在銀行業邁向智能化轉型的關鍵時期,DeepSeek作為一種前沿的人工智能技術,為行業變革注入了新的活力。然而,隨著眾多廠商紛紛接入DeepSeek,大模型應用領域逐漸陷入了同質化的困境,難以迅速落地并取得顯著成效。
目前,市場上的大模型應用普遍呈現出功能標配、場景失焦和價值懸浮的問題。盡管這些模型功能強大,但由于缺乏與銀行業務邏輯的深度融合,使得它們在實際應用中顯得不夠順手,智能功能往往成為了擺設,而算法精度的提升也未能有效轉化為業務指標的改善。
為了突破這一同質化瓶頸,容聯云提出了大模型應用的“雙引擎”戰略。容聯云深知,單純接入DeepSeek并不能自動轉化為競爭優勢,在銀行業,大模型的通用能力只是起點,真正的智能化核心在于行業規則與業務邏輯的深度耦合。
針對這一現狀,容聯云以行業定制化與場景垂直化為核心的雙引擎,為銀行業量身打造了獨特的大模型應用解決方案。在行業定制化方面,容聯云結合銀行的特點、客戶需求以及特定場景,構建了銀行業大模型應用的調優框架,使DeepSeek的基礎能力與銀行業務知識庫實現了參數級的深度融合。同時,容聯云還打造了超過1000個金融業務場景模板,讓AI能夠精準理解銀行的專屬語言,滿足銀行的定制化需求。
在場景垂直化方面,容聯云深度聚焦于銀行的客服、營銷、銷售、內部管理和質檢等多個場景。通過業務拆解、流程建模和價值驗證,容聯云確保技術與業務的高度契合。這種垂直化的場景應用,不僅能夠有效解決簡單場景的問題,更在復雜業務場景中展現出顯著優勢。
容聯云的雙引擎戰略,成功地將大模型應用從同質化的困境中解救出來,使其成為推動銀行業務增長的重要力量。目前,容聯云已與近10家銀行客戶共同探索出了6個確定性場景,并實現了智能化投入的可驗證商業回報。
例如,在某股份制銀行的復雜咨詢場景中,容聯云的大模型應用Virtual Agent首次解決率高達85%,較通用模型提升了23.5%。同時,自助辦理率也提升至81%,轉人工率降低了50%以上,單次話后客戶轉化率提升了30%。這些顯著的數據提升,充分證明了容聯云大模型應用在實際業務中的強大效能。
再如,在某農商行的知識應用場景中,通用大模型曾因錯誤解釋“業績比較基準”概念而引發客戶投訴。然而,在切換容聯云的大模型知識助理Knowledge Copilot后,合規話術的自動生成準確率提升至99%,相關投訴也趨近于零。這一轉變,不僅提升了銀行的客戶服務質量,也有效降低了潛在的法律風險。
在風險質檢方面,容聯云的大模型質檢代理QM Agent內嵌了銀保監會等合規邏輯,能夠深度識別違規內容。在某城商行的實際應用中,QM Agent的變相違規識別準確率達96%,合規審計人工耗時減少了72%。這一高效的風險質檢能力,為銀行的穩健運營提供了有力保障。
在需求挖掘和營銷轉化方面,容聯云的大模型應用也展現出了顯著優勢。通過深度思考和銀行業務理解能力,容聯云的會話洞察代理能夠準確提取客戶需求,并挖掘潛在服務機會。同時,在營銷領域,容聯云的大模型坐席助理Agent Copilot能夠自動生成個性化營銷方案,大幅提升客戶經理的營銷轉化效率。
最后,在客服培訓方面,容聯云的大模型陪練代理Coach Agent也為銀行提供了全新的培訓模式。通過基于銀行私有數據生成的專屬題庫和千人千面的陪練腳本,Coach Agent能夠為坐席提供沉浸式的仿真培訓體驗。這一創新的培訓模式,不僅提升了坐席的業務能力,也有效降低了實際工作中的投訴處理失敗率。
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