大模型技術(shù)正向全球各行業(yè)各領(lǐng)域極速滲透，隨著與垂直行業(yè)的深度融合，大模型應(yīng)用場景日益多樣化。在“智能涌現(xiàn)”呈規(guī)模化發(fā)展之勢下，行業(yè)革新或近在咫尺。

　　智能語音技術(shù)作為最早落地的人工智能技術(shù)之一，正在發(fā)生變革。在客戶營銷領(lǐng)域，智能語音的企業(yè)級應(yīng)用智能外呼，是泛金融業(yè)務(wù)的重要營銷工具，但部分環(huán)節(jié)如人機(jī)交互流程設(shè)定、問答話術(shù)維護(hù)更新等，一直高度依賴人工，不僅費(fèi)時費(fèi)力且存在各種局限性，導(dǎo)致業(yè)務(wù)啟動時間長、話術(shù)維護(hù)成本高、人機(jī)交互體驗差、業(yè)務(wù)流程難閉環(huán)等問題，掣肘企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

　　作為領(lǐng)先的對話式AI技術(shù)解決方案提供商，中關(guān)村科金一直緊密跟蹤大模型的發(fā)展趨勢，進(jìn)行相關(guān)的技術(shù)更新和迭代，加大研發(fā)投入探尋以上問題解決之道。

　　大模型升級智能語音產(chǎn)品，探索破解四大難題

　　在企業(yè)服務(wù)市場中，智能客服、智能外呼、智能營銷、智能質(zhì)檢等是智能語音技術(shù)的重要應(yīng)用場景，交互需求復(fù)雜且專業(yè)，如何在關(guān)鍵核心技術(shù)上實現(xiàn)突破，提升應(yīng)用場景拓展和服務(wù)能力，是智能語音產(chǎn)業(yè)最重要的創(chuàng)新點(diǎn)。

　　中關(guān)村科金依托自主研發(fā)的領(lǐng)域大模型、大數(shù)據(jù)分析、多模態(tài)交互三大核心技術(shù)，打造數(shù)字化洞察與營銷、數(shù)字化服務(wù)與運(yùn)營、數(shù)“智”底座三大矩陣，全面升級云呼叫中心、智能客服、智能外呼、質(zhì)檢陪練、智能音視頻等營銷服產(chǎn)品體系，實現(xiàn)高效率、低成本、規(guī)?；腁I創(chuàng)新應(yīng)用。為企業(yè)享有大模型技術(shù)紅利，實現(xiàn)原有生產(chǎn)工具的升級和業(yè)務(wù)流程的變革提供助力。

　　1.業(yè)務(wù)啟動時間長，預(yù)置模板來幫忙

　　由于缺乏金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累，過往的知識庫冷啟動通常由運(yùn)營人員進(jìn)行業(yè)務(wù)問題梳理，手動翻看各類文檔和歷史聊天記錄，沉淀初始問答，再整理成“標(biāo)準(zhǔn)問-相似問”的形式導(dǎo)入知識庫，耗時費(fèi)力。部分銀行各類業(yè)務(wù)文檔總數(shù)高達(dá)1000多個，需要投入的人力之大可想而知。

　　為此，中關(guān)村科金總結(jié)沉淀多年泛金融領(lǐng)域的業(yè)務(wù)經(jīng)驗，定制了30+套智能外呼場景的金融話術(shù)模板，真正做到開箱即用。并借助金融領(lǐng)域大模型的泛化能力，實現(xiàn)僅需少量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，即可使模板高度適配業(yè)務(wù)場景，打造簡單、交互友好、高度智能的營銷機(jī)器人產(chǎn)品。

　　在銀行信用卡業(yè)務(wù)中，中關(guān)村科金基于領(lǐng)域大模型升級后的外呼營銷機(jī)器人，在邀請開卡、卡片激活、賬單分期、靈活分期等場景，根據(jù)客戶所處的不同階段，使用個性化的流程話術(shù)精準(zhǔn)觸達(dá)，智能鎖定意向客戶，有效提高營銷轉(zhuǎn)化率。

　　在貸款業(yè)務(wù)中，中關(guān)村科金外呼營銷機(jī)器人在理財產(chǎn)品購買、基金購買、定期到期跟進(jìn)等場景，通過機(jī)器人外呼將活動和權(quán)益及時、準(zhǔn)確的同步用戶，用戶促活效果顯著。

　　目前中關(guān)村科金通過大模型技術(shù)升級后的外呼營銷機(jī)器人，已攜手多個客戶落地實踐。在與某農(nóng)商行合作的項目中，中關(guān)村科金對該銀行的呼叫中心進(jìn)行了數(shù)字化升級。外呼營銷機(jī)器人自上線150多天來，AI外呼量達(dá)200W，累計激活2W張信用卡，營銷轉(zhuǎn)化率高達(dá)25%，營銷貸款額度達(dá)9.82億，等效替代300人年坐席。

