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大模型賦能消金業(yè)務的實戰(zhàn)應用

AI技術(shù)在客服、催收與電銷場景的實踐落地

【課程背景】

隨著全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮席卷各行各業(yè)，金融機構(gòu)正面臨著前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。特別是消費金融領(lǐng)域，其業(yè)務模式的快速迭代和用戶需求的日益多元化，對企業(yè)的運營效率、客戶服務水平及風險控制能力提出了更高要求。在這一背景下，人工智能，尤其是以大模型為代表的前沿技術(shù)，已不再是遙遠的未來設想，而是驅(qū)動行業(yè)創(chuàng)新的核心引擎。許多企業(yè)已建立起完善的信息化系統(tǒng)矩陣，如數(shù)據(jù)中臺、ERP、CRM等，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的全面采集與呈現(xiàn)。然而，“有數(shù)據(jù)”與“用數(shù)據(jù)”之間仍存在巨大的gap。大量寶貴的業(yè)務數(shù)據(jù)如“沉睡的金礦”，尚未充分轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力與競爭優(yōu)勢 。

在消費金融這一服務密集型產(chǎn)業(yè)中，從精準營銷獲客，到智能客服的實時響應，從高效貸后催收，再到精細化風險管理，每一個環(huán)節(jié)都蘊含著數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務優(yōu)化的巨大潛力 。然而，業(yè)務負責人和技術(shù)人員往往存在“AI是技術(shù)部門的事兒”、“看不懂復雜模型”、“不知道從哪里入手”等等的認知壁壘，導致大模型技術(shù)的價值未能充分釋放。本課程正是聚焦于此，旨在打破技術(shù)與業(yè)務之間的壁壘，以“業(yè)務導向、案例驅(qū)動、思維啟發(fā)”為核心原則 ，圍繞消費金融經(jīng)營中的實際場景，深入剖析大模型在客服、催收和電銷等核心業(yè)務領(lǐng)域的落地應用。通過豐富的行業(yè)案例與互動演練，幫助技術(shù)負責人建立數(shù)據(jù)應用思維，掌握從業(yè)務問題到AI洞察的轉(zhuǎn)化方法，真正讓AI大模型成為提升效率、降低成本、優(yōu)化決策的“智慧引擎” 。

【課程收益】

理解大模型在客服、催收、電銷三大典型場景的應用邏輯與價值定位；

掌握從業(yè)務問題出發(fā)構(gòu)建AI解決方案的基本框架；

借助真實案例分析，洞察AI應用背后的關(guān)鍵技術(shù)要素；

對消金業(yè)務中適合開展AI應用的方向形成系統(tǒng)性判斷；

明確“從試點到規(guī)?；涞亍钡娘L險點與推進路徑。

【課程特色】

緊貼消金業(yè)務：圍繞客服、催收、電銷三大業(yè)務核心；

案例驅(qū)動：引入多家頭部機構(gòu)的大模型應用實例進行講解；

技術(shù)通俗化：將技術(shù)實現(xiàn)邏輯轉(zhuǎn)化為可理解的業(yè)務語言；

實戰(zhàn)視角：拆解從試點到評估、從集成到上線的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

【課程對象】

中后臺技術(shù)負責人及復合型業(yè)務骨干人員；

具備一定AI/數(shù)據(jù)背景與業(yè)務理解力。

【課程時間】0.5天（6小時/天）

【課程大綱】

一、場景認知：AI為何在消金業(yè)務“急先鋒”？

消費金融的三大高頻交互場景：客服、催收、電銷

人力成本與響應效率的“兩難困局”

大模型的三個能力優(yōu)勢：理解語言、生成話術(shù)、持續(xù)學習

從ChatGPT到專屬智能體：大模型≠通用AI

案例導入：AI客服上線前后對比數(shù)據(jù)

二、實戰(zhàn)解析：三大場景的大模型應用全景圖

1、客服智能體

從傳統(tǒng)FAQ到多輪會話：知識庫+RAG+意圖識別

用戶意圖理解與情緒感知的處理邏輯

提升一次解決率，降低重復接入率

案例展示：某金融機構(gòu)智能客服上線后對比節(jié)省人力成本30%

2、智能催收

利用大模型生成催收話術(shù)：個性化、合規(guī)化、非攻擊性

催收通話語義分析：識別情緒、評估還款意愿

風控聯(lián)動：結(jié)合用戶畫像動態(tài)調(diào)整催收節(jié)奏

案例展示：AI催收“最佳時段識別”模型的收益分析

3、外呼電銷

銷售流程結(jié)構(gòu)化：SOP提示詞生成+實時語音引導

熱點產(chǎn)品自動講解、異議處理答復生成

高轉(zhuǎn)化率話術(shù)A/B測試自動優(yōu)化

案例演示：基于大模型的電銷話術(shù)生成與結(jié)果跟蹤系統(tǒng)

三、應用落地：從Demo到系統(tǒng)上線的關(guān)鍵路徑

1、如何構(gòu)建一個“業(yè)務可用”的大模型助手？

數(shù)據(jù)準備：通話記錄、知識語料、話術(shù)模板

模型選型：自研/開源/商業(yè)大模型的適配對比

系統(tǒng)集成：與CRM/呼叫系統(tǒng)對接

2、成效評估指標設計

客服場景：首問解決率、平均響應時間、滿意度

催收場景：成功率、回款金額、合規(guī)命中率

電銷場景：接通率、轉(zhuǎn)化率、有效溝通占比

3、風險提示與合規(guī)要求

大模型可能出現(xiàn)的幻覺問題

話術(shù)合規(guī)性審核機制建設

人工審核+模型監(jiān)督的雙保險機制

4、大模型應用實施建議

哪些業(yè)務問題可優(yōu)先AI落地？

技術(shù)側(cè)如何與業(yè)務深度融合協(xié)同？

“立刻可以嘗試的小切口”建議