消费者权益保护数字化系统建设的探索与实践（上）

在数字经济时代，各类数字创新技术被广泛运用于金融机构的业务发展中。面临各种新的问题和挑战，消费者权益保护加强数字化建设是必然趋势。本文系统梳理了消费者权益保护数字化建设的现状及存在问题，在此基础上，依托现有各类成熟的数字创新技术，形成消费者权益保护数字化系统设计方案，包括系统架构、系统功能和运行方式，阐述数字化系统建设的意义和设计效果，并指出下一步的数字化系统的建设发展方向。

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消费者权益保护数字化建设现状综述

1.消费者权益保护数字化建设的背景

近年来，我国数字经济发展成效显著。2022年10月，国务院发布《关于数字经济发展情况的报告》指出，“十年来，我国数字经济取得了举世瞩目的发展成就，总体规模连续多年位居世界第二，对经济社会发展的引领支撑作用日益凸显”；同时强调“牢牢抓住数字技术发展主动权，把握新一轮科技革命和产业变革发展先机，大力发展数字经济。”在金融领域，随着科学技术的快速发展，大数据、云计算、区块链、人工智能等数字技术创新成果被广泛应用于普惠金融实践中，使得金融机构突破空间和时间上的限制，为客户提供更加安全、高效、便捷的金融服务。

在扩大金融消费者选择空间的同时，金融领域的创新产品与创新服务层出不穷。对于监管部门，随着金融行业客群下沉，金融消费者权益保护面临的挑战日益严峻，近两年监管侧先后出台多个消费者权益保护相关的规范性文件，加强金融机构的行为监管，持续完善金融消费者权益保护的实现模式。对于金融机构，伴随着市场竞争加剧以及产品创新、风险防控、客户体验等多方面的挑战，消费者权益保护工作任务日益繁重，对从业者金融素养要求越来越高；对于消费者，伴随着数字技术的飞速发展，金融产品和交易日益复杂化，而金融知识相对匮乏、维权意识不断增强，使得金融消费投诉逐渐呈现反应快、易升级、传播广的特征。

为落实消费者权益保护行为监管、提升消费者体验，金融机构须加强消费者权益保护工作的有效性、全面性、及时性。一是充分理解、贯彻、执行监管文件的相关要求，提升管控措施的针对性，确保结果符合预先设定的目标；二是将公司各层级的消费者权益保护工作加以统筹管理，涵盖各业务、各流程，并贯穿决策、监督和执行全过程；三是具备应急投诉和风险问题的处置能力，以便在突发情况时，能够恰当处理、及时应对各类风险案件。但是，在金融机构消费者权益保护的工作实践中，面临着以下痛点：一是伴随业务的高速发展，各类产品和服务的多样性、复杂化提升了消费者权益保护的工作难度；二是金融机构多追求短期利益最大化，在消费者权益保护领域投入更多资源的动力不足；三是面临应急投诉和风险问题时，金融机构在案件处置、问题优化等环节较为依赖人工经验。

因此，当消费者权益保护面临新的环境、任务和挑战，依托较为成熟的数字创新技术，推进消费者权益保护数字化系统建设是必然趋势。一方面，能够有效落实监管要求、降本增效，提升客户满意度以及公司的核心竞争力；另一方面，配套数字化转型，推进机制建设转型，变革业务管理模式，最终实现消费者权益保护工作的专业化、智能化、精准化。

2.消费者权益保护数字化建设的现状

目前金融行业均已开始着力研究消费者权益保护的数字化建设，并取得了一定的实践成果，主要体现在用户体验管理、消保审查、客户服务等方面。用户体验管理方面，招商银行上线“风铃”系统，集中1200余项体验指标，打造形成“零售客户体验监测仪表盘”，根据客户旅程对客户进行抽样和调研，进一步量化用户体验的评价结果，明确用户体验改善方向。消保审查方面，陆金所推出“合格投资者机器人”和“产品运营机器人”，实现用户信息审核、产品信息识别及产品信息上传三个方面功能；蚂蚁集团借助数字化手段提高消保管理的频率和效能，上线“消保盾”智能巡检系统，基于多模型融合深度学习技术，搭建超过300项消保内控规则的数字化转译，对各子公司产品活动页面持续不间断风险巡检；平安银行信用卡中心上线智能消保评审系统“消化平台”，通过智能扫描工具AI违禁词助手、消保审查看板、审查记录反馈及邮件提醒等功能，实现事前消保评审工作系统化、智能化，落实评审闭环管理。客户服务方面，多家金融机构已广泛开展智能机器人、智能质检等数字化实践应用。智能机器人以语音识别技术、自然语言理解技术、语音合成技术为基础，通过对话引擎实现人机交互，实现客户咨询的自动响应、自动外呼，了解客户的需求并及时反馈；智能质检在传统质检模式的基础上，引入AI智能语音识别、文本分析、情绪分析等技术，通过将语音转换成文本，结合客服人员的工作场景、对话内容进行分析，判断客服人员的服务水平，从而提升服务质量。

