丟掉套裝、制式口吻!99.9%問題LINE Bank線上排除,揭密背後客服團隊
丟掉套裝、制式口吻!99.9%問題LINE Bank線上排除,揭密背後客服團隊

無論科技再怎麼進步,或是元宇宙的未來,生活將變得多麼虛擬,真實的互動與服務,仍然有不可取代的感受,對沒有任何分行的純網銀來說,如何提供有溫度的「服務」是一大挑戰。

全台用戶數最多的純網銀LINE Bank,開行前組建客服團隊時,從員工穿的衣服,到鈴聲的音色,都曾有過許多辯論。總經理黃以孟受訪時提到,「客服部門是整間銀行最有人味,同時也是導入最多科技的部門。」現在幾乎99.9%的疑難雜症,全部都能在線上解決了,背後團隊如何做到?

丟掉套裝、制式口吻

開業還不滿一年,純網銀業者大多行事低調,除了努力打地基,也是認為還沒有具體成績可以跟外界分享,不過LINE Bank的客服部門,已經有令總經理黃以孟驕傲的成果。

純網銀的客服,可以分為真人客服、機器人客服兩大類。為了讓科技與人性能夠相互平衡,在開行之前,LINE Bank在真人客服的細節,有過許多辯論,「因為可以看到對方,感覺比較不一樣,我們非常重視。」黃以孟說。

每當辦理的業務需要身分認證時,就會需要透過視訊,跟客服人員溝通。LINE Bank將視訊功能,整合到官方帳號以及自家App中,播打時,使用感受類似平常與朋友視訊通話。

光是說話的聲音,跟員工要穿什麼衣服,內部就討論了非常長的一段時間,「要穿制服襯衫,女生要打領結嗎?;說話的語調要嚴肅專業,還是要像跟朋友聊天一樣親切?」

LINE Bank
LINE Bank客戶服務暨作業管理副總陳惠貞表示,預計明年導入手語客服服務。
圖/ 蔡仁譯

掌管客服部門的LINE Bank客戶服務暨作業管理副總陳惠貞說,團隊最後決定拿掉這些制式的束縛。現在播打LINE Bank視訊客服,會聽到清亮的「叮咚」鈴聲,員工通通套上印有LINE Bank Logo的T恤,用輕鬆專業的口吻對話,可以明顯感受到跟一般銀行的不同。

開行半年多的時間,LINE Bank曾遇過喑啞人士進線,客服人員透過手板寫字的方式,跟鏡頭另一端的客人溝通,雖然一樣可以解決問題,不過陳惠貞認為,細節上還可以更好,接下來的目標,是希望在明年可以將「手語客服」團隊建置起來,將無障礙服務延伸到金融領域。

表達能力,比金融知識更重要

在LINE Bank中,客服團隊是人數最多,同時也是最直接在第一線面對客戶的部門。在招募客服人才時,陳惠貞會先要求面試者錄製一支短片自我介紹,「因為金融知識可以進來再訓練,員工本身的表達能力、自信、親切的口吻,是非常重要的。」

在進入金融業之前,中文系背景的LINE Bank 客服同仁葉子逸,本身就喜歡研究刷卡優惠、金融產品等資訊,他表示,在中文系學到最多的技能是讀書技巧,能幫助快速釐清問題核心。

舉例來說,他曾遇過客戶問他,用LINE Bank的卡片繳水電費是否有優惠,「其實背後真正的問題是,繳水電費回饋最高的是不是你們家?」這類隱藏的問題,就必須要透過客服人員的專業去引導,才能讓客戶更認識產品與服務。

LINE BANK
圖/ LINE BANK

ChatBot不只比技術,還要比有趣度

客服系統的另一大武器,是聊天機器人(ChatBot),背後訓練的資料很多元,包括:產品單位、業務單位、客服專家、行銷專家的資料,陳惠貞表示,為了做到貼近生活、降低疏離感,LINE Bank還找了三位非金融背景的同仁,一起設計ChatBot機器人,透過「機器學習」及「NLU自然語意理解訓練」持續提升聰明度。

此外,LINE Bank的真人與ChatBot客服系統,是隨時連線的,可以知道客人分別在線上、線下詢問哪些問題,以及解決的進度,目標是無論客人透過何種管道,問題都能被解決。

一般銀行ChatBot,可以處理約五成的客服問題,LINE Bank的ChatBot可以處理八成的疑難雜症。陳惠貞分析背後原因,關鍵在於題庫問題設計的簡單易懂、更新速度快,以及客戶普遍對於科技的接受度都很高。

LINE Bank智能客服發展副理黃韻如談到,常常前五分鐘在會議上提到的問題,走出會議室時,問題已經更新,且準備要上線了。「我們期待客戶可以養成跟ChatBot互動的習慣。」黃韻如表示,過去大家談到ChatBot,時常聚焦討論技術跟聰明度,現在更希望的是設計出好的流程,以及有趣的體驗,才是經營ChatBot更重要的事。

遊戲化感受就是下一階段目標,比如說,未來打算在ChatBot、官方帳號上,規劃一些心理測驗、小遊戲等等,引導客戶在遊戲中,更認識LINE Bank推出的產品與服務,甚至做到更客製化的推播,讓用戶自己訂閱喜歡的優惠內容,降低資訊的干擾程度。

基本上,真人客服搭配ChatBot,已經可以解決99.9%的客戶問題,但有時還是會碰到無法解決的難題。陳惠貞回憶,某位客戶在App上無法完成開戶,客服協助後也無法排除問題,就請他親自來一趟總行一對一處理,「但這都是非常少數特殊的狀況。」

無論是純網銀或是傳統銀行,提供的服務都大同小異,需要在品牌、服務體驗上做出差異性,社交、通訊是LINE平台本身的強項,從客服團隊的各類嘗試,已經可以看出純網銀走出不同以往的風格。

責任編輯:侯品如

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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