　　2.話術(shù)維護(hù)成本高，智能抽取顯神通

　　對于知識回復(fù)準(zhǔn)確度要求較高且專業(yè)知識廣泛的行業(yè)，話術(shù)的維護(hù)效率和采編質(zhì)量往往難以平衡。

　　面對海量知識時，純靠人力梳理效率低下，而中關(guān)村科金自主研發(fā)的金融領(lǐng)域大模型，通過指令微調(diào)（Instruction Tuning）學(xué)習(xí)并具備了豐富的指令響應(yīng)能力 ，可輕松實現(xiàn)FAQ的智能抽取以及相似問的自動擴(kuò)寫。業(yè)務(wù)人員只需審核便可使用，既提高了維護(hù)效率，也兼顧了話術(shù)質(zhì)量。

　　3.人機(jī)交互體驗差，千人千面?zhèn)€性答

　　“抱歉，我沒聽懂您的問題，請換個說法再說一次好嗎？”

　　在傳統(tǒng)智能外呼的人機(jī)交互中，若用戶觸發(fā)了機(jī)器人未覆蓋的知識內(nèi)容，機(jī)器人只能重復(fù)上述內(nèi)容，令人哭笑不得。

　　而中關(guān)村科金通過大模型技術(shù)，則可結(jié)合用戶信息自動生成prompt，從而實現(xiàn)千人千面的個性應(yīng)答，避免未知“不答”的情況，有效保障人機(jī)交互體驗。

　　4.業(yè)務(wù)流程難閉環(huán)，營銷自動化流轉(zhuǎn)助轉(zhuǎn)化

　　傳統(tǒng)模式下，完成智能外呼后，還需要營銷人員手動歸類整理客戶信息，之后再進(jìn)行下一個業(yè)務(wù)流程，流轉(zhuǎn)效率較低。而中關(guān)村科金利用客戶數(shù)據(jù)中臺（CDP）賦能營銷自動化（MA）進(jìn)行精準(zhǔn)觸達(dá)，從CDP獲取客戶屬性值（例如：理財偏好、風(fēng)險偏好、資產(chǎn)等級等），并形成不同的客戶畫像，據(jù)此生成多種客群類型。

　　使用CDP來進(jìn)行客戶數(shù)據(jù)源處理、整理完成各類客群后，結(jié)合大模型的生成提示能力，即可按照客群維度執(zhí)行MA預(yù)設(shè)的“手動外呼+預(yù)測外呼+智能外呼+短信”的多渠道復(fù)合觸達(dá)的策略任務(wù)，結(jié)合每個SOP對應(yīng)節(jié)點(diǎn)選取的業(yè)務(wù)專家梳理的限定詞，最終可生成話術(shù)和產(chǎn)品營銷方案等，有效提高業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)效率和客戶營銷轉(zhuǎn)化率。

　　MA落地效果顯著，轉(zhuǎn)化率提升近10%

　　以某消費(fèi)金融客戶項目為例：

　　在該項目前期，系統(tǒng)根據(jù)客戶歷史數(shù)據(jù)以及客戶行為分析，對客戶生命周期進(jìn)行了詳細(xì)細(xì)分，將最終轉(zhuǎn)換目標(biāo)拆解到每個周期的核心節(jié)點(diǎn)，并確定每個節(jié)點(diǎn)的觸達(dá)時間、觸達(dá)方式和觸達(dá)內(nèi)容，形成初步的營銷計劃。其中觸達(dá)內(nèi)容部分，大模型會根據(jù)提示詞生成節(jié)點(diǎn)話術(shù)，并通過限定字?jǐn)?shù)、溝通風(fēng)格等，使生成結(jié)果更加接近理想效果。

　　從經(jīng)過CDP的數(shù)據(jù)源對接獲取名單、進(jìn)行客戶分群，再到MA的自定義策略流程，整個營銷計劃從名單的流入、分群，再到執(zhí)行觸達(dá)、最后的數(shù)據(jù)回流，全流程完全實現(xiàn)自動化。

　　營銷人員通過定期的數(shù)據(jù)分析，不斷優(yōu)化營銷流程，通過AB對照，形成相對穩(wěn)定、每個環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)換效果最佳的觸達(dá)方案，以此循環(huán)，最終實現(xiàn)業(yè)務(wù)的增長。

　　目前為止，該項目已通過策略中心優(yōu)化營銷話術(shù)流程，客戶觸達(dá)率提升31%，轉(zhuǎn)化率提升9%，營銷人員工作效率提升10倍。

　　在大模型掀起的科技狂潮中，各行各業(yè)都在積極進(jìn)行技術(shù)探索。中關(guān)村科金將繼續(xù)推進(jìn)在大語言模型和多模態(tài)交互等領(lǐng)域的前沿研發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)化，通過提供創(chuàng)新、高效以及智能的應(yīng)用，助力企業(yè)打造更個性化、更低成本、更高效率的營銷通路與客戶服務(wù)。

　　作者：趙開云--得助智能交互產(chǎn)品經(jīng)理