在銀行業(yè)邁向智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期,DeepSeek作為一種前沿的人工智能技術(shù),為行業(yè)變革注入了新的活力。然而,隨著眾多廠商紛紛接入DeepSeek,大模型應(yīng)用領(lǐng)域逐漸陷入了同質(zhì)化的困境,難以迅速落地并取得顯著成效。
目前,市場(chǎng)上的大模型應(yīng)用普遍呈現(xiàn)出功能標(biāo)配、場(chǎng)景失焦和價(jià)值懸浮的問(wèn)題。盡管這些模型功能強(qiáng)大,但由于缺乏與銀行業(yè)務(wù)邏輯的深度融合,使得它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中顯得不夠順手,智能功能往往成為了擺設(shè),而算法精度的提升也未能有效轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)指標(biāo)的改善。
為了突破這一同質(zhì)化瓶頸,容聯(lián)云提出了大模型應(yīng)用的“雙引擎”戰(zhàn)略。容聯(lián)云深知,單純接入DeepSeek并不能自動(dòng)轉(zhuǎn)化為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),在銀行業(yè),大模型的通用能力只是起點(diǎn),真正的智能化核心在于行業(yè)規(guī)則與業(yè)務(wù)邏輯的深度耦合。
針對(duì)這一現(xiàn)狀,容聯(lián)云以行業(yè)定制化與場(chǎng)景垂直化為核心的雙引擎,為銀行業(yè)量身打造了獨(dú)特的大模型應(yīng)用解決方案。在行業(yè)定制化方面,容聯(lián)云結(jié)合銀行的特點(diǎn)、客戶需求以及特定場(chǎng)景,構(gòu)建了銀行業(yè)大模型應(yīng)用的調(diào)優(yōu)框架,使DeepSeek的基礎(chǔ)能力與銀行業(yè)務(wù)知識(shí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)了參數(shù)級(jí)的深度融合。同時(shí),容聯(lián)云還打造了超過(guò)1000個(gè)金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景模板,讓AI能夠精準(zhǔn)理解銀行的專屬語(yǔ)言,滿足銀行的定制化需求。
在場(chǎng)景垂直化方面,容聯(lián)云深度聚焦于銀行的客服、營(yíng)銷、銷售、內(nèi)部管理和質(zhì)檢等多個(gè)場(chǎng)景。通過(guò)業(yè)務(wù)拆解、流程建模和價(jià)值驗(yàn)證,容聯(lián)云確保技術(shù)與業(yè)務(wù)的高度契合。這種垂直化的場(chǎng)景應(yīng)用,不僅能夠有效解決簡(jiǎn)單場(chǎng)景的問(wèn)題,更在復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。
容聯(lián)云的雙引擎戰(zhàn)略,成功地將大模型應(yīng)用從同質(zhì)化的困境中解救出來(lái),使其成為推動(dòng)銀行業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的重要力量。目前,容聯(lián)云已與近10家銀行客戶共同探索出了6個(gè)確定性場(chǎng)景,并實(shí)現(xiàn)了智能化投入的可驗(yàn)證商業(yè)回報(bào)。
例如,在某股份制銀行的復(fù)雜咨詢場(chǎng)景中,容聯(lián)云的大模型應(yīng)用Virtual Agent首次解決率高達(dá)85%,較通用模型提升了23.5%。同時(shí),自助辦理率也提升至81%,轉(zhuǎn)人工率降低了50%以上,單次話后客戶轉(zhuǎn)化率提升了30%。這些顯著的數(shù)據(jù)提升,充分證明了容聯(lián)云大模型應(yīng)用在實(shí)際業(yè)務(wù)中的強(qiáng)大效能。
再如,在某農(nóng)商行的知識(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中,通用大模型曾因錯(cuò)誤解釋“業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)”概念而引發(fā)客戶投訴。然而,在切換容聯(lián)云的大模型知識(shí)助理Knowledge Copilot后,合規(guī)話術(shù)的自動(dòng)生成準(zhǔn)確率提升至99%,相關(guān)投訴也趨近于零。這一轉(zhuǎn)變,不僅提升了銀行的客戶服務(wù)質(zhì)量,也有效降低了潛在的法律風(fēng)險(xiǎn)。
在風(fēng)險(xiǎn)質(zhì)檢方面,容聯(lián)云的大模型質(zhì)檢代理QM Agent內(nèi)嵌了銀保監(jiān)會(huì)等合規(guī)邏輯,能夠深度識(shí)別違規(guī)內(nèi)容。在某城商行的實(shí)際應(yīng)用中,QM Agent的變相違規(guī)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)96%,合規(guī)審計(jì)人工耗時(shí)減少了72%。這一高效的風(fēng)險(xiǎn)質(zhì)檢能力,為銀行的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)提供了有力保障。
在需求挖掘和營(yíng)銷轉(zhuǎn)化方面,容聯(lián)云的大模型應(yīng)用也展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢(shì)。通過(guò)深度思考和銀行業(yè)務(wù)理解能力,容聯(lián)云的會(huì)話洞察代理能夠準(zhǔn)確提取客戶需求,并挖掘潛在服務(wù)機(jī)會(huì)。同時(shí),在營(yíng)銷領(lǐng)域,容聯(lián)云的大模型坐席助理Agent Copilot能夠自動(dòng)生成個(gè)性化營(yíng)銷方案,大幅提升客戶經(jīng)理的營(yíng)銷轉(zhuǎn)化效率。
最后,在客服培訓(xùn)方面,容聯(lián)云的大模型陪練代理Coach Agent也為銀行提供了全新的培訓(xùn)模式。通過(guò)基于銀行私有數(shù)據(jù)生成的專屬題庫(kù)和千人千面的陪練腳本,Coach Agent能夠?yàn)樽峁┏两降姆抡媾嘤?xùn)體驗(yàn)。這一創(chuàng)新的培訓(xùn)模式,不僅提升了坐席的業(yè)務(wù)能力,也有效降低了實(shí)際工作中的投訴處理失敗率。
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