某某银行大模型客服助手解决方案 01 客服领域场景概述 02 大模型技术概述 03 大模型在客服领域的应用场景 04 某某银行的大模型客服助手实践 05 未来的发展方向 目录 CONTENTS 客户服务 通过电话、手机 APP 等渠道接入 , 为客户提供业务咨询、业务办 理、产品营销等银行服务 ，以语 音服务、文本服务、视频服务为 ，从新客开发、老客深挖、 客群转化形成闭环 ，为财富客户提 供资产保值增值服务。 “ 第二银行 ” 业务综合化 程度高 01 、客服领域场景概 述 01 客服领域场景概述 02 大模型技术概述 03 大模型在客服领域的应用场景 04 某某银行的大模型客服助手实践 05 未来的发展方向 目录 CONTENTS 大模型的基本概念 本报告的大模型特指类似 ChatGPT 的大型语言 复。 02 、大模型技术概 述 01 客服领域场景概述 02 大模型技术概述 03 大模型在客服领域的应用场景 04 某某银行的大模型客服助手实践 05 未来的发展方向 目录 CONTENTS 客户服务 1 、 大模型能够理解并 处理复杂的语义结构 ， 更准确地解析和理解用户 的自然语言输入。 2 、 大模型使智能客服 更具同理心和人性化 ，有 效管理用户情绪。

瓴羊是阿里巴巴旗下全资子公司，专注为企业提供高效智能的数 智化转型工具、数据与智能体（Agent）服务，其数智化产品覆 盖数据采集、治理、分析全生命周期，同时提供数智营销、智能 客服等场景化解决方案，以及数据集寻 - 买 - 管 - 用与合规保障 等服务。瓴羊致力于通过 Data × Al，助力企业挖掘数据价值、 提升智能决策能力，加速数智化转型。 一财商学院成立于 2023 年 6 月 6 日，由上海文广集团 绕“营销——客服——决策”这个全链路，Agent 参与的环节会与来越多，未来会出现很 多擅长使用 Agent 的超级个体和超级岗位，以及“人和 Agent”协同配合的超级公司。从 DaaS 服务到 AI Agent，瓴羊一直在解决的不仅仅是企业的效率问题，更是要提升效果， 创造价值。 刘润 ｜ 润米咨询创始人 瓴羊让我在细微之处感受到 AI 的力量，填单、识别、外呼、跟进，让客服的工作变得 没 没有那么枯燥和繁琐。下一次打开淘宝的客服页面，我或许会想到屏幕对面的客服正 像优雅的乐队指挥，调动这几个、几十个客服 Agent。我们见惯了 CEO 们大谈 AI 战略， 但是 AI 可以如此真切地改变着普通人的工作。 江南春 ｜ 分众传媒董事长 广告既是文学也是数学。既要有文学的，大家凭着常识感知，觉得这个广告是有效的。 同时这个媒体又要以数学的方式阐释它的有效性，今天瓴羊就很好地解释了这个链路。

RFID\NFC 电子标签、 2G\4G · 数据分析平台 · 物联网能力服务、规则引擎、 生命周期管理 硬件、数据 安全 数据 溯源 · 基于“听说看辨想”的基础能力平台、 智 能客服云 AI · 身份认证云、知识图谱、 AI 能力开 放平台、刷脸考勤云 · 深度学习框架、超算中心 接入 & 节点管理、账本应用 数据 区块链 决策 AI 、物联网、虚拟人、区块 旅 智能安防 虚拟人 数据 决策 呼叫中心解决方案 网络版客服精灵 虚拟主持人 语音搜索 未来机场 虚拟主播 虚拟医生 虚拟助手 公共场所虚拟迎宾 语 义 知识图谱 自 然 语 言 理 解 噜 机器翻译 多渠道智能网络客服 虚拟催收员 虚拟演员 虚拟导游 IP 品牌营销 整体架构 服类，信息查询类，场景咨询类，业务执行类等各种用户 场景 ● 普通客服类问题 FAQ 库解决方案 ● 信息查询类问题 动态知识库 + 要素提取解决方案 ◎ 产品咨询类问题 资料知识库解决方案 ● 业务执行类操作 任务型场景解决方案 多渠道智能网络客服 5 移动网站 App 邮件 人工客服 轻松应对人工客服交易高峰、不在 线非工作时间等情况，实现全天

