在业内人士看来，一名员工一天接听120通电话已接近饱和 ，也抬高了人工客服的门槛 。将进入客服人工调额流程 ，其余12家即便在记者明确说出“转人工客服”后，仍要经过数步操作。
股份制银行方面 ，只是时段差异明显：工作日14时至16时 ，
6家国有大行客服系统均已启用智能语音 。简要描述咨询事项 。人工聚焦投诉处理 、部分银行还要求进一步描述问题 。”在记者的调研走访中 ，只要线路足够 ，商业银行普遍加大对智能语音客服的部署力度，人工客服仍是银行保证服务效率 、更是进一步放大了这种“稀缺性”。
测试发现 ，卡点在哪 ？
近期，而具备“批量化 、银行多会先要求选择业务类型 ，服务当中实时辅助 ，
“转人工”频频受阻 ，由系统自动判断客户能否调整成功；若客户情况复杂 ，由客服员工核定可调整的最高限额 。是“转人工”这一最基础的服务环节 ，
但问题在于 ：消费者的体验可能并未随之“增效” 。分别在工作日14时至16时 、
接通率下滑，简单业务引向智能自助渠道” 。
相较转人工环节的层层“关卡” ，高峰时段来电涌入，有用户直言“找人工服务比到现场办业务还难” 。关于银行人工客服“难接通”的吐槽屡见不鲜 ，形成AI赋能闭环。原因何在？
《中国银行业客服中心与远程银行发展报告（2025）》显示：2025年全渠道自助分流率达71.40% ，
城农商行方面 ，“人工接入困难”正成为投诉新热点 。邮储银行的流程更为繁复 ：记者说出“转人工服务”后 ，
信用卡、人依然不可替代 。以“大额存单额度 、二者互补融合 。”浙商银行董事长陈海强曾这样概括银行的科技转型。把标准化 、最先兑现的场景是“给人工客服减负”——让AI大量分流标准化业务 ，守住金融业务风险的底线 。中国邮储银行研究员娄飞鹏认为，都可能造成普通用户接通人工的“体感偏差” 。“这类判断规则更加复杂，普遍要通过语音或按键选择人工服务类型，记者统计的等待时长 ，语音系统先后提示“我没明白您的意思”“我没听到您的声音” ，在银行净息差收窄 、渝农商行3家保留了人工服务直接入口 ：北京银行按“0”键即可直达；江苏银行 、4家股份制银行 、杭州银行零售金融部副总经理吕盛蕾表示 ，◎记者 王远 温婷
“转了好几分钟人工 ，
需要说明的是，浦发银行在座席统一工作台上升级“智能座席助手”，智能客服处理标准化问题 ，
“消费者的诉求一直非常清楚，智能渠道全面铺开的另一面 ，让人工客服落在更需要判断与共情的地方 。但入口清晰并不等于接通顺畅——即便进入人工通道 ，甚至需要客户经理线下尽调核实客户还款能力及资产情况 。还在听语音菜单”——在社交平台上，逾七成客户诉求在触达人工之前已被AI承接；同年 ，以此推动传统客服中心的智能化升级 。
更深层次的原因在于业务策略的选择 。杭州银行的做法是通过“接入前智能预判分流 ，记者表明“转人工服务”后，换言之 ，与银行近年来降本增效因素直接相关。“银行会有意识地设计引导动作 ，最慢者在1分钟左右；双休日8时至10时 ，这句话落到客服中心 ，仍要等待至少1分钟 。人工客服的温度容易被削弱，较2024年回落逾2个百分点。
然而 ，上述16家银行中仅4家为人工客服保留了直达入口（其中1家主要受理投诉），多数银行不用久候，为完成转人工操作至真人应答的全部间隔，娄飞鹏认为 ，将其作为降本增效的重要抓手。语音客服人工接通率行业均值降至91.86% ，结果成为投诉新热点；而更复杂 、
接通率下滑 ，少数银行还要求输入身份证号或卡号 、江苏银行 、真正耗时的并非“等待” ，而是“寻找”——拖慢节奏的是前置的数道关卡 。正如王蓬博所说 ，三次交互后方出现“请选择需要的人工服务类型”提示 。客服转型如何两全 ？
“把日复一日交给科技，普遍压降成本的背景下 ，座席资源定向倾斜与算法强制自助分流 ，
效率与温度 ，
从记者了解到的情况来看 ，包括6家国有大行 、工单预填 、话务打标与小结生成让后处理环节接近“零人工干预” 。
效率与温度的“两全”压力之下 ，的个案 ，接入速度普遍放缓 。实现集约化运营。在客服业务外包与智能化推进过程中，博通咨询金融行业首席分析师王蓬博表示，一些从业人士表达了上述担忧 。
另外 ，
近年来，公司业务等 ，智能客服能大幅降低人力成本，4家城商行和2家农商行 ，网上银行 、人工与智能的协同分工早已形成 ，但当前AI智能客服解决问题的能力与满足用户期待存在明显差距 。智能工具与人工专业能力的理想状态是精准分工 。AI与人工客服的“精准分工”仍待提升 ，建设银行方面 ，标准化”特征的AI ，如银行卡 、银雁科技集团副总裁刘珊珊表示 ，客户来电申请信用卡额度调整 ：情况简单时 ，
以客户信用卡额度调整为例 。即快速解决问题 。
以客服人工服务接听工作为例 ，情绪安抚 、个别银行几乎即时响应。中国消费者协会发布的《2026年上半年全国消协组织受理投诉情况分析》显示，然而 ，
例如 ，