2024苏商银行大模型智能客服助手.pdf
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1、2024年6月苏 商 银 行苏商银行大模型客服助手目录 CONTENTS01 客服领域场景概述02 大模型技术概述03 大模型在客服领域的应用场景04 苏商银行的大模型客服助手实践05 未来的发展方向01、客服领域场景概述通过电话、手机APP等渠道接入,为客户提供业务咨询、业务办理、产品营销等银行服务,以语音服务、文本服务、视频服务为抓手,坚持以客户为中心的服务理念,服务客户。理财客户经营借助CRM系统以远程管户经营模式,开展银行存款和金服理财客户经营工作,从新客开发、老客深挖、客群转化形成闭环,为财富客户提供资产保值增值服务。负责税E贷、采购贷、商户贷等小微企业类贷款以及个人消费类贷款的销售
2、和客群贷后经营维护工作。通过优化贷款产品结构,提升优质客群占比,降低业务风险;同时逐步调整电销贷款结构,形成均衡产品结构。“第第二二银银行行”业业务务综综合合化化程程度度高高风险资产管理通过传统电催模式与科技相结合,强化信用风险状况的动态监测与早期预警,在预催收阶段充分运用IVR技术同时通过科技手段进一步提升M1、M2、M3、M3+全流程的电催效率,为全行资产保驾护航。客户服务贷款客户经营目录 CONTENTS01 客服领域场景概述02 大模型技术概述03 大模型在客服领域的应用场景04 苏商银行的大模型客服助手实践05 未来的发展方向02、大模型技术概述大模型的基本概念本报告的大模型特指类似
3、ChatGPT的大型语言模型(Large Language Models,LLM),是一种由包含百亿以上参数的深度神经网络构建的自然语言模型。简单来说,大模型就像是一个拥有巨大知识库的学者,它通过阅读和学习大量的书籍(数据)来掌握语言的规则和知识,从而能够在各种任务中取得优异的成绩。02、大模型技术概述对话式交互会成为下一个具有超级增长点的交互方式随着技术的发展,人机交互正不可逆转地向人更习惯的方式靠近。可以预见的是,接下来是强人工智能时代,过去成百上千个App会逐渐演化成未来的成百上千个Chatbot。就像Android和iOS系统为手机赋能一样,Chatbot将会逐渐成为新的操作系统,逐渐
4、为各行业赋能。02、大模型技术概述开源模型(绿线)正在逼近闭源模型(红线)目前的开源模型与1年半前的闭源模型性能相当 GPT4在开源模型中具有离群性 Qwen和01AI在闭源模型中具有离群性02、大模型技术概述AI大模型将加快新质生产力发展,助力我国经济社会高质量发展 我国始终高度重视人工智能发展机遇和顶层设计,发布多项人工智能支持政策,国务院于 2017 年发布新一代人工智能发展规划。科技部等六部门也于 2022 年印发关于加快场景创新 以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见 对规划进行落实。2024 年政府工作报告 中提出开展“人工智能+”行动。各地方政府出台相关支持政策,加快大
5、模型产业的持续发展。南京市政府先后出台关于加快人工智能产业发展的实施意见南京市打造人工智能产业地标行动计划南京市加快发展新一代人工智能产业行动计划(2023-2025)等计划措施,开年初,南京提出要全力突破人工智能产业,抢抓大模型新浪潮,建设算法城市、强化赋能应用,高标准建设人工智能创新应用先导区。近日,苏商银行建设的“南京市金融大模型工程技术研究培育中心”获得南京市科学技术局立项批复。目录 CONTENTS01 客服领域场景概述02 大模型技术概述03 大模型在客服领域的应用场景04 苏商银行的大模型客服助手实践05 未来的发展方向03、大模型在客服领域的应用场景大模型在客服领域的具有以下应
6、用场景:客户服务1、大模型能够理解并处理复杂的语义结构,更准确地解析和理解用户的自然语言输入。2、大模型使智能客服更具同理心和人性化,有效管理用户情绪。3、大模型可根据坐席与客户的聊天内容,智能生成知识问答对,提升知识库维护效率。贷款客户经营1、大模型根据客户的信用历史、财务状况和行为模式,大模型可以生成个性化的营销策略,提高贷款产品的吸引力。2、大模型可以分析对话记录,帮助销售人员生成客户画像,通过定期的跟进和个性化的服务,增强客户忠诚度。理财客户经营1、大模型能够提供定制化的建议和解决方案,根据客户的历史交互、偏好和上下文对话信息,实现个性化服务。2、大模型具备持续学习能力,能够适应市场动
7、态和产品变更,确保提供给客户的信息和服务始终是最新和最准确的。风险资产管理1、大模型可以根据历史数据和催收结果,不断优化催收策略,提高催收成功率。2、大模型可以分析催收员的专业领域、历史业绩和工作负载,将案件分配给最有可能成功回收的催收员,提升团队绩效和员工满意度。03、大模型在客服领域的应用场景 推出的金融 AI 大模型产品 ChatABC,能够利用大模型技术提升智能客服的金融知识理解能力、内容生成能力及安全问答能力。在同业率先实现大模型技术在座席助手等场景落地,全年服务量 21.5 亿笔,接听率和智能分流率同业领先。正式上线了首个基于大模型的网点员工智能助手,提升网点效能,全年运营领域智能
8、处理业务量 3.2 亿笔,比上年 14%;建设 13 个综合型数字员工以及 1000 余个流程自动化数字员工,智能增效超过 3 万人年。推广客户投诉智慧治理模式,在投诉处置和管理主要环节全面应用机器人流程自动化、自然语言处理、生成式人工智能(AIGC)等技术,成功落地首个全行应用的 AIGC 场景,实现大模型自动撰写投诉处理报告。上线了智能客服工单生成功能,每单平均节约客服工作时间 15-20 秒,可用率达 82%,一致性达 80%。建设银行上线消保 AI 智能审查功能,通过智能信息识别与处理,产出 AI 审查结果,辅助审查人员,提高审查效率,提升消保审查的规范性和专业能力。实现营销创意内容和
9、文案自动化生产,帮助打造品牌形象、提升营销内容质量、提升黏客能力。交行利用 AI 技术深挖个金客户兴趣偏好,用大模型强化业务端留客能力,各类理财模型策略累计触客成交量近 4 千亿元,较整体成交率提升 16 倍 邮储银行 App 融合 AI 空间、数字员工、视频客服,打造沉浸式陪伴服务 基于大模型的投诉问题分类智能模型,实现消保投诉管理自动统计分析和智能监测;上线推广消保投诉文本分析模型和消保审查智能辅助工具,有效提升消保管理事前审查和事后分析能力。推出情感模型会话洞察与“灵动智库”服务增强企业微信运营功能,提升基层精细化客户洞察能力。案例简述中国农业银行中国工商银行中国建设银行中国交通银行中国
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