• 机构：Hana Bank
• 项目：HAI Counseling Support Bot
• 时间：2025 年 5 月
• 类别：客户服务 / 实时摘要 / 自动分类 / 咨询中心 / 生成式 AI
• 来源：https://www.mk.co.kr/en/economy/11325633 ↗

客服中心不仅要在通话中回答客户问题，还要在通话后完成记录、分类、后续处理和营销系统衔接。大量后处理工作会挤占坐席时间，导致可服务客户数量下降；如果记录和分类不标准，又会影响后续跟进、客户画像和服务质量分析。

Hana Bank 的 HAI 咨询支持机器人原本是内部支持系统，在客户咨询时实时向咨询人员提供业务信息和处理程序。2025 年 5 月，Hana Bank 披露对该系统进行生成式 AI 升级，以提升咨询质量和工作效率。

升级后的 HAI Counseling Support Bot 增加两项关键能力：实时总结咨询内容，以及自动分类咨询内容。系统在客户与坐席对话过程中或结束后，自动把对话内容提炼成结构化摘要，并按照业务类型、问题类别或后续处理需要进行分类。

该模型由 Hana Bank 与 Hana Financial TI 旗下 Hana Financial Convergence Technology Institute 合作开发。披露信息称，这是为 Hana Bank 专门开发摘要和分类模型并应用于实际服务的案例。分类后的咨询内容可以连接营销系统，用于个性化产品建议和后续管理。

官方披露，生成式 AI 实时摘要和自动分类减少了坐席后续处理时间，使员工能够更快速、更准确地服务更多客户。分类后的咨询内容还为个性化产品建议、咨询后管理等业务奠定基础。

韩国媒体披露，该能力是韩国银行业首个实时咨询摘要和分类服务。虽然没有披露具体节省分钟数，但它展示了银行客服 GenAI 的另一个高价值方向：不是只回答客户问题，而是自动完成通话后结构化记录，把非结构化对话转为可管理、可分析、可营销跟进的数据。

• 将通话摘要和分类作为客服中心 GenAI 的低风险切入点。
• 在坐席确认后再把 AI 摘要写入 CRM 或工单系统。
• 将分类结果用于后续服务、投诉分析和个性化经营。
• 针对本行话术、产品和流程训练或微调摘要分类模型。
• 把实时辅助、通话摘要、自动分类和营销系统打通。
• 用后处理时长、记录完整率、分类准确率和坐席满意度衡量效果。

• 通话摘要可能遗漏客户关键诉求，需要坐席确认。
• 自动分类用于营销时必须符合客户同意和隐私规则。
• 对投诉、争议、欺诈等敏感类别要设置更严格复核。
• 摘要文本进入正式客户记录后，需保留原始通话可追溯。
• 模型应适应方言、噪音、口语表达和金融术语。
• 不应让 AI 分类直接触发高风险销售或处罚动作。

• 用 5 段虚拟客服电话文本生成摘要和分类。
• 设计坐席确认界面：AI 摘要、分类、修改、提交。
• 制作客服咨询分类体系：账户、卡片、贷款、投诉、欺诈、营销。
• 比较人工记录和 AI 摘要在完整性上的差异。
• 设计“摘要写入 CRM 前必须确认”的流程。
• 模拟分类结果如何用于后续产品提醒，并加入客户同意检查。