基于上述关于消费者权益保护数字化建设的现状，虽然各类金融科技应用已趋于成熟，但是仍存在以下问题：一是未普遍运用数字化系统，使金融机构各层级全面了解、认识、掌握消费者权益保护相关的监管要求、处罚案例等信息。二是较为聚焦消保的事前评审工作，对事前审查机制、事中管控机制、事后监督机制未实现集约化、可视化管理，与监管年度消费者权益保护评估的结合还不够。三是目前客户服务“重业务、轻管理”，对疑难风险案件的处置、业务问题优化较为依赖人工处置经验；通过系统开展投诉数据和用户体验监测，有效沉淀各类数字化信息，并通过分类、归因、迭代，进行实时预警、智能辅助化分析，给予客诉处置解决方案和业务问题优化建议。

综上，当前行业内缺乏一套综合、完整的，以实现消费者权益保护工作有效性、全面性、及时性的数字化智能系统。

02

消费者权益保护数字化系统设计方案

1.消保数字化系统的建设架构

结合现有的数字化技术和监管关于加强消保体制机制建设的各项要求，消保数字化系统可由消保智能知识库系统、消保智能审查系统和消保智能预警系统组成，系统架构如图1所示。

图1消保数字化系统架构图

其中，消保智能知识库支持监管文件和其他数据源的录入、打标、归类，支持检索式问答和交互式问答，通过人工智能技术分析具体的产品服务相关问题，并给出最优答案；消保智能审查系统通过多模型融合深度学习技术，结合归纳的各类消保审查规则，自动归类、自动审批，给出审查意见和相似案例，并对问题任务进行督办，形成评审的闭环管理；消保智能预警系统是根据金融机构的内部投诉数据和监管投诉数据，通过统计分析、聚类分析、趋势分析，分析问题热点、开展风险评级、进行高危预警，给出处置策略和优化策略。

总之，通过该系统可支持全业务消保知识覆盖、全场景消保审查、全流程消保问题预警，提高消保工作的全面性；对风险问题快速给出客诉处置策略和业务优化策略，形成可参考的解决方案，提高客诉处置和整改优化的及时性；根据系统功能实现对产品和服务的数据监测、问题发现和闭环管理，提高消保监督、消保考核的有效性。

2.消保智能知识库系统

伴随金融机构业务的高速发展，消费者权益保护工作面临更大挑战，对消保工作人员的专业性提出更高要求。为更好支撑业务发展，亟需数字化转型，利用数字技术能力打造智能知识库，为从业人员提供有效帮助、实现更加专业化的管理。通过对标监管要求，结合金融机构需求实际，消保智能知识库核心设计为“问题查询模块”“常见问题模块”“交互问答模块”，通过信息化处理和技术分析，集成各种数据资源、处理各类信息，提供快捷、精准的回答，提高整体工作的效率，具体架构如图2所示。

图2消保智能知识库系统架构图

在视图表现层，“问题查询模块”主要是面向用户提供基本问答的功能。秉持界面设计简洁的原则，用户可在界面直接输入问题，向系统发起提问，之后完成相应操作并收到系统的答复；用户可以对系统答复的结果，在“答案评价模块”进行“有用”“没用”的评价，以便为持续优化模型提供参考。在问题查询模块发起提问时，系统先通过自然语言处理技术对问题进行文本分词和语义处理，经过分析判断后，将信息流转至“常见问题模块”。

“常见问题模块”是以数据库的“常见问题标准问答”为认知源，在语义处理的基础上，通过训练语言模型，计算输入问题与标准问题信息、相似问题信息的关联性。当关联性评分满足置信度最低阈值时，系统根据用户的历史询问记录计算每个问题的询问率，返回推荐询问率高的问题，在“热门推荐模块”推荐热门问题；同时基于分析结果，通过信息检索调取数据库常见问题的答案反馈给用户。“常见问题模块”虽然可以实现快速回答，但是并非对所有问题都可以有对应的解决答案与之匹配；当问题与标准问题信息、相似问题信息的关联性评分较低时，无法处理的问题就交给“交互问答模块”处理。

“交互问答模块”相比“常见问题模块”考虑到了问题背后监管文件、处罚案例的相关性，智能机器人基于知识图谱、结合人工智能和大语言模型技术，进行深度学习，通过分析、理解问题背后更深层次的特征，形成机器学习模型，通过数据挖掘和信息检索技术生成更优答案，并通过反馈评价、强化学习进行模型训练，形成“AI知识库”。“交互问答模块”关键在于知识图谱的完备性、时效性，知识图谱前期主要由人工对监管文件和处罚案例进行数据的采集、标注、筛选和维护，添加各类知识标签，建立连接和关联关系；知识图谱建成后，主要由智能机器人通过知识推理算法推理出知识图谱中缺失的实体或者关系，在互联网提取补充信息，进行知识整理与融合，达到知识图谱补全、循环迭代、自动更新的效果。

综上，消保智能知识库系统可以应用到金融机构的实际业务场景中。业务部门、消保管理部门和后台部门使用该系统可以大大减少消费者权益保护工作所需要的额外支持的人力成本，能够有效为员工提供实时、高效、准确的智能问答服务，通过反馈数据、强化学习，不断扩展、完善系统知识图谱的结构和内容，增强金融机构员工的消保意识和专业能力。

下篇作者会从消费者权益保护数字化系统设计方案的消保智能审查系统、消保智能投诉预警系统方面继续深入解读，以及关于消保数字化系统建设的总结与展望。