信 2 0 2 5 . 03 . 1 3 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中， 可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ）决 策 赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如工商 决策赋能”三个层次 2 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。其中当下应用最广 泛的是降本增效， 即 AI 对简单人力的替代，具体场景可能包括智能客服、简单的办公文件问答与内容生成等。随着模 型能力提升将展现真正的价值创造能力，即 AI 对高价值人力的赋能， 具体场景可能包括办公 Agent 、营销、 Coding 等；随着 AI 分析能力进 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长， 而当下智能客服难以覆盖全部服务场景。如工商银行在远程银行业务中将知识搜索与大模型生成能力结合，实现基于实 时通话向坐席人员主动推送答复话术或知识的能力。 图表：苏商银行大模型客服助手 资料来源：苏商银行、中泰证券研究所 14 降本增效场景之一：大模型承担智能客服角色 n 在传统银

..................................................................- 7 - 案例 4：从“成本中心”到“价值中心”-我们的智能客服转型之路 .......................- 10 - 案例 5：绝智 AI 店长——重构万店连锁的“智慧神经中枢” ............................... .......................................................................- 138 - 案例 14：TINECO 添可全渠道客服解决方案 .............................................................- 140 - 案例 15：名创优品：飞书“一店一群”项目——数字化赋能零售门店运营管理创新实 持续发展。 价值共创：技术赋能与业务升级的深度融合 合作的价值体现在业务提升的各个维度。在门店运营层面，汉朔物联网平台与门店运营系 统的结合，实现了更精准的价格管理和商品周转；在顾客服务方面，电子价签与智能营销 屏的协同，让健康信息的传递更加生动直观；在可持续发展领域，电子价签的碳足迹核算 与天虹的绿色门店战略相得益彰；在安全运营方面，汉朔数字化解决方案荣获多项国际信 息安

无代码快速构建 多数据源模型接入 多种预置场景与动作 安全可信任 ShareAI产品简介 ShareAI-扩展场景AI产品总览 情报助手Agent 客户互动Agent • AI自动转文字 文档、客服、IM对话、 视频会议、现场录音、 销售录音、人工销售记 录等多模态语料转文字 • 实时话术与知识赋能 在和客户沟通过程中基 于知识库实时话术引导 推荐 • 互动洞察 针对互动内容做话题、 支持将新业务信息及变化的信息更新到CRM 海量信息自动提炼 互动数据按多维度呈现 ShareAI-服务场景AI产品总览 全天候智能响应，打造卓越服务体验 ShareAI 服务场景 7X24客服机器人 Agent 在线客服Agent 现场工程师Agent • 多渠道、多语言、多模态 • AI即时应答，全球需求自主 解决，突破服务时效边界 • 会话应答、邮件撰写、通话 摘要、业务查询，AI赋能客 服全链路效率与质量双提升 • 专注服务前、中、后场景，AI 推荐备件与方案、智能总结工 单，显著缩短现场服务周期 服务场景 扩展场景 智能 BI 销售场景 ShareAI-服务场景一：7X24客服机器人Agent，智能应答释放人力 网页/门户 WhatsApp 微信服务号 多语言自如切换 自动创建工单跟进 多轮引导式对话 01. 多渠道响应全球客户需求  支持网页、小程序、微信服务号、WhatsApp等多渠道接入

...........................................................................................72 5.1 客服端集成................................................................................................ 阶段的 准确率优化，通过注入 2000 组历史工单数据进行监督微调，确保 上线初期即达到 85%以上的意图识别基准准确率。最终交付物将包 含完整的 API 对接文档、模型监控看板以及针对销售、客服团队的 专项培训体系。 1.1 CRM 系统现状与挑战 当前企业广泛使用的 CRM 系统在客户关系管理方面已形成标 准化流程，但面对日益复杂的业务场景和客户需求，传统系统暴露 出多个关键瓶颈。典型 主要技术挑战集中在以下方面： - 数据孤岛问题：营销数据（MA）、销售数据（SFA）和服务数据 （SC）分别存储在 3-4 个独立数据库中，跨部门数据同步延迟达 4- 6 小时 - 交互体验局限：现有智能客服仅支持预设话术，当客户问题涉及 多业务线时，转人工率高达 73% - 决策支持薄弱：销售预测准确率普遍低于 60%，缺乏基于客户行 为的动态调整机制 典型 CRM 系统数据处理流程暴露的瓶颈（以零售行业为

