MCP如何應用於銀行客服系統，以提升AI處理客戶詢問的效率？

MCP 如何應用於銀行客服系統，以提升 AI 處理客戶詢問的效率

模型上下文協定 (MCP) 作為一種開放協定，能標準化 AI 向外部工具請求服務和數據的方式，使 AI 能夠更聰明、彈性地處理複雜任務。在銀行客服系統中導入 MCP，能有效提升 AI 處理客戶詢問的效率。它就像一個「萬能轉接頭」和「使用說明書」，讓 AI 能輕鬆存取和理解銀行內部的各種數據。

MCP 在銀行客服系統中的應用方式

當客戶向銀行客服系統的 AI 提出詢問時，例如「能否提前還清貸款？」，MCP 能提示 AI 該銀行的房貸規則在哪裡查詢、違約金計算方式，以及哪些客戶符合提前還款條件等。AI 可通過 MCP 客戶端向 MCP 伺服端發送請求，請求使用相關功能。在此過程中，AI 無需直接對接銀行的 API，而是統一透過 MCP 來取得數據，簡化了整合過程。

MCP 的組成與運作原理

MCP 包含 MCP 主機（如 ChatGPT 等 AI 模型）、MCP 客戶端（AI 存取 MCP 的程式碼）和 MCP 伺服端（提供 AI 所需功能的外部應用程式或本地數據來源，如銀行內部數據庫）。通過這三端互動，AI 可以有效地串接銀行內部的各項工具和數據，從而更快速、準確地回答客戶的詢問，提升客服效率和客戶滿意度。