互联网金融等领域 中国 TOP100 消费品牌，超过 70% 选择了小能客服！ 70% t 客服工作效率 300 万 次 每天响应次数 3000+ 服务企业数量 95% t 客服满意度 关于我们 将智慧赋予事物 服务的人工 + 智能，线上 + 线 下 用户数据实时的流动 精准、个性化是成长的源动力 互联网时代的客服趋势 搭建平台、汇聚资源 人人服务，形成服务闭环 给最佳的客服 用户 用户 转化率 高效响应 智能应答、智能输入 知识共享 人机配合、高效协同 无缝集成 IM 、电话、邮 件、短信，一键发送、 一 键呼叫，便捷联络用户 用户 满意 度 API 化设计 前端 UI 开 放 99.99% 的电信级服务 用户 体验 稳定、安全、可靠 随时随地响应 移动应用 一键连接 平台开放 小能客服平台的业务架构 小能客服 用户 提高转化率 关键在于把最佳的用户分配给最佳的客服 1. 不同的用户，存在会员等级、来源渠道、需求类别、关键行为、所处业务节点等差异； 2. 不同的客服，存在分工、响应时长、用户满意度、转化率、工作负荷、在线状态等差异； 3. 智能识别用户优先级，合理分配客服，是提高转化率的关键所在。 智能路由 • 用户在线咨询，系统智能识别用户，智能分配客服； • 用户电话呼入，根据语音导航，接入到对应的坐席。

效率提升..................................................................................157 7.2.2 乘客满意度提升.......................................................................158 7.3 投资回报分析.......... 技术在城市 公共交通中的广泛应用能够切实提升运营效率和服务质量。 1.1 项目背景 近年来，随着城市化进程的加速和人口密度的增加，城市公共 交通系统面临着前所未有的挑战。交通拥堵、资源浪费、乘客满意 度下降等问题日益突出，传统管理模式已难以满足现代城市的需 求。据统计，2022 年全球城市平均通勤时间较十年前增加了 15%，其中拥堵导致的延误占比高达 30%。与此同时，公众对公共 交通 目标：  提高运营效率：通过实时数据分析和智能调度，减少车辆空驶 率，提升车辆利用率。  优化资源配置：根据乘客流量动态调整班次，确保资源的高效 分配，避免资源浪费。  提升乘客满意度：通过精准的时刻表和实时信息推送，减少乘 客等待时间和不确定感。  降低环境影响：通过优化路线和减少拥堵，降低车辆排放，减 少对城市环境的负面影响。  增强安全性：通过实时监控和预测性维护，减少事故发生的可

.......................................................................................248 17.3 客户满意度调查................................................................................................ 通话术，显著提升客户服务体验。 为验证方案的可行性，某头部财险公司已在车险理赔场景完成 试点测试。结果显示，DeepSeek 大模型的应用使案件平均处理时 效提升 40%，人力成本降低 35%，同时将客户满意度从 78%提升 至 91%。这一成果表明，大模型技术不仅能够解决传统理赔业务的 痛点，还能为保险公司创造显著的商业价值。 以下为试点项目的关键数据对比： 指标 传统流程 DeepSeek 案件初审时效 4.2 小时 ≤0.5 小时 智能文档分类+关键信息抽取 欺诈识别准确率 72% ≥89% 多模态行为图谱分析 人机协作效率 3.1 次交接 ≤1.5 次 智能工单路由+自动预警触发 客户满意度 82 分 ≥92 分 实时进度推送+智能问答支持 技术选型需满足三个刚性约束：首先，医疗影像等非结构化数 据处理准确率需达 95%以上；其次，系统必须兼容现有核心业务系 统的 SOA 架构

......................................................................................139 6.2.2 客户满意度提升预期.............................................................................................. 60%，同时客户满意度从 82 分提升至 91 分（满分 100）。下 一步将重点优化长尾场景覆盖，例如车险定损中的图像识别准确率 需从 89%提升至 95%以上。 1.1 保险行业现状与挑战 当前保险行业正处于数字化转型的关键阶段，传统业务模式面 临多重挑战。根据银保监会 2023 年数据，行业平均获客成本同比 上升 28%，代理人脱落率持续高于 35%，而客户满意度仅维持在 82 2000+并发会话时保持 响应延迟<800ms，利用 Kubernetes 实现自动扩缩容 预期成效 - 首年实现客服人力成本降低 40%，单次服务平均耗 时从 7 分 12 秒压缩至 2 分 30 秒 - 客户满意度（CSAT）提升 15 个 百分点，NPS 值提高 20 点 - 全年减少约 35 万次人工工单创建，错 误理赔支出下降约 2800 万元 该方案已在国内某头部寿险公司试点，其重疾险理赔服务效率

