一、零售 / 对公客户体验模型建立背景

      随着银行智能化系统加速普及，客户通过线上渠道办理转账、贷款、理财等业务的占比显著提升。然而，操作流程复杂、系统稳定性不足等问题仍频繁出现，致使客户在自助办理业务时往往需反复尝试，甚至因流程受阻而不得不转至线下处理。但线下交易也并非万无一失，同样可能遭遇系统不稳定的状况。无论是线上还是线下，业务操作中频繁报错，不仅会严重影响业务效率，极易导致客户体验不佳、信任感崩塌，还可能引发负面舆情。

案例背景：

      某企业客户通过线上供应链融资平台办理对公贷款时，由于对系统校验规则和业务流程不够熟悉，操作不规范，在多个操作环节触发报错。尽管这些属于正常的校验提示，但对客户而言，业务操作途中多次报错，极大地影响了业务推进，一笔业务耗时多日才完成，业务完成效率大打折扣，也给客户留下了极差的体验。

二、推进零售 / 对公客户体验模型建立

      如何提升客户体验规避业务风险一直以来都是IT服务保障的重要课题。基于客户服务推动数字化转型构建零售 / 对公客户体验模型。该模型通过客户关键信息双维度识别高频报障客户，对识别出的客户报障进行重点风险审核，将被动响应转变为主动风控，完成四个核心目标：

      精准定位服务痛点：借助该模型识别一周内来电次数≥2 次的客户。对业务流程及业务风险自动进行审核并上报，触发重点事件处理流程，服务专员对接主动了解客户最终业务需求，及时发现客户的负面反馈和紧急问题，跟进客户业务完成情况。

      风险前置化管理：针对未完结业务排查风险点，启动风险预警，提前制定应急方案，阻断潜在风险。

      系统、流程升级优化：及时修复系统问题，实时保障系统可用性，针对客户操作问题分析系统容错性，优化操作流程并增加操作提醒。减少因系统报错、流程阻塞导致的重复操作和等待时间，实现 “一次办结” 的流畅体验，降低操作失误概率。

      知识沉淀闭环：通过事件复盘生成标准化处理手册，形成服务能力迭代升级的良性循环。整理输出知识库，定期对客服人员开展知识库培训，提升其专业能力，以便后续遇到同类事件时，能够更迅速、专业地处理，进而提高服务效率，提升客户满意度。

三、零售 / 对公客户体验模型实践成果

（一）高效解决燃眉之急，赢得客户高度赞誉

      在 2025 年一季度的对公贷款业务办理过程中，客户经理先后遭遇征信查询环节的系统报错和放款阶段的异常提示。面对这些棘手问题，客服人员借助客户体验模型，迅速关联两次报障记录精准定位问题，随即启动重点事件处置流程，协同业务部门打通服务壁垒，协助客户在当日顺利完成放款。不仅解决了客户的迫切需求，也让客户对银行的服务态度和效率给予了高度认可。

（二）赋能知识沉淀与团队成长，提升服务专业度

      事件处理结束后，客户体验模型复盘总结，积极开展知识沉淀与团队赋能工作。通过梳理常见错误代码的含义，明确触发条件与解决方案，完善征信查询配置指引和机构信息维护流程，构建了全面、实用的知识库。同时，针对核算机构选择、征信模块配置等高频操作点开展专项培训，显著提升了客服人员的专业能力，确保员工在面对复杂业务问题时能够迅速响应、妥善处理。

（三）优化流程与系统功能，降低操作风险

      基于客户体验模型的实践反馈，对业务流程和系统功能进行了深度优化。一方面，强化岗前培训，针对业务办理中的关键环节开展专项培训，提升员工的业务操作熟练度和准确性；另一方面，对系统进行升级，增加机构选择校验提示，有效降低了人为操作风险，提升了业务处理的准确性和规范性。

四、构建高效响应机制，实现主动风控

      客户体验模型的运用，帮助银行建立标准化报障处理流程和重点事件响应机制。通过该模型，能够实现问题的快速定位与资源调度，组建跨部门协作小组，确保紧急事件得到高效闭环处理。这种从被动响应到主动风控的转变，不仅提升了银行对复杂业务场景的处置能力，还为银行的稳健运营提供了有力保障。

      客户体验模型的成功实践，不仅有效提升了客户体验和业务效率，更推动了银行内部的流程标准化和知识沉淀。未来，将继续深化客户体验模型的应用，持续优化服务体系，以更加专业、高效的服务，满足客户日益多样化的金融需求，在激烈的市场竞争中赢得先机。