简介：本文探讨了四家银行如何通过大模型技术革新客服中心与远程银行服务，提升服务效率与质量。通过智能辅助、陪伴型数字员工等应用，银行实现了降本增效和用户体验的双重提升。
在银行业日益激烈的竞争环境中，客服中心与远程银行作为金融服务的关键环节，正经历着前所未有的变革。随着大模型技术的快速发展，多家银行已经率先探索并实践了“大模型+智能客服”的新模式，不仅提升了服务效率，更优化了用户体验。本文将深入剖析四家银行的实践案例，展现大模型技术如何赋能客服中心与远程银行。
工商银行依托企业级数据中台，利用大数据分析、机器学习、大模型及智能语音处理等技术，构建了全流程的对客服务智能辅助系统。该系统能够精准预测客户需求，实时辅助员工服务客户，并在事后提升辅助能力和服务质量。通过工程化方法，不同渠道的对客服务员工可根据岗位需求灵活配置功能模块，实现即插即用的对接。目前，该系统已在工行多个触点推广使用，显著提升了全行座席和基层用户的工作效率。
邮储银行通过建设客服大模型，打造了可陪伴、懂场景、有温度的陪伴型数字员工。这些数字员工以手机银行数字客服为基础，扩展至企业手机银行小微易贷助手、预约开户助手及票据议价助手等多个场景。同时，邮储银行还将数字员工技术应用于线下网点，上线柜面ITM数字员工，实现全面降本增效和赋能营销。在客服场景中，通过Agent自动生成摘要功能，客服人员的工作效率得到了大幅提升，摘要生成合格率达到90%，小结生成准确率达到98%。
江苏银行针对传统问答机器人存在的知识库匹配不精确、语义理解不足等问题，基于大模型构建了智能客服解决方案。该方案运用智慧小苏L1模型进行向量检索，匹配知识库内容后形成对L2模型的提示工程。经过微调训练的L2模型能够更准确地反馈和输出答案。这一创新举措显著提高了智能客服的应答准确率，为用户提供了更加精准的服务。
浦发银行通过前沿AI、RPA及数字孪生等技术，打造了业内首个综合运用多种前沿技术的数字员工“小浦”。这一数字员工不仅具备真人般的岗位角色和业务能力，还能在多个金融交易系统及物联网系统上运行。浦发银行的数字化劳动力体系已经覆盖12个数字渠道，量产十多个数字岗位角色，并在多个部门得到落地应用。这一体系不仅释放了人力进行更有创造性的工作，还实现了降本增效的效果。
提升服务效率：大模型技术能够实时分析用户问题，提供精准答案，显著缩短客服响应时间，提升用户满意度。
优化用户体验：陪伴型数字员工和数字化劳动力等创新应用，使银行服务更加人性化、智能化，增强了用户的互动体验和信任感。
降本增效：通过自动化、智能化的服务流程，银行能够降低人力成本，提高运营效率，同时提升服务质量。
推动创新：大模型技术的应用推动了银行客服中心和远程银行的创新发展，为银行业注入了新的活力和竞争力。
在上述四家银行的实践中，千帆大模型开发与服务平台（以下简称“千帆平台”）作为重要的技术支撑，发挥了关键作用。千帆平台提供了从模型训练、部署到应用的全方位解决方案，帮助银行快速构建和部署大模型应用。通过千帆平台，银行能够轻松实现大模型的定制化开发和优化调整，确保模型能够精准满足业务需求。同时，千帆平台还提供了丰富的API接口和开发者工具，降低了大模型应用的开发门槛和成本。
综上所述，大模型技术正在深刻改变着银行客服中心和远程银行的服务模式。通过引入大模型技术，银行能够提升服务效率、优化用户体验、降本增效并推动创新。而千帆大模型开发与服务平台作为重要的技术支撑，为银行的数字化转型提供了强有力的支持。未来，随着大模型技术的不断发展和完善，相信银行业将迎来更加智能化、人性化的服务新时代。