区域的吸引力和客户关注度，合理安排销售 人员和服务资源 实时追踪客户在店内的活动情况，并通过热 力图呈现，调整展示策略，提升热门车型的 曝光度 描绘品牌潜在用户的购买特征和行为模式， 发现客户对产品和服务的满意度 “全触点” 一站式智能服务 “全智能” 个性化服务体验 智能服务全链路提效 多渠道全触点接入，智能客服机器人支持多 模态多轮交互，秒级响应客户问题 深度融合大小模型，结合 AI Agent 双飞轮体系 传播策略作为前轮，吸引潜在消费者的关注，扩大产品的知名度和影响力；转化策略是后轮，将潜在消费者 转化为实际购买用户，实现销售增长。客户完成购买后，转化策略延伸到售后服务环节，提高客户的满意度 和忠诚度，促进客户的再次购买和口碑传播。 02 03 无法横向对比其余品牌价格 缺乏线上用户行为特征、流转路径与 变化趋势 无法通过横向对比确立各类竞品圈 线上线下数据反馈时效长、覆盖不全 型的分层管理让车企聚焦真正的目标客户，更高效分配营销资源。 门店优选模型：无缝匹配潜客与门店 通过综合分析场景偏好、浏览习惯和门店库存情况，为潜客推荐最优门店。这种智能化推荐可优化购车体验， 让用户方便到达、提升满意度，也为车企实现了线下资源的合理配置。 02 03 线索用户 （企业提供） 距离最近 Top5 门店 隐匿信息查询 隐匿信息查询 距离最近 Top5 门店 综合得到 Top 门店 4S

伍。绩效管理则可以激励员 工积极参与数字化转型，为企业创造价值。 业务流程优化、数据驱动的决策、客户体验和服务创新是数字化转型的具体实践。企 业需要运用数字技术优化业务流程，提高运营效率和客户满意度。通过数据分析支持 决策制定，实现精细化管理。客户体验和服务创新是企业在数字化转型中赢得竞争优 势的关键，企业需不断创新产品和服务，满足客户需求。 在进行数字化转型的过程中，企业需要关注可能 企业数字化转型旨在实现以下目标： 6.业务增长：通过数字化技术和创新，开发新的产品和服务，拓展新的市场和客户群，实现业务的持续增长。 7.优化客户体验：通过数据分析和个性化推荐，提供更加精准和高效的客户服务，提升客户满意度和忠诚度。 8.提高企业适应市场变化的能力：通过实时监测市场动态和竞争态势，快速调整战略和资源，以应对不断变化的市场环境。 9.应对竞争环境：通过数字化技术和创新，提高企业的核心竞争力，确保在激烈的市场竞争中立于不败之地。 无形服务：指不具有实体形态的产品，如软件、咨询、培训等。这些产品无法通过触摸、感知等方式直接体验，而是通过提供某种帮助、 支持或解决方案来满足消费者的需求。无形服务的价值往往取决于消费者对其效果的主观评价和满意度。 产品的核心目的是满足客户需求，为客户创造价值。通过提供高质量的产品，贵司可以吸引更多的客户，提高市场份额，从而实现各种 实 际或潜在收益。这些收益可能包括销售收入、品牌声誉、客户忠诚度等。同

后，其贷款违约预测的准确率提升了 15%，审批时间缩短了 30%。以下是该银行在引入前后关键指标的对比： 指标 引入前 引入后 违约预测准确率 78% 93% 平均审批时间 3 天 2 天 客户满意度 85% 92% 通过这些数据可以看出，DeepSeek 技术不仅提升了贷款评估 的精确度，还在运营效率和客户体验方面带来了显著改善。未来， 随着技术的进一步优化和应用场景的扩展，DeepSeek 供个性化的贷款建议，从而提升客户体验并减少人工成本。某金融 科技公司在引入 DeepSeek 后，其客户服务响应时间缩短了 50%，客户满意度提升了 10%。  信用评分准确率提升 15%  坏账率减少 20%  欺诈检测准确率提高 25%  误报率减少 30%  客户服务响应时间缩短 50%  客户满意度提升 10% 在具体实施过程中，DeepSeek 技术需要与金融机构的现有系 统进行无缝集成，确保数据的实时性和准确性。同时，金融机构还 综上所述，DeepSeek 在金融贷款评估中的应用方案通过集成 多源数据、自动化审批流程、提升模型可解释性以及支持模型自适 应更新，显著提高了贷款审批的效率和准确性。这不仅帮助金融机 构降低了运营成本，还提升了客户满意度和市场竞争力。 4.1 数据收集与预处理 在金融贷款评估过程中，数据收集与预处理是确保后续分析和 决策准确性的关键步骤。首先，数据来源的多样性是保证模型全面 性的基础。数据通常包括客户的银行账户历史、信用卡使用记录、