企业内部外部的知识资产（文档、流程、经验、客户数据、市场信息等）的数字化、结构化与智能化管理域。 围绕员工全生命周期（招聘、入职、学习发展、绩效、晋升、激励）的智能化管理与优化域。 直接面向组织运营和价值创造环节（销售、客服、供应链、财务、研发等）的智能赋能域。 涵盖企业的战略规划、流程制度、合规风险与数据安全的智能治理域。 （Vision + NLP + Audio）：多模态模型是能够同时处理 不同类型数据模态（ 人才、业务和治理四大领域，并遵循工具到 流程再到组织的三级演进路径实现落地 数据来源：沙利文研究 场景红利 全面释放 政策×资本 双轮驱动 技术成熟 与生态完善  随着销售、人力、培训、客服、财务等高频业务的数字化基础逐步成熟，企业的流程已经具 备标准化和数据化特征，这为 AI 的深度介入创造了天然土壤。AI 不仅能在这些场景中迅速 切入并提升效率，还能通过对高频、刚性需求的覆盖实现规模化复制，从而形成可持续的应 位重塑与人才能力跃迁，全面实现 “AI Ready”。完成组织层面的升级的基础上，能够将 AI 的 潜力转化为可量化的 ROI 与长期竞争优势。 单一/局部 工具 组织效率 转型 人才效率跃迁 多模态模型 培训 客服 人力 AI深度介入 资本 产业智能 化升级 AI 落地 ROI 智能生产力的关键赛道机遇包括：场景红利全面释放、政策与资本双轮驱动、技术与生态日趋成熟，以 及组织转型的必然推进 数据来源：沙利文研究

能力 大模型 Platfor m NeoAge nt 销售教练 Agent 销售经理 Agent 销售助理 Agent Agent s 监控日志 营销 Agent 客服 Agent 自定义 Agent 分析师 Agent 其他系统数据 数据访问权限 数据脱敏 Prompt 防御 Action 可控性 安全可信方案 客户多维情报数据 行业知识库 CRM 数据 自定义 电商 Agent 一体化客户 360 应 用 动态工作流 引擎 大模型 Agent 引 擎 客服 Agent 数据分析 SCR M N e o o m m 销 售 易 I 对话角色 “ 肝 她 / 职 ② 首 平郑 【全时智能服务引擎：客服机器人】 智能客服机器人打造 7X24 小时的实时响应新速度 新标准。 【全域知识赋能系统：坐席辅助 & 工单助手】 依托企业 CRM 数据资产和大模型能力，快速调取 历史服务工单解决方案，智慧赋能坐席客服给予 准 确的高质量回复。 【智能服务质检中枢：智能质检系统】 结

2—— 人工智能大模型引领新 一 FLAN Uni-Pereiver Uni-Pereiver-MoE AlphaCode 轮科技革命 2025 电力时序数据分析监测模型 电力专家与客服系统 豆 开 源 社 区 大 模 型 测 评 城 市 ⑤ 传统电网：传统电力系统人工依赖度高，存在资源配置低效和故障响应不及时等问题。 新型电网 推理框架 API 寒武 纪 华为 异腾 瑞芯 微 Arm 芯片 23/37 模型 电力装备多模态 大模型的应用 随着用户规模和业务复杂度的提升，电网公司面临海量客服需求，传统人工客服难以满足高效响应 和全天候服务的要求。而现有通用模型缺乏电力领域的专业知识，处理用电客户实际问题能力较弱。 现有通用模型缺乏电力领域知 识，处理实际问题能力较弱 我位于 ×× 市，我的电 × 人为因素大 ( 数据分析 ( 实时性不足 ( × 历史记录 ( × 电力专家与客服系统可以对海量客户提供全天候、实时、专业的服务 构建 面向 复杂 问题 电力 专家 客服 系统 应用一：电力专家与客服系统 解决 电力客服 专业 咨询 专业 问题 人工客服无法实现高效响应和全天候服务 求助 延时 解答 突发 情 况 紧急 BACKOUT