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AI大模型加速金融業(yè)落地 提質(zhì)增效成果幾何?

2024年7月31日 07:05  經(jīng)濟觀察報  作 者:汪青

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,自動化與智能化成為了提升服務(wù)效率與質(zhì)量的關(guān)鍵路徑。與此同時,AI大模型正加速為金融領(lǐng)域賦能。

“通過大語言模型意圖理解與任務(wù)流程洞察的應(yīng)用,我們成功實現(xiàn)了在保險服務(wù)與銀行業(yè)務(wù)辦理的自動化改造與智能化升級!比萋(lián)云大模型產(chǎn)品負(fù)責(zé)人唐興才在7月30日接受經(jīng)濟觀察網(wǎng)采訪時表示,以保險服務(wù)領(lǐng)域為例,通過測算在金融大模型應(yīng)用后效率提升了20倍,并成功降低了約10%的潛在投訴率。

據(jù)了解,保險業(yè)在日常運營中涉及大量的電話呼入與呼出,產(chǎn)生了海量的錄音文件。以往電話錄音主要用于話務(wù)分析,如通話次數(shù)與時長統(tǒng)計,而忽略了其深藏的潛在價值——如客戶潛在需求洞察、投訴預(yù)警等。

“盡管這些潛在價值顯而易見,但由于錄音數(shù)量龐大,人工處理難度大且繁瑣,此外人工分析缺乏標(biāo)準(zhǔn)化,效率低下且難以保證質(zhì)量,這些錄音信息往往難以被有效挖掘!碧婆d才解釋道,實際上,即便某些情況尚未形成正式投訴,但客戶的不滿情緒已顯露無遺。還比如關(guān)于保單續(xù)期的問題,客戶可能因未提前獲知無法續(xù)期的規(guī)定而感到不滿。若此類情況頻發(fā),將顯著增加企業(yè)的客訴壓力。

針對上述問題,唐興才認(rèn)為,通過金融大模型自動理解錄音內(nèi)容,可以精準(zhǔn)捕捉客戶需求,以及潛在投訴及流程斷點等關(guān)鍵信息。通過及時發(fā)現(xiàn)并響應(yīng)客戶需求,企業(yè)能夠增強市場競爭力;同時,基于客戶反饋優(yōu)化產(chǎn)品,提升用戶體驗。

唐興才指出,盡管業(yè)界都意識到業(yè)務(wù)增長與服務(wù)質(zhì)量的提升往往依賴于高效的服務(wù)流程與智能化的技術(shù)支持。但在實施自動化服務(wù)改造的過程中,企業(yè)往往面臨兩大挑戰(zhàn):一是如何精準(zhǔn)定位到需要優(yōu)先優(yōu)化服務(wù)流程;二是如何確保自動化服務(wù)既個性化又高效,能夠準(zhǔn)確理解并響應(yīng)客戶的多樣化需求。

“通過深入分析某保險客戶數(shù)據(jù),我們發(fā)現(xiàn)保權(quán)變更與繳費賬號信息變更等服務(wù)請求占據(jù)了人工處理流程中的絕大部分比例。因此,這兩個流程也成為自動化改造的優(yōu)先對象。其次,則是利用大模型對人工客服服務(wù)過程中的流程進(jìn)行深度挖掘與重構(gòu),確保自動化流程能夠緊密貼合實際服務(wù)場景,提高響應(yīng)的準(zhǔn)確性和效率!碧婆d才表示,AI大模型的深度應(yīng)用,將保權(quán)變更與繳費賬號信息變更等服務(wù)的自動化程度從30%提升至75%。

據(jù)介紹,相比傳統(tǒng)的人工指導(dǎo)式回復(fù),大模型能夠結(jié)合上下文內(nèi)容,更準(zhǔn)確地理解客戶需求,并提供個性化的解決方案。例如,在客戶需要變更賬號信息時,大模型不僅會給出詳細(xì)的操作步驟,還能根據(jù)客戶的實際情況與情緒狀態(tài),調(diào)整回復(fù)內(nèi)容,確?蛻裟軌蝽樌瓿刹僮。此外,AI大模型還能夠在構(gòu)建的流程中自動流轉(zhuǎn)實現(xiàn)服務(wù)的無縫銜接。

