本文来源于:2024年“鑫智奖”第六届金融数据智能优秀解决方案评选,作者:中科汇联
太平洋保险:基于AiGCP智能生成大模型平台的智能客服应用
2024-02-27 关键词:智能客服,大模型,大模型应用创新
5341
一、项目背景及目标
基于 AiGCP 智能生成大模型平台的智能客服应用是基于中科汇联自主研发的AiGCP智能生成大模型平台基于大数据预训练、多源知识融合、持续学习等技术。在语言理解方面,这些模型可以通过预训练语言模型,自动识别语言中的词汇、语义、句法、情感等信息,并能够进行分类、命名实体识别、语义解析等任务。在此基础上搭建AICC统一智能交互平台,采用先进的FreeSwitch电话软交换解决方案,灵活的组件化模式,可以提供高度扩展、弹性、按需取用的软件服务。
随着互联网行业发展的飞速进展和社会环境的不断变化,传统智能客服在建设或者运营过程中也面临了新的机遇和挑战。当前移动互联网方兴未艾,金融科技发展迅速,互联网金融市场竞争激烈,同时消费升级趋势明显。金融行业主要包括银行、保险、证券等。金融业务通常存在客户排队时间长。业务营业时间有限、不同客户的问题重复率高、业务人员成本高等痛点。
客户呼入服务需求无一定时间规则,管理人员很难精准排班每日接线人力,时而出现排班人力冗余或无人服务的情况,线路一旦繁忙时,客户等待时间过长,且客户每次拨打呼入电话时都需要经历一系列的电话菜单选择,客户流程体验较差。
拟通过上线智能客服机器人实时识别客户需求,削减客户在线等待时间,主动实现在线报价或根据客户需求推送优质便利的自助服务,实现一步直达功能菜单。以智能客服和自助服务替代人工服务完成客户服务,提高客户体验的同时降低呼入接线人力成本。
二、项目/策略方案
基于 AiGCP 智能生成大模型平台的智能客服应用呼叫中心系统是一个功能强大的用于构建呼叫中心系统的产品解决方案,系统支持大容量的电话呼入/呼出处理、电话转接、来电弹屏、智能IVR、智能ACD、通话记录、呼叫坐席管理、工单管理、数据报表和绩效统计等专业呼叫中心系统功能。支持部署版、云SaaS版呼叫中心,通话稳定、音质清晰,多级IVR语音、VIP专线等功能优势,领略一呼百应的呼叫体验。
添加工作人员及组织架构:管理员对该企业使用aicc的成员进行管理,账号创建支持单个添加及批量创建。管理员对企业内部员工角色及对应功能权限进行配置。系统默认了客服中心常用角色及权限,客户可根据自己实际业务定义角色权限,当一个用户出现在多个角色里时,角色权限进行累加。
知识库:知识库,对系统内部普遍问题或异样问题进行统一管理,支持音频、文字、图片、文件、等多样化知识类型,知识库分为系统知识库及自定义知识库,系统知识由平台进行导入及管理,自定义问答库则由客户自行管理,自定义知识库有自定义添加及知识学习两种途径建立。自定义知识库可以根据业务需求选择相应的系统知识进行添加。
知识学习:知识学习模块通过对未知问题、相似问题的管理,从而达到促进问答库知识优化的目的。
机器人学习:在日常工作中机器人无法回答的未知问题,已回答被踩的问题以及坐席工作中登记的问题会被统一收集到机器人学习页面,在此页面可以根据实际业务对上述几类问题做新增知识、关联相似问及加入相似问法库或忽略的操作。
机器人测试:机器人测试功能可以通过创建测试任务对该机器人所关联的自定义问答库知识进行批量检测,根据终的检测结果对已维护知识的准确率进行查看及维护。
相似问法库:相似问法库可以对所有提问进行维护。可以直接在相似问法库添加,也可以在机器人学习、机器人测试进行维护,已被维护的相似问法可以用于机器人测试或者新增知识时直接对相似问进行勾选。
知识同步管理:支持使用插件的方式,同步获取第三方知识。依赖于插件配置,具体项目需与研发沟通讨论并定制插件同时支持插件获取知识是否需要审核入库。点击自动处理配置,根据知识同步类型自主选择。选择自动处理,处理的知识若能自动处理成功,将自动流转到已处理。自动处理失败将归纳到待处理,需管理人员手动处理。
