各界對于大模型的討論甚囂塵上,話題熱議的背后是經(jīng)濟(jì)主體、生產(chǎn)方式、生產(chǎn)要素、產(chǎn)品內(nèi)容等層面都處在深刻變化之中,以及由此將帶來的結(jié)構(gòu)性機(jī)遇。大模型在與人類協(xié)同創(chuàng)作層面實(shí)現(xiàn)的技術(shù)突破,正構(gòu)建著人機(jī)協(xié)同的新型生產(chǎn)關(guān)系。
隨著大模型從底層嵌入更廣泛的場景與產(chǎn)品,傳統(tǒng)的PGC(專業(yè)生成內(nèi)容)與UGC(用戶生成內(nèi)容)模式,逐漸向AIGC(人工智能生成內(nèi)容)轉(zhuǎn)換。過去是先有內(nèi)容再做分發(fā),人工智能作用于提高內(nèi)容分發(fā)的個性化,而大模型通過對大量數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí),可以根據(jù)用戶的需求直接生成相應(yīng)個性化的內(nèi)容、產(chǎn)品和服務(wù),實(shí)現(xiàn)完全個性化。
大模型應(yīng)用場景多元化,與業(yè)務(wù)場景深度融合
大模型通過多輪對話理解用戶相關(guān)需求后,可為其匹配最合適的產(chǎn)品或服務(wù);若數(shù)據(jù)庫內(nèi)并無法滿足其需求的產(chǎn)品或服務(wù),則可直接按需生成;但在需求制定階段,若消費(fèi)者尚無定論,大模型還可利用專業(yè)領(lǐng)域知識解析,逐步引導(dǎo)消費(fèi)者明確。
下面通過三個應(yīng)用場景,進(jìn)一步詮釋上述大模型的遞進(jìn)能力表現(xiàn)。
大模型能夠更準(zhǔn)確的理解用戶需求
今年假期旅游需求爆發(fā),相信大部分游客都參觀了同一景點(diǎn)——“人山人?!薄5绻褂没诖竽P蜆?gòu)建的虛擬旅游規(guī)劃師產(chǎn)品,規(guī)劃出行線路,通過篩選避開擁擠、目的地偏好、旅行預(yù)算等限定條件,虛擬旅游規(guī)劃師可以從海量的目的地中,高效地生成最符合用戶需求的旅游線路方案,帶來更佳的旅游體驗(yàn)。
大模型能夠更精準(zhǔn)的提供定制化服務(wù)
在服裝定制化領(lǐng)域,利用大模型應(yīng)用虛擬設(shè)計(jì)師產(chǎn)品,可以獲得全新的服務(wù)方式和體驗(yàn)。根據(jù)消費(fèi)者提出的個性化想法,虛擬設(shè)計(jì)師可以設(shè)計(jì)出其理想的服裝,更好地滿足定制化需求。此外,類似產(chǎn)品還能應(yīng)用于家居裝潢、發(fā)型設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。
(以上服裝圖片均為AI根據(jù)生成的產(chǎn)品詳情后生成)
大模型能夠更高效的處理復(fù)雜任務(wù)
而在保險(xiǎn)、財(cái)富投資等領(lǐng)域應(yīng)用的大模型產(chǎn)品,則要面對更為復(fù)雜的用戶需求和任務(wù)環(huán)境。智能服務(wù)助手需要在客戶提出的需求之上,結(jié)合專業(yè)知識及業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)生成準(zhǔn)確的解決方案。
以保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)工作為例,為幫助客戶選擇最適合的保險(xiǎn)方案,智能投保顧問需要充分了解客戶的收入、家庭結(jié)構(gòu)、財(cái)務(wù)狀況、健康狀況、保險(xiǎn)需求等情況,還需具備各種保險(xiǎn)的條款、費(fèi)用、保障范圍、理賠標(biāo)準(zhǔn)等專業(yè)知識,同時(shí)掌握當(dāng)前不同保險(xiǎn)產(chǎn)品的價(jià)格變化、優(yōu)惠活動等,以便為客戶提供最新的保險(xiǎn)信息和建議。
中關(guān)村科金探索領(lǐng)域大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用
基于在金融領(lǐng)域多年積累的專業(yè)知識和數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn),中關(guān)村科金在通用大模型的基礎(chǔ)上開發(fā)了領(lǐng)域大模型,通過對領(lǐng)域知識的訓(xùn)練和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的導(dǎo)入,推出了多款服務(wù)金融細(xì)分場景的大模型應(yīng)用,助力金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)更智能、更高效、更個性化、更精準(zhǔn)的客戶服務(wù)。
更懂金融客戶的智能服務(wù)助手
當(dāng)前各金融類APP中的智能服務(wù)助手產(chǎn)品,或多或少都存在理解用戶意圖不夠透徹、回答問題不夠精準(zhǔn)、使用體驗(yàn)不夠優(yōu)質(zhì)等問題。中關(guān)村科金基于企業(yè)需求、行業(yè)痛點(diǎn),及自身在領(lǐng)域大模型上的研發(fā)能力,推出了智能服務(wù)助手系列應(yīng)用,包括智能投保助手、智能投顧助手等。