除了保險業(yè)外,AI大模型在銀行業(yè)的應(yīng)用和落地也備受關(guān)注。

“銀行營業(yè)網(wǎng)點的貸款與授信業(yè)務(wù)辦理過程中,由于政策文件眾多且更新頻繁,業(yè)務(wù)人員往往難以準(zhǔn)確記憶并應(yīng)用。而AI大模型的應(yīng)用則可以大幅度提高業(yè)務(wù)辦理的效率與準(zhǔn)確性,還減輕了總行支持人員的負(fù)擔(dān),實現(xiàn)了資源的優(yōu)化配置!碧婆d才說。

某大行大模型技術(shù)負(fù)責(zé)人接受采訪時表示,在金融行業(yè),傳統(tǒng)流程根深蒂固,要實現(xiàn)真正的顛覆性創(chuàng)新,難度不言而喻。因此,該行采取單點突破的策略,即在每個業(yè)務(wù)領(lǐng)域和應(yīng)用范式中,精心挑選具有代表性的特定場景,進(jìn)行大膽的重塑與試驗。通過在這些“試驗田”中的深耕細(xì)作,力求形成可復(fù)制、可推廣的成功模式,進(jìn)而以此為基礎(chǔ),向其他業(yè)務(wù)部門迅速推廣,實現(xiàn)以點帶面的效果。

同時,在大模型技術(shù)引入銀行的過程中技術(shù)判斷力至關(guān)重要。僅有強大的工程能力還不足以支撐大模型的順利落地,更需要的是一種“條件反射”般的敏銳,即能夠迅速判斷并適配新技術(shù)于具體場景中的能力。

“這要求銀行不僅要具備傳統(tǒng)工程經(jīng)驗,還要能夠快速學(xué)習(xí)和掌握大模型工程的技術(shù)要點,明確如何有效賦能廠商和模型,使其無縫接入銀行系統(tǒng),實現(xiàn)交互與應(yīng)用的深刻變革!鄙鲜龃笮写竽P图夹g(shù)負(fù)責(zé)人補充道,在面對銀行內(nèi)部多樣化的業(yè)務(wù)場景時,如客服、投研、公司金融等,單點創(chuàng)新雖有價值,但體系化的整合與創(chuàng)新才是實現(xiàn)規(guī);涞氐年P(guān)鍵。因此,需要將各領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用進(jìn)行整合,提煉出共通范式,并構(gòu)建自研大模型與廠商應(yīng)用之間的有機聯(lián)合機制。通過這種方式,該銀行不僅提升了單個場景的創(chuàng)新效率,更實現(xiàn)了創(chuàng)新成果在全行范圍內(nèi)的規(guī);茝V與應(yīng)用。

此外,大模型的應(yīng)用是一項系統(tǒng)工程,涉及對原有流程的深刻顛覆,需要多部門、多角色的緊密協(xié)作。因此,需要銀行強調(diào)全局性的統(tǒng)籌協(xié)同能力,將大模型項目視為“一把手工程”,由高層領(lǐng)導(dǎo)親自掛帥,組建一支跨領(lǐng)域、跨專業(yè)的創(chuàng)新團隊。

上述大行大模型技術(shù)負(fù)責(zé)人表示,這支團隊不僅精通技術(shù)、架構(gòu)與模型,還深刻理解業(yè)務(wù)需求、用戶痛點,能夠有效協(xié)調(diào)各方資源,確保項目在推進(jìn)過程中能夠克服重重困難,實現(xiàn)從一個范式場景的成功落地到全行各業(yè)務(wù)領(lǐng)域的全面規(guī)劃與泛化。

編 輯:章芳
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