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背景
对于金融机构而言，声誉是其最重要的资产之一。例如，高盛著名的商业原则中提到：“我们的资产是我们的员工、资本和声誉。如果其中任何一个受到损害，声誉是最难恢复的。”在商业银行业中，积极处理消费者投诉和反馈的品牌比竞争对手更能管理法律、商业和声誉风险。非金融风险（如投诉管理、舆情管理）是金融服务机构在快速变化的环境中必须解决的关键因素。
挑战
1. 多样化数据：
• 金融机构处理的投诉数据和反馈数据通常是非结构化的，如电话详细记录、投诉记录、NPS（净推荐值）调查等。这些数据需要高级分析能力（例如自然语言处理，NLP）来解析，但这些能力通常与传统技术、工具或报告系统脱节。
2. 大规模匿名化：
• 对客户投诉和其他非结构化数据中的个人身份信息（PII）进行匿名化处理是一个巨大的挑战。数据科学家需要超越既定的边界，从研发团队转移到核心运营团队，这在传统技术架构中难以实现。
3. 挖掘可操作的洞察：
• 数据孤岛问题导致无法理解客户投诉的上下文，仅能识别关键字，无法将投诉与其他客户接触点（如NPS）关联起来。缺乏机器学习能力的支持，使得无法有效地将投诉重新分配给合适的处理人员。
4. 舆情监测：
• 实时监测和分析公共平台上的舆情数据（如社交媒体、新闻报道、论坛讨论等）是一个重要挑战。金融机构需要有效的工具来识别潜在的危机，评估公众情绪，并及时采取行动。
数据来源（Sources）
1. Customer calls（客户电话）：
• 记录客户通过电话提出的投诉。
2. Customer data（客户数据）：
• 包括客户的基本信息和历史互动记录。
3. Transaction data（交易数据）：
• 涉及客户的交易记录和行为数据。
4. Public sentiment data（公共情绪数据）：
• 包括社交媒体、新闻网站、论坛等平台的舆情数据。
数据转换和处理（Data Transformation and Process）
流程如下：
1. Raw complaints（原始投诉）：
• 收集和存储客户的原始投诉数据。
2. Customer 360：
• 整合客户的全面数据视图，包括交易历史、互动记录等。
3. Transactions（交易数据）：
• 处理和丰富客户的交易数据。
4. Predictive models（预测模型）：
• 利用历史数据构建预测模型，预测投诉的严重程度和可能的原因。
5. Severity（严重性）：
• 评估和分类投诉的严重程度。
6. Transaction enrichment（交易丰富）：
• 通过额外的数据处理和分析，增强交易数据的价值。
7. Sentiment analysis（情绪分析）：
• 对公共平台上的舆情数据进行实时监测和分析，识别公众情绪和潜在风险。
结果（Result）
1. Trends（趋势分析）：
• 分析投诉数据中的趋势和模式，为业务决策提供支持。
2. Remediation（纠正措施）：
• 根据分析结果，采取相应的纠正措施。
3. Systems Fed（系统输出）：
• Advocacy（客户支持）：
• 向客户支持团队提供分析结果，帮助他们更好地处理投诉。
• Branch managers（分行经理）：
• 向分行经理提供改进建议，帮助他们提高客户满意度。
• CRM（客户关系管理）：
• 将处理结果反馈到CRM系统中，持续跟踪和改进客户服务。
• Public Relations（公共关系）：
• 向公共关系团队提供舆情分析结果，帮助他们及时应对潜在的声誉危机。
解决方案的价值
• 提升客户体验：
• 通过将客户投诉重新分配给专门的处理人员，提高客户满意度。
• 建议改进：
• 倡导团队能够向分支经理推荐改进措施，保持高净推荐值（NPS）。
• 降低客户服务成本：
• 通过优化投诉处理流程，实现成本节约。
• 增强声誉管理：
• 通过实时舆情监测和情绪分析，金融机构可以及时识别和应对潜在的声誉危机，保护和提升品牌形象。
• 全面数据视图：
• 整合客户投诉、交易数据和公共情绪数据，提供一个全面的客户视图，帮助金融机构做出更明智的决策。