意图库:用于对话过程中识别意图。基于识别意图给出意图标签继续引导,终引导用户进入ai应用或给出推荐知识供用户选择。
AI应用:ai应用将具备原有多轮对话能力。同时拥有实体提取、变量应用、条件判断,以及接口调用等新增能力。
三、创新点
该智能客服解决方案是基于中科汇联自主研发的AiGCP智能生成大模型平台基于大数据预训练、多源知识融合、持续学习等技术,现在很多NLP模型已经具备了超强的语言理解和生成能力。在语言理解方面,这些模型可以通过预训练语言模型,自动识别语言中的词汇、语义、句法、情感等信息,并能够进行分类、命名实体识别、语义解析等任务。在对话生成和文学创作方面,这些模型可以基于预先训练的语言模型,生成与人类类似的自然语言文本,帮助用户完成对话生成、文学创作等任务。
通过不断地吸收海量文本数据中的新知识和信息,AiGCP智能生成大模型平台模型的效果也在不断地进化和提升。AiGCP智能生成大模型平台技术未来可广泛应用于机器翻译、智能客服、智能写作、情感分析、舆情监测等领域,为人们的生活和工作带来了很大的便利和效益。
在智能问答的基础上搭建AICC统一智能交互平台,采用先进的FreeSwitch电话软交换解决方案,灵活的组件化模式,可以提供高度扩展、弹性、按需取用的软件服务。
平台支持电话、网页、H5、微信、企业微信、APP、智能设备等多渠道接入方式,支持公有云、私有云、混合云、本地化分布式灵活部署、云呼叫中心的资源建设方式,可以实现高效资源整合,降低部署成本,提升部署效率。
平台支持主流国产操作系统、数据库等软件环境,可以为金融行业各机构快速搭建智能呼叫中心系统、智能在线客服系统、智能工单系统、智能质检系统等全面解决方案。
四、项目过程管理
该项目从2021年12月8日正式立项;
从开始立项到验收需半年时间用户反馈。
五、运营情况
1.实现保单智能查询业务,投保人输入个人相关信息自助查询保单内容;
2.实现保险报价智能查询业务,客户输入个人相关信息,查询报价相关信息;
3.实现智能查询业务用户操作流程查询及数据分析功能。
六、项目成效
智能客服应用基于AiGCP智能生成大模型平台在保险行业的应用将带来显著的社会效益。首先,它能够提高保险服务的效率,实现全天候在线服务,从而缩短理赔处理时间,帮助被保人尽快解决问题。其次,智能客服应用能够提高服务质量,通过准确解答客户疑问和提供个性化的保险建议,增强客户对保险公司的信任感,促进行业的健康发展。重要的是,智能客服应用可以普及保险知识,使得更多的人了解保险产品,增强社会对风险保障的认识,提高整个社会的风险防范意识。
引入智能客服应用基于AiGCP智能生成大模型平台将为保险行业带来巨大的经济效益。首先,它能够降低保险公司的运营成本,节省人力资源和时间成本,提高企业的效益。其次,智能客服应用能够提高销售转化率,通过快速响应客户需求和提供个性化的保险方案,促进保险产品的销售,增加公司的收入。重要的是,智能客服应用提升了保险公司的竞争力,树立了良好的品牌形象,吸引更多客户,推动整个保险行业的发展和进步。
七、经验总结
基于AiGCP智能生成大模型平台的智能客服应用为金融行业各机构快速搭建智能呼叫中心系统、智能在线客服系统、智能工单系统、智能质检系统等全面解决方案为保险行业带来巨大社会和经济效益,通过准确解答客户疑问和提供个性化的保险建议,增强客户对保险公司的信任感,促进行业的健康发展。
本网站案例,除特殊标明来源的,版权归金科创新社所有,未经许可不得转载,否则将视为侵权,对于不遵守此声明或者其他违法使用本文内容者,本网站依法保留追究权。另,本网站部分案例、观点文章来源于网络素材,如有侵权,请邮件联系 fenglei@fintechinchina.com 处理!
