在金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型浪潮中，大模型已從“技術(shù)可行”走向“業(yè)務(wù)好用”。

直擊痛點(diǎn)

通用大模型在金融場景的“水土不服”

雖然主流的通用大模型已在客服、營銷等場景展現(xiàn)潛力，卻仍在金融專業(yè)領(lǐng)域面臨挑戰(zhàn)：

• 精準(zhǔn)性缺失：通用模型在金融質(zhì)檢、風(fēng)控等場景中易出現(xiàn)幻覺；
• 業(yè)務(wù)理解薄弱：需依賴大量人工Prompt調(diào)校與知識(shí)工程才能適配金融術(shù)語與流程；
• 協(xié)同效率低下：坐席、運(yùn)營、合規(guī)等環(huán)節(jié)割裂，AI能力難以嵌入全鏈路。

容聯(lián)云大模型應(yīng)用場景化方案：為金融而生

容聯(lián)云認(rèn)為，金融AI需要的是理解業(yè)務(wù)流程的“專業(yè)大腦”，而非通用對(duì)話工具。

所以，當(dāng)行業(yè)還在爭論“誰來當(dāng)Prompt工程師”時(shí)，容聯(lián)云已推出了垂直金融領(lǐng)域、開箱即用的金融場景化方案：讓AI能力無縫對(duì)接業(yè)務(wù)流程，驅(qū)動(dòng)效率與精準(zhǔn)度的雙重躍升。

該方案以六大垂直智能體產(chǎn)品為核心，深度融合金融工作流、監(jiān)管規(guī)則與業(yè)務(wù)知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)從“單點(diǎn)工具”到“全流程智能協(xié)作”的跨越式升級(jí)：

01、質(zhì)檢代理，更精準(zhǔn)的金融合規(guī)監(jiān)測(cè)

• 開箱即用：內(nèi)置金融質(zhì)檢工作流與關(guān)鍵場景質(zhì)檢項(xiàng)，如大模型質(zhì)檢：精準(zhǔn)識(shí)別客戶回復(fù)矛盾、未確認(rèn)內(nèi)容、風(fēng)險(xiǎn)遺漏等7類金融復(fù)雜問題，小模型規(guī)則質(zhì)檢：沉默、敏感詞、情緒波動(dòng)等11項(xiàng)硬性指標(biāo)。
• 場景深度：精準(zhǔn)識(shí)別客戶隱喻、未明確確認(rèn)內(nèi)容及邏輯矛盾，遠(yuǎn)超通用工具在復(fù)雜金融對(duì)話中的表現(xiàn)。

02、洞察代理，專注于客戶需求深度挖掘

• 業(yè)務(wù)理解力：內(nèi)置金融場景挖掘模型，憑借強(qiáng)大的思考與金融業(yè)務(wù)理解能力，能夠深度洞察客戶的隱性需求、潛在投訴與潛在商機(jī)等關(guān)鍵業(yè)務(wù)項(xiàng)。
• 精準(zhǔn)躍升：隱性需求識(shí)別準(zhǔn)確率較通用模型提升30%，實(shí)現(xiàn)需求-產(chǎn)品精準(zhǔn)匹配。

03、坐席代理，更懂金融的智能服務(wù)專家

• 知識(shí)融合：集成海量金融監(jiān)管文件、內(nèi)部知識(shí)庫與歷史案例，構(gòu)建專業(yè)應(yīng)答能力。
• 業(yè)務(wù)流內(nèi)嵌智能：深度理解金融機(jī)構(gòu)的各類業(yè)務(wù)辦理流程邏輯，在交互中精準(zhǔn)把握客戶意圖，實(shí)時(shí)推薦下一步最優(yōu)辦理流程、關(guān)鍵操作步驟引導(dǎo)。

04、知識(shí)助理，企業(yè)知識(shí)的“秒級(jí)響應(yīng)中樞”

• 場景化智能：構(gòu)建金融場景庫與話術(shù)庫，精準(zhǔn)解析多模態(tài)文檔，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)問題的場景化對(duì)答。
• 業(yè)務(wù)流聯(lián)動(dòng)：話術(shù)庫與業(yè)務(wù)流程聯(lián)動(dòng)，為一線人員提供場景化應(yīng)答指引。

05、坐席助理，金牌坐席的“實(shí)時(shí)助手”

• 金牌經(jīng)驗(yàn)賦能：挖掘一線優(yōu)秀坐席成單經(jīng)驗(yàn)，動(dòng)態(tài)優(yōu)化話術(shù)庫與策略，推薦更精準(zhǔn)，更懂客戶。
• 動(dòng)態(tài)流程嵌入：在與客戶溝通全過程，提供實(shí)時(shí)的流程導(dǎo)航、金牌話術(shù)推薦、智能填單。

06、陪練代理，人才能力的“AI孵化器”

• 場景化題庫：通過海量真實(shí)客戶溝通場景挖掘，學(xué)習(xí)優(yōu)秀坐席的成單轉(zhuǎn)化經(jīng)驗(yàn)，生成場景化題庫。
• 企業(yè)人才畫像：挖掘金牌坐席的能力畫像，系統(tǒng)性沉淀人才培育SOP，進(jìn)而更好組織AI能力培訓(xùn)。

方案優(yōu)勢(shì)

01、場景預(yù)置，敏捷落地

• 內(nèi)置金融專屬工作流：覆蓋營銷、風(fēng)控、客服等6大業(yè)務(wù)線，避免企業(yè)從零構(gòu)建Prompt與規(guī)則。
• 即插即用架構(gòu)：支持API級(jí)對(duì)接銀行現(xiàn)有系統(tǒng)（如CRM、信貸平臺(tái)），兩周內(nèi)完成場景上線。

02、安全與成本雙優(yōu)解

• 本地化部署：滿足金融數(shù)據(jù)合規(guī)要求。
• 分級(jí)算力適配：支持從T4顯卡到昇騰集群的靈活配置，降低中小銀行投入門檻。

03、持續(xù)進(jìn)化生態(tài)

• 知識(shí)庫動(dòng)態(tài)回流機(jī)制：形成“業(yè)務(wù)反饋→模型優(yōu)化→能力升級(jí)”閉環(huán)。
• 金融場景庫：季度更新，同步監(jiān)管政策與市場趨勢(shì)。