其中,服務(wù)于保險(xiǎn)行業(yè)的智能投保助手,在通用大模型的基礎(chǔ)上融入了保險(xiǎn)領(lǐng)域知識,并通過機(jī)器學(xué)習(xí)和融合優(yōu)秀保險(xiǎn)顧問或保險(xiǎn)代理人的專家經(jīng)驗(yàn),深度應(yīng)用保險(xiǎn)領(lǐng)域知識,能夠結(jié)合實(shí)際需求情況,融合市場預(yù)判及過往服務(wù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),為客戶提供個性化的保險(xiǎn)選擇建議、保險(xiǎn)方案設(shè)計(jì)和自助投保、自助出險(xiǎn)等一系列服務(wù)。
服務(wù)于財(cái)富領(lǐng)域的智能投顧助手,則可以進(jìn)一步提升理財(cái)師的展業(yè)能力。智能投顧助手不僅能準(zhǔn)確理解客戶疑問,并結(jié)合最新的內(nèi)外部資料給出專業(yè)回答,還能根據(jù)客戶數(shù)據(jù)分析理財(cái)習(xí)慣,讓回答的內(nèi)容更貼合客戶關(guān)注點(diǎn)。通過智能投顧助手,極具專業(yè)性的專屬投資理財(cái)顧問服務(wù)觸手可得。
經(jīng)驗(yàn)豐富的“智能銷售教練”
在金融領(lǐng)域的電銷場景中,銷售人員每天的工作不僅繁重且枯燥,還會經(jīng)常被客戶排斥抵觸,工作挫敗感強(qiáng),業(yè)績難以突破。
中關(guān)村科金針對金融業(yè)務(wù)銷售場景打造的領(lǐng)域大模型應(yīng)用“智能銷售教練”,能夠從銷售人員與客戶的真實(shí)銷售過程,分析不同客戶情況,自動判斷銷售突破點(diǎn),幫助銷售人員完成客戶分析任務(wù),并向銷售人員推送銷售任務(wù)和破冰建議。
銷售人員在跟進(jìn)客戶的過程中,系統(tǒng)猶如一位真實(shí)的銷售教練在旁指導(dǎo)一樣,幫助銷售人員判斷最佳銷售策略、規(guī)范銷售動作,同時(shí)對銷售過程中存在的機(jī)會與風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)判與提醒,輔助銷售人員更高效的完成銷售任務(wù),實(shí)現(xiàn)業(yè)績增長。
在溝通結(jié)束后,“智能銷售教練”還能幫助銷售人員總結(jié)過程中存在的問題,并針對不同銷售人員工作中的薄弱環(huán)節(jié),結(jié)合當(dāng)前遇到的客戶特點(diǎn),提煉模擬銷售場景,定制生成模擬對練。通過模擬真實(shí)客戶的話術(shù)、語氣、語調(diào),鍛煉銷售人員在不同未知場景的應(yīng)對能力,為企業(yè)培養(yǎng)金牌銷售。
擁有海量核心資訊的“智能決策助手”
對于金融業(yè)務(wù)的銷售管理者而言,一線銷售人員的實(shí)際展業(yè)情況往往難以全面掌握,若在指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)工作時(shí)想要獲取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策支持、銷售策略優(yōu)化,則要花費(fèi)大量時(shí)間收集、處理和分析外部的市場環(huán)境資訊、內(nèi)部的客戶及產(chǎn)品反饋情況。
中關(guān)村科金針對銷售業(yè)務(wù)決策場景訓(xùn)練的金融領(lǐng)域大模型應(yīng)用“智能決策助手”,不僅能夠快速讀懂行業(yè)資訊、內(nèi)部資料,還能將分布在不同渠道的客戶行為數(shù)據(jù)、會話數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,提煉出客戶特征,輔助團(tuán)隊(duì)經(jīng)理通過對話交互形式,提升數(shù)據(jù)獲取和分析效率,實(shí)現(xiàn)高效決策。
隨著智能服務(wù)助手、智能銷售教練和智能決策助手等金融領(lǐng)域大模型應(yīng)用的落地,金融行業(yè)將變得更加智能化、高效化和人性化,為用戶和從業(yè)人員帶來更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)和體驗(yàn)。
7月6日-8日,備受業(yè)界關(guān)注的“2023世界人工智能大會”即將拉開帷幕。中關(guān)村科金將亮相大會,推出基于通用大模型+領(lǐng)域知識庫打造的新一代得助對話引擎。透過全球技術(shù)盛會的窗口,一起探索智能科技的無限可能。未來,中關(guān)村科金將持續(xù)推出其他領(lǐng)域的大模型應(yīng)用產(chǎn)品和解決方案,為千行百業(yè)的客戶提供更卓越的定制化、智能化企業(yè)服務(wù),解決對話場景下數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“最后一公里”。
(作者:向宇 中關(guān)村科金產(chǎn)品研發(fā)中心產(chǎn)品專家)
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