特别提示: 本网站免费为广大金融企业提供IT选型咨询服务,详情点击 【 需求提交 】。
推荐阅读
更多
腾讯云:天御金融风控大模型解决方案
天御金融风控大模型,融合了腾讯安全20多年黑灰产对抗过程中所积累的海量风控知识与多场景风控模型能力,吃百家饭,学百家艺,通过大量预训练与知识蒸馏方式,帮助金融机构根据自身信贷场景特点与产品客群特征,快速构建定制化的反欺诈风控模型。
2024年“鑫智奖”第六届金融数据智能优秀解决方案评选
腾讯安全
2024-02-27
中信证券:智能云平台以及智能应用
智能云平台是中国证券业内早一批针对人工智能应用建立的云平台。目前已经在我司智能投资、智能投顾、智能算法交易、智能客服、智能舆情、智能风控等领域发挥作用。
2024-02-27
唐啸:浅谈银行业大模型应用的场景、挑战与策略——基于中银智能风控平台的应用探索
本文重点讨论大模型技术在银行业的应用价值与挑战,对于当下大模型在银行业的应用路径进行了分析。以风控领域为例,数据层和应用层是目前大模型在风控领域较为可行的应用场景,大模型的应用对于风险报告质量提升、风险预警监控的加强及风险图谱的分析优化都具有显著作用。本文也建议在应用场景选择、技术应用及配套建设等几个方面做出重点考量,以推动大模型技术在银行业的落地应用。
金融电子化
唐啸
2024-02-27
中原银行:大模型信贷助手
为践行数智转型战略,用新质生产力赋能业务高质量发展,中原银行启动信贷助手项目,积极探索大语言模型在公司信贷业务的应用。本项目基于业务需求拟构建具备企业财务报告分析、尽职调查/项目评估报告内容智能生成、内容辅助审批、业务智能决策等能力的大模型信贷助手。项目一期聚焦“为一线减负增效”,主要实现了客户经理高频使用的调查报告智能生成。后期项目逐步打造信贷助手解决方案,形成大模型赋能金融业务的有效价值闭环。
鑫智奖·2024第五届金融机构数智化转型优秀案例评选
中原银行
2024-02-27
金证优智:AI大模型在金融业务场景的应用实践
本项目的成功实施,不仅构建了一个智能化、便捷化的知识服务平台,更重塑了银行的知识管理文化和能力。基于大模型的统一知识库门户已成为支撑全行业务高效运转、提升员工能力、保障合规经营、优化客户体验的重要基础设施。其经验表明,将先进AI技术与扎实的管理基础、深入的业务理解相结合,是金融行业推进数字化转型、打造智慧银行的有效路径。未来将持续深化大模型应用(如知识推理、预测性知识推送),拓展知识服务的广度和深度,释放知识资产的更大价值。
选型库
金证优智
2024-02-27
中国工商银行数据中心夏刚:面向AI大模型的智能化运维应用研究
从银行视角来看,如将自身积累的海量业务数据用于AI模型训练,银行将可以大幅增强业务创新能力,打造更加精准、有特色的金融服务,并显著降低总体运营成本(TCO)。聚焦运维领域,本文在简要分析大模型技术的基础上,以IT运维转型为典型场景,尝试展望了AI技术在智能运维领域的应用趋势及价值。
中国金融电脑
夏刚
2024-02-27
微信
咨询
微信咨询
扫码添加金科小助手微信号
咨询案例和解决方案相关信息
或联系对应机构