從智能坐席到數(shù)字員工:中郵消費金融深化大模型落地應(yīng)用
中郵消費金融積極探索大模型技術(shù)的深度應(yīng)用,從緊跟大模型研究進(jìn)展,到基于開源模型探索應(yīng)用邊界,再到打造大模型坐席輔助、智能機(jī)器人等系列產(chǎn)品,中郵消費金融逐步構(gòu)建并完善了基于“郵遠(yuǎn)見”大模型的人工智能應(yīng)用體系。如今,中郵消費金融已進(jìn)入深入應(yīng)用期,正全力研發(fā)智能數(shù)據(jù)分析引擎、策略型智能機(jī)器人和 Agentic AI數(shù)字員工等創(chuàng)新應(yīng)用,持續(xù)深化大模型技術(shù)在業(yè)務(wù)中的落地。
在智能坐席輔助方面,利用大模型技術(shù)優(yōu)化客服質(zhì)檢流程、升級智能教輔系統(tǒng),促使大模型智能提取與總結(jié)坐席電話信息的采納率提升至80%,大模型智能推薦客服話術(shù)的采納率達(dá)到70%,質(zhì)檢準(zhǔn)確率達(dá)到95%。 在智能機(jī)器人應(yīng)用上,針對傳統(tǒng)貸后外呼機(jī)器人的局限,打造了大模型端到端對話系統(tǒng),通過TTS升級、模型微調(diào)等手段,以高度擬人化水平實現(xiàn)更準(zhǔn)確的客戶意圖識別,準(zhǔn)確率達(dá)97% 。在智能數(shù)據(jù)分析決策領(lǐng)域,突破傳統(tǒng)BI的局限,構(gòu)建了智能數(shù)據(jù)分析引擎(IDAE),有效解決了數(shù)據(jù)分析門檻高、人力成本大等關(guān)鍵問題,實現(xiàn)智能問數(shù)單表問答準(zhǔn)確率達(dá)90%,多表數(shù)據(jù)定位準(zhǔn)確率達(dá)70%,為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析場景提供了有力支持。
此外,中郵消費金融積極探索 Agentic AI數(shù)字員工的建設(shè),突破原有智能體服務(wù)固定業(yè)務(wù)流程的局限,結(jié)合大模型日益增強(qiáng)的推理能力和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等訓(xùn)練方法,讓通用智能體成為員工助手,目前已在HR招聘、自動數(shù)據(jù)分析等場景落地應(yīng)用,未來將進(jìn)一步探索在客戶服務(wù)、數(shù)據(jù)分析及研發(fā)等場景應(yīng)用。
未來,中郵消費金融將繼續(xù)深化大模型技術(shù)的應(yīng)用,探索更多創(chuàng)新場景,推動消費金融行業(yè)在AI時代實現(xiàn)更高質(zhì)量的發(fā)展,為客戶提供更加智能、便捷、高效的金融服務(wù)體驗。

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