带引用来源，避免坐席只看模型结论。
• 对高风险问题设置跳转：例如投诉、欺诈、信贷拒绝、费用减免等必须提示人工确认。
• 将坐席反馈作为知识库更新闭环。

• 知识库版本必须可追踪，避免引用过期制度。
• 坐席看到的是“建议答案”，不能替代最终业务判断。
• 对客户身份验证、账户操作、投诉承诺等场景必须有强规则约束。

用 5-10 篇公开银行产品说明模拟知识库，做一个“银行客服知识库问答提示词”，要求回答必须包含：答案、引用来源、风险提醒、是否需要人工复核。