DeepSeek作為一種強(qiáng)大的人工智能技術(shù)，為銀行業(yè)的變革帶來了新的契機(jī)。

然而，當(dāng)眾多廠商將"接入DeepSeek"作為同質(zhì)化競爭標(biāo)簽時(shí)，大模型應(yīng)用也陷入了高度同質(zhì)化、難以快速落地產(chǎn)生成效的瓶頸之中：

• 功能標(biāo)配：同源的大模型讓產(chǎn)品陷入"在相似的功能層面上打轉(zhuǎn)"，功能強(qiáng)大，卻用起來不順手。
• 場景失焦：脫離業(yè)務(wù)邏輯的"智能功能"成為數(shù)智化櫥窗擺設(shè)。
• 價(jià)值懸?。核惴ň忍嵘茨苻D(zhuǎn)化為可量化的業(yè)務(wù)指標(biāo)改善。

突圍同質(zhì)化

容聯(lián)云大模型應(yīng)用的“雙引擎”戰(zhàn)略

容聯(lián)云深知，僅僅接入DeepSeek并不能自動(dòng)轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢，在銀行業(yè)，大模型的通用能力僅是起點(diǎn)，行業(yè)規(guī)則與業(yè)務(wù)邏輯的深度耦合才是智能化的核心戰(zhàn)場。

銀行業(yè)需要的是"精準(zhǔn)工具"，而非"標(biāo)準(zhǔn)化的工具箱"。容聯(lián)云以行業(yè)定制化×場景垂直化的雙引擎驅(qū)動(dòng)，打造“因地制宜”的銀行大模型應(yīng)用解決方案：

• 行業(yè)定制化：結(jié)合銀行特點(diǎn)、客戶需求與特定場景，打造銀行業(yè)大模型應(yīng)用調(diào)優(yōu)框架，使DeepSeek的基礎(chǔ)能力與銀行業(yè)務(wù)知識庫實(shí)現(xiàn)參數(shù)級融合、打造1000+金融業(yè)務(wù)場景模板，讓AI精準(zhǔn)理解銀行專屬語言，滿足銀行定制需求。
• 場景垂直化：深度聚焦銀行客服、營銷、銷售、內(nèi)部管理、質(zhì)檢場景，通過業(yè)務(wù)拆解、流程建模、價(jià)值驗(yàn)證，使技術(shù)與業(yè)務(wù)高度契合，這不僅能解決簡單場景問題，在復(fù)雜業(yè)務(wù)場景中更具優(yōu)勢。

技術(shù)回歸商業(yè)本質(zhì)

讓大模型應(yīng)用成為利潤中心

當(dāng)行業(yè)還在爭論大模型的參數(shù)規(guī)模時(shí)，容聯(lián)云已與近10家銀行客戶，共同探索出6個(gè)確定性場景，并實(shí)現(xiàn)智能化投入的可驗(yàn)證商業(yè)回報(bào)。

#實(shí)踐場景1 智能客服x某股份制銀行

在該股份制銀行的復(fù)雜咨詢場景中，容聯(lián)云大模型應(yīng)用Virtual Agent首次解決率（FCR）達(dá)85%，較通用模型提升23.5%；自助辦理率提升至81%，轉(zhuǎn)人工率降低50%+，單次話后客戶轉(zhuǎn)化率提升30%。

#實(shí)踐場景2 知識應(yīng)用x某農(nóng)商行

在某農(nóng)商行實(shí)際驗(yàn)證中，使用通用大模型應(yīng)用時(shí)，理財(cái)經(jīng)理因AI錯(cuò)誤解釋"業(yè)績比較基準(zhǔn)"概念引發(fā)客戶投訴，切換容聯(lián)云大模型知識助理Knowledge Copilot后，合規(guī)話術(shù)自動(dòng)生成準(zhǔn)確率提升至99%，相關(guān)投訴趨近于0。

#實(shí)踐場景3 風(fēng)險(xiǎn)質(zhì)檢x某城商行

銀行必須遵守嚴(yán)格的監(jiān)管要求，容聯(lián)云大模型質(zhì)檢代理QM Agent內(nèi)嵌銀保監(jiān)會(huì)等合規(guī)邏輯，可深度識別違規(guī)內(nèi)容，尤其針對文字游戲這種隱性違規(guī)表述，而通用模型因缺少對銀行業(yè)務(wù)的深入理解，難以準(zhǔn)確識別隱晦風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)。

某城商行用容聯(lián)云質(zhì)檢代理測試后，變相違規(guī)識別準(zhǔn)確率達(dá)96%，合規(guī)審計(jì)人工耗時(shí)減少72%。

#實(shí)踐場景4 需求挖掘x某城商行

某城商行與容聯(lián)云開啟基于DeepSeek的會(huì)話洞察代理項(xiàng)目探索，會(huì)話洞察代理擁有更強(qiáng)的思考與銀行業(yè)務(wù)理解能力，需求提取準(zhǔn)確率較通用大模型提升30%。

例如，同樣的一句：最近總是刷爆卡，你們額度管理有問題。

通用大模型：能聽懂，需求標(biāo)記為：提升信用額度。

基于DeepSeek的會(huì)話洞察代理：聽懂以后深度思考，為什么客戶會(huì)有這個(gè)需求。后識別真實(shí)痛點(diǎn)：客戶現(xiàn)金流管理能力不足，并挖掘潛在需求——推薦該客戶賬單分期+財(cái)務(wù)規(guī)劃服務(wù)組合。

#實(shí)踐場景5 營銷轉(zhuǎn)化x某城商行

在營銷領(lǐng)域，某城商行依托容聯(lián)云“大模型坐席助理Agent Copilot”，通過分析行內(nèi)外數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成涵蓋營銷對象基本情況、產(chǎn)業(yè)研究、營銷策略、營銷話術(shù)和推薦產(chǎn)品的個(gè)性化營銷方案，大幅提升了客戶經(jīng)理的營銷轉(zhuǎn)化效率。高價(jià)值客戶挽留成功率增加25%。

#實(shí)踐場景6 客服培訓(xùn)x某城商行

為該城商行打造容聯(lián)云大模型陪練代理Coach Agent，基于該銀行私有數(shù)據(jù)，生成專屬題庫，并根據(jù)坐席能力，生成千人千面的陪練腳本，通過客戶咨詢、產(chǎn)品推薦到風(fēng)險(xiǎn)評估等各個(gè)環(huán)節(jié)再現(xiàn)業(yè)務(wù)流程，為坐席提供“沉浸式”仿真培訓(xùn)體驗(yàn)。

通用模型：通過率92%，但上崗后實(shí)際投訴處理失敗率41%

容聯(lián)云陪練代理：培訓(xùn)員工首次解決率提升至89%。

結(jié) 語

容聯(lián)云大模型應(yīng)用在銀行行業(yè)的場景化實(shí)踐正在證明：大模型的終極價(jià)值不在于技術(shù)炫技，而在于能否成為銀行業(yè)務(wù)增長的"可編程生產(chǎn)要素"。

未來，容聯(lián)云將繼續(xù)攜手銀行客戶與生態(tài)伙伴，探索更多創(chuàng)新應(yīng)用場景，推動(dòng)銀行業(yè)在智能化浪潮中邁向更高層次的發(fā)展。