随着中国经济的快速发展,银行已经覆盖到全国大多数地区。用户量的增加会导致业务咨询量的增加,进而导致银行人工客服的工作量大大增加。同时人工客服,会因为主观情绪的原因,影响服务质量和客户满意度。所以越来越多的银行选择使用客服聊天机器人代替或者辅助人工客服。然而很多银行客服聊天机器人,在聊天过程中不能做到根据对话上文的内容来进行回答,不具备上下文理解功能。本课题研究分析了国内外聊天机器人的目前研究状况,分析了银行行业聊天语言特点。在研究和比较了目前现有聊天机器人关键技术的基础上,结合银行行业的特点,设计了银行客户聊天机器人系统的总体框架和功能需求。主要包括上下文理解、智能回复、问答库更新、管理维护等模块设计。本课题构建一种基于聊天主题信息的上下文理解模型来实现客服银行聊天机器人系统的上下文理解功能。最后本课题实现了银行客服聊天机器人系统。同时将构建的上下文理解模型和语句相似度算法结合,提高问句匹配的准确度,并验证方法的可行性和有效性。通过实验验证了,具备上下文理解功能的聊天机器人回答问题准确率更高一点。本课题的银行客服聊天机器人系统在一定程度上具备上下文理解能力。同时本系统提供了友好的交互和维护界面,提升用户体验。