(2)客戶(hù)服務(wù)商業(yè)銀行每天都會(huì)從不同渠道接收到海量的客戶(hù)心聲，包括客戶(hù)的投訴、抱怨、建議等，而這些正是銀行提高客戶(hù)服務(wù)效率和質(zhì)量的基礎(chǔ)。以前都是通過(guò)監(jiān)測(cè)分析人員隨機(jī)抽查來(lái)分析客戶(hù)到底具有什么樣的需求，但這種處理方式不僅容易遺漏一些重要的建議和投訴，而且其龐大的工作量也難以保證這些建議和投訴的合理分類(lèi)和正確處理。如何處理這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，才能獲得客戶(hù)的真正需求，才能提高服務(wù)質(zhì)量和降低成本，是銀行使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)價(jià)值的一個(gè)挑戰(zhàn)。一般來(lái)說(shuō)，可以通過(guò)下面的步驟和方式來(lái)實(shí)現(xiàn)客戶(hù)需求的深度洞察。

1)對(duì)客戶(hù)意見(jiàn)進(jìn)行分類(lèi)：對(duì)客戶(hù)意見(jiàn)進(jìn)行分類(lèi)可以分析各類(lèi)別意見(jiàn)的發(fā)生趨勢(shì)，提升對(duì)應(yīng)部門(mén)處理效率。但是，在分類(lèi)時(shí)要結(jié)合具體業(yè)務(wù)處理流程和實(shí)際場(chǎng)景。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，其實(shí)就是要給各類(lèi)意見(jiàn)打上標(biāo)簽，比如這類(lèi)意見(jiàn)反映的是哪類(lèi)產(chǎn)品，如銀行卡、自助服務(wù)等。

2)對(duì)熱詞進(jìn)行分析：熱詞分析就是要從客戶(hù)反饋中提取最頻繁使用且意義較明確的詞匯，從而形成可視化的意見(jiàn)詞云，但是有時(shí)候無(wú)法精準(zhǔn)表達(dá)客戶(hù)意見(jiàn)，存在一詞多義和多詞一義的情況，例如柜員、工作人員等，因此需要將紛繁雜亂的描述語(yǔ)句進(jìn)行歸并、抽象、提煉，從而形成統(tǒng)一、概括的表示方式，例如對(duì)象-屬性一評(píng)價(jià)。

3)選擇貼合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的分析模型：文本分析模型有很多種，商業(yè)銀行要選擇適合自己的模型進(jìn)行文本分析和挖掘，如是用樸素貝葉斯模型，還是LDA模型？或者抽象出本體模型。選擇出合適的模型后再根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行訓(xùn)練。一般來(lái)說(shuō)，只有文本數(shù)量較多時(shí)才會(huì)使用合適的模型進(jìn)行自動(dòng)化訓(xùn)練。