行業(yè)拐點：從“技術探索”到“提質增效”

報告顯示，2024年國內AI第一輪變革已基本完成，高價值場景探索趨于飽和，競爭焦點轉向技術與業(yè)務的深度耦合。在B端領域，企業(yè)需求從單點效率工具轉向全鏈路生產(chǎn)力引擎。

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

容聯(lián)云的破局之道，則是對技術與業(yè)務場景深度融合的重視，其Copilot & Agent六大應用矩陣，涵蓋了從營銷、銷售、服務到企業(yè)內部管理的核心場景。

通過結合DeepSeek等多個大模型的高效推理、深度思考及對垂直領域的深度優(yōu)化能力，容聯(lián)云的應用在金融行業(yè)復雜業(yè)務場景中展現(xiàn)了強大的靈活性與精準度。

AI+營銷：從工具到業(yè)務增長引擎

報告強調，AI+營銷的競爭已從“多模態(tài)素材生成”轉向“全鏈路精準決策”。容聯(lián)云的系列大模型應用通過深度語義理解與業(yè)務邏輯建模，重構銷售鏈路，實現(xiàn)需求洞察、策略生成與轉化閉環(huán)。

• 需求挖掘：容聯(lián)云會話洞察代理，精準挖掘客戶對話中的潛在商機與需求，識別高潛客戶與其隱性需求。
• 策略生成：大模型坐席助理從一線員工的會話語料中挖掘金牌話術，讓話術更多、策略更好、成本更低。
• 促進轉化：區(qū)別于通用產(chǎn)品的話術推薦，深度耦合金融合規(guī)要求與業(yè)務邏輯，為坐席實時推薦金牌話術與策略，推動營銷轉化率提升30%。

AI+客服：從單點提效到全流程重構

量子位報告指出，企業(yè)服務的智能化需突破“功能堆砌”陷阱，轉向“系統(tǒng)級生產(chǎn)力重塑”。

容聯(lián)云重構金融行業(yè)客服體系，通過覆蓋“事前-事中-事后”全流程的AI Agent協(xié)同，實現(xiàn)從效率優(yōu)化到業(yè)務價值閉環(huán)的全流程重構。

• 服務前：AI培訓陪練

基于真實客服對話數(shù)據(jù)打造“容聯(lián)云陪練代理Agent”，通過5000+對抗性案例實現(xiàn)“千人千面”刻意對練，模擬催收話術、合規(guī)話術等復雜場景，崗后首次解決率（FCR）提升至89%。

• 服務中：金牌話術+實時輔助

傳統(tǒng)話術依賴專家經(jīng)驗總結，數(shù)量少且耗時耗力，容聯(lián)云大模型應用通過挖掘一線坐席海量會話生成金牌話術庫，針對客戶咨詢、客訴等8大類客服場景構建專屬話術模板。

在自助咨詢場景，容聯(lián)云坐席代理Agent能承接95%的咨詢問題。

在人工服務中，容聯(lián)云坐席助理實時分析客戶情緒、語義及歷史行為，為坐席動態(tài)推薦安撫策略、咨詢話術等，某城商行客訴率降低30%。

• 服務后：質檢+會話洞察

在話后質檢上，內嵌銀保監(jiān)會合規(guī)邏輯的質檢代理Agent，可精準識別“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)識別準確率達96%，人工質檢耗時減少72%。

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

崔歡歡