从降本增效到价值创造，大模型如何重塑智能语音产品

​大模型技术正向全球各行业各领域极速渗透，随着与垂直行业的深度融合，大模型应用场景日益多样化。在“智能涌现”呈规模化发展之势下，行业革新或近在咫尺。

智能语音技术作为最早落地的人工智能技术之一，正在发生变革。在客户营销领域，智能语音的企业级应用智能外呼，是泛金融业务的重要营销工具，但部分环节如人机交互流程设定、问答话术维护更新等，一直高度依赖人工，不仅费时费力且存在各种局限性，导致业务启动时间长、话术维护成本高、人机交互体验差、业务流程难闭环等问题，掣肘企业数字化转型。

作为领先的对话式 AI 技术解决方案提供商，中关村科金一直紧密跟踪大模型的发展趋势，进行相关的技术更新和迭代，加大研发投入探寻以上问题解决之道。

大模型升级智能语音产品，探索破解四大难题

在企业服务市场中，智能客服、智能外呼、智能营销、智能质检等是智能语音技术的重要应用场景，交互需求复杂且专业，如何在关键核心技术上实现突破，提升应用场景拓展和服务能力，是智能语音产业最重要的创新点。

中关村科金依托自主研发的领域大模型、大数据分析、多模态交互三大核心技术，打造数字化洞察与营销、数字化服务与运营、数“智”底座三大矩阵，全面升级云呼叫中心、智能客服、智能外呼、质检陪练、智能音视频等营销服产品体系，实现高效率、低成本、规模化的 AI 创新应用。为企业享有大模型技术红利，实现原有生产工具的升级和业务流程的变革提供助力。

01 业务启动时间长，预置模板来帮忙

由于缺乏金融领域的数据积累，过往的知识库冷启动通常由运营人员进行业务问题梳理，手动翻看各类文档和历史聊天记录，沉淀初始问答，再整理成“标准问-相似问”的形式导入知识库，耗时费力。部分银行各类业务文档总数高达 1000 多个，需要投入的人力之大可想而知。

为此，中关村科金总结沉淀多年泛金融领域的业务经验，定制了 30+套智能外呼场景的金融话术模板，真正做到开箱即用。并借助金融领域大模型的泛化能力，实现仅需少量业务数据训练，即可使模板高度适配业务场景，打造简单、交互友好、高度智能的营销机器人产品。

在银行信用卡业务中，中关村科金基于领域大模型升级后的外呼营销机器人，在邀请开卡、卡片激活、账单分期、灵活分期等场景，根据客户所处的不同阶段，使用个性化的流程话术精准触达，智能锁定意向客户，有效提高营销转化率

​在贷款业务中，中关村科金外呼营销机器人在理财产品购买、基金购买、定期到期跟进等场景，通过机器人外呼将活动和权益及时、准确的同步用户，用户促活效果显著。

​目前中关村科金通过大模型技术升级后的外呼营销机器人，已携手多个客户落地实践。在与某农商行合作的项目中，中关村科金对该银行的呼叫中心进行了数字化升级。外呼营销机器人自上线 150 多天来，AI 外呼量达 200W，累计激活 2W 张信用卡，营销转化率高达 25%，营销贷款额度达 9.82 亿，等效替代 300 人年坐席。

02 话术维护成本高，智能抽取显神通

对于知识回复准确度要求较高且专业知识广泛的行业，话术的维护效率和采编质量往往难以平衡。

面对海量知识时，纯靠人力梳理效率低下，而中关村科金自主研发的金融领域大模型，通过指令微调（Instruction Tuning）学习并具备了丰富的指令响应能力 ，可轻松实现 FAQ 的智能抽取以及相似问的自动扩写。业务人员只需审核便可使用，既提高了维护效率，也兼顾了话术质量。

​03 人机交互体验差，千人千面个性答

“抱歉，我没听懂您的问题，请换个说法再说一次好吗？”

在传统智能外呼的人机交互中，若用户触发了机器人未覆盖的知识内容，机器人只能重复上述内容，令人哭笑不得。

而中关村科金通过大模型技术，则可结合用户信息自动生成 prompt，从而实现千人千面的个性应答，避免未知“不答”的情况，有效保障人机交互体验。

​04 业务流程难闭环，营销自动化流转助转化

传统模式下，完成智能外呼后，还需要营销人员手动归类整理客户信息，之后再进行下一个业务流程，流转效率较低。而中关村科金利用客户数据中台（CDP）赋能营销自动化（MA）进行精准触达，从 CDP 获取客户属性值（例如：理财偏好、风险偏好、资产等级等），并形成不同的客户画像，据此生成多种客群类型。

使用 CDP 来进行客户数据源处理、整理完成各类客群后，结合大模型的生成提示能力，即可按照客群维度执行 MA 预设的“手动外呼+预测外呼+智能外呼+短信”的多渠道复合触达的策略任务，结合每个 SOP 对应节点选取的业务专家梳理的限定词，最终可生成话术和产品营销方案等，有效提高业务流转效率和客户营销转化率。

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MA 落地效果显著，转化率提升近 10%

以某消费金融客户项目为例

​在该项目前期，系统根据客户历史数据以及客户行为分析，对客户生命周期进行了详细细分，将最终转换目标拆解到每个周期的核心节点，并确定每个节点的触达时间、触达方式和触达内容，形成初步的营销计划。其中触达内容部分，大模型会根据提示词生成节点话术，并通过限定字数、沟通风格等，使生成结果更加接近理想效果。

从经过 CDP 的数据源对接获取名单、进行客户分群，再到 MA 的自定义策略流程，整个营销计划从名单的流入、分群，再到执行触达、最后的数据回流，全流程完全实现自动化。

营销人员通过定期的数据分析，不断优化营销流程，通过 AB 对照，形成相对稳定、每个环节转换效果最佳的触达方案，以此循环，最终实现业务的增长。

目前为止，该项目已通过策略中心优化营销话术流程，客户触达率提升 31%，转化率提升 9%，营销人员工作效率提升 10 倍。

在大模型掀起的科技狂潮中，各行各业都在积极进行技术探索。中关村科金将继续推进在大语言模型和多模态交互等领域的前沿研发和技术转化，通过提供创新、高效以及智能的应用，助力企业打造更个性化、更低成本、更高效率的营销通路与客户服务。

作者：赵开云--得助智能交互高级产品经理

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