用户体验评估....................................................................................133 9.3.1 用户满意度调研.......................................................................134 9.3.2 可用性测试......... 结果展示模块负责将模型生成的设计方案以直观的方式展示给 用户。该模块包括方案预览、方案对比、方案导出等功能。用户可 以通过该模块查看多个设计方案的详细信息，并进行方案的对比与 选择。同时，用户也可以将满意的设计方案导出为常见的建筑设计 文件格式，以便后续使用。 系统管理模块负责整个系统的运行管理与维护。该模块包括用 户权限管理、系统监控与日志记录、系统配置与更新等功能。通过 该模块，系统管理 用户体验评估同样重要，我们通过用户反馈和问卷调查收集意 见，评估系统的易用性和实用性。以下为用户反馈的部分要点：  95%的用户认为模型提供的设计建议具有较高的实用价值。  85%的用户对系统的响应速度和交互界面表示满意。  10%的用户提出需要进一步优化复杂场景下的处理速度。 基于测试和评估结果，我们总结出以下几点改进措施： 1. 针对复杂场景，优化算法提升处理速度。 2. 增加用户帮助文档和培训材料，提高系统的易用性。

语音识别、 语义理解、语音合成、OCR、人脸识别、电子签名等多项人工智能技术，为客户 提供咨询（包括保险种类、保险期限、保险条款、保费等）、外呼及回访等众多繁 琐的客户咨询和业务处理，提高客户满意度和保险销售效率。 但当前 AI 客服仍是一种基于规则或预定义脚本的自动化程序，只能执行特定的 任务，客户需求超过其预设能力范围后便无法给出解决方案，与生成式 AI 所能带 来的客户体验仍有较大差距。 流程 具体应用 产品研发 数据收集和预处理 AIGC 可以为保险精算人员提供强大的数据分析和建模工具，帮助他们更好地理解客 户需求和风险特征，制定更准确的保险产品和价格，并提高客户满意度和忠诚度。具 体应用场景包括世界知识整合、保险产品文档等物料生产、结果可视化和解释等。 风险评估和预测 AIGC 在保险产品设计过程中可以帮助产品精算人员更好地识别潜在的风险因素，提 供个 以根据客户的需求和情况，智能化地推荐适合客户的保险产品，提高保险销售效率和 客户满意度。 智能化的客户服务：AIGC 技术可以帮助保险代理人构建智能化的客户服务机器人， 通过自然语言交互，为客户提供快速、便捷的保险产品咨询和客户服务。机器人可以 回答客户的各种问题，包括保险种类、保险期限、保险条款、保费等，提高客户满意 度和保险销售效率。 数据分析和预测：AIGC 技术可以帮助保险代理人分析海量的数据，从中挖掘出有价

进 3. 技 术 应 用 • 软硬件部署版本老 化 • 业务支撑瓶颈明显 • 持续运营挑战多 传统 金融客服中心 面临的挑战 4. 客户体验 • 客户满意度下 降 人力成本及管理效率 (CEO&CHO) • 营销获客、培训、电话销售、客服、质检各个环节过于依赖人，成本居高不下 • 对一线坐席管理滞后，颗粒度粗，管理效率亟待提升 数据图形化：支持相应来源分布，高频意图 TOP10 ，知识库高频问题 TOP10 等图像化展示； 多轮会话高频意图 占比 系统不响应 44.04% 查询停电信息 26.21% 查询电费信息 15.37% 不满意转人工 3.08% 查询欠费信息 2.66% 地市差异转人工 2.44% 查询报读电费缴清时间 2.02% 查询报读电费缴清截止时 间 1.62% 咨询电费计算规则 1.38% 查询电表表码 工作台汇集智能会话分配、富媒体消息 推送、常用语、机器人自动回复、满意 度评价、标签标识等功能 , 支撑客服 提 升工作效率 , 增加客户满意度。 » 强大客服工作台 —— 高效支持日常人工会话 ü 多种会话分配策略 : 支持熟 客优先、空闲率、随机分配等