行業(yè)拐點(diǎn)：從“技術(shù)探索”到“提質(zhì)增效”

報(bào)告顯示，2024年國(guó)內(nèi)AI第一輪變革已基本完成，高價(jià)值場(chǎng)景探索趨于飽和，競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度耦合。在B端領(lǐng)域，企業(yè)需求從單點(diǎn)效率工具轉(zhuǎn)向全鏈路生產(chǎn)力引擎。

然而，通用大模型應(yīng)用缺乏行業(yè)適配性，難以滿足企業(yè)對(duì)“精準(zhǔn)工具”的需求。

容聯(lián)云的破局之道，則是對(duì)技術(shù)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度融合的重視，其Copilot & Agent六大應(yīng)用矩陣，涵蓋了從營(yíng)銷、銷售、服務(wù)到企業(yè)內(nèi)部管理的核心場(chǎng)景。

通過(guò)結(jié)合DeepSeek等多個(gè)大模型的高效推理、深度思考及對(duì)垂直領(lǐng)域的深度優(yōu)化能力，容聯(lián)云的應(yīng)用在金融行業(yè)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景中展現(xiàn)了強(qiáng)大的靈活性與精準(zhǔn)度。

AI+營(yíng)銷：從工具到業(yè)務(wù)增長(zhǎng)引擎

報(bào)告強(qiáng)調(diào)，AI+營(yíng)銷的競(jìng)爭(zhēng)已從“多模態(tài)素材生成”轉(zhuǎn)向“全鏈路精準(zhǔn)決策”。容聯(lián)云的系列大模型應(yīng)用通過(guò)深度語(yǔ)義理解與業(yè)務(wù)邏輯建模，重構(gòu)銷售鏈路，實(shí)現(xiàn)需求洞察、策略生成與轉(zhuǎn)化閉環(huán)。

AI+客服：從單點(diǎn)提效到全流程重構(gòu)

量子位報(bào)告指出，企業(yè)服務(wù)的智能化需突破“功能堆砌”陷阱，轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)級(jí)生產(chǎn)力重塑”。

容聯(lián)云重構(gòu)金融行業(yè)客服體系，通過(guò)覆蓋“事前-事中-事后”全流程的AI Agent協(xié)同，實(shí)現(xiàn)從效率優(yōu)化到業(yè)務(wù)價(jià)值閉環(huán)的全流程重構(gòu)。

基于真實(shí)客服對(duì)話數(shù)據(jù)打造“容聯(lián)云陪練代理Agent”，通過(guò)5000+對(duì)抗性案例實(shí)現(xiàn)“千人千面”刻意對(duì)練，模擬催收話術(shù)、合規(guī)話術(shù)等復(fù)雜場(chǎng)景，崗后首次解決率（FCR）提升至89%。

傳統(tǒng)話術(shù)依賴專家經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，數(shù)量少且耗時(shí)耗力，容聯(lián)云大模型應(yīng)用通過(guò)挖掘一線坐席海量會(huì)話生成金牌話術(shù)庫(kù)，針對(duì)客戶咨詢、客訴等8大類客服場(chǎng)景構(gòu)建專屬話術(shù)模板。

在自助咨詢場(chǎng)景，容聯(lián)云坐席代理Agent能承接95%的咨詢問(wèn)題。

在人工服務(wù)中，容聯(lián)云坐席助理實(shí)時(shí)分析客戶情緒、語(yǔ)義及歷史行為，為坐席動(dòng)態(tài)推薦安撫策略、咨詢?cè)捫g(shù)等，某城商行客訴率降低30%。

在話后質(zhì)檢上，內(nèi)嵌銀保監(jiān)會(huì)合規(guī)邏輯的質(zhì)檢代理Agent，可精準(zhǔn)識(shí)別“文字游戲”“模糊承諾”等18類隱性違規(guī)，某城商行變相違規(guī)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)96%，人工質(zhì)檢耗時(shí)減少72%。

在服務(wù)洞察上，會(huì)話洞察代理Agent基于全量會(huì)話數(shù)據(jù)分析客戶痛點(diǎn)、坐席能力短板及產(chǎn)品改進(jìn)方向，某股份制銀行通過(guò)洞察報(bào)告優(yōu)化服務(wù)話術(shù)，客戶滿意度提升28%。

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崔歡歡

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