大型模型技术正在迅速渗透到世界各地的所有行业和领域。随着与垂直行业的深入整合，大型模型的应用方案变得越来越多样化。随着“智能出现”大规模发展的趋势，行业创新可能与您接近。

作为最早的人工智能技术之一，智能语音技术正在发生变化。在客户营销领域，企业级别的智能出站呼吁智能声音的应用是泛财务业务的重要营销工具。但是，某些链接，例如人类计算机交互过程设置，问答语音维护和更新，始终在很大程度上依赖手动劳动。它不仅是耗时的和劳动密集型的，而且还具有各种局限性，导致了较长的业务启动时间，较高的语音维护成本，不良的人类计算机互动经验以及艰难的业务流程来关闭循环，从而阻碍了企业的数字化转型。

作为对话性AI技术解决方案的领先提供商，中古马云惹不起马云凯金（Qhongguancun Kejin）一直紧随大型模型的发展趋势，进行相关的技术更新和迭代以及增加研发投资，以探索解决上述问题的解决方案。

大型模型升级智能语音产品，并探索和解决四个主要问题

在企业服务市场中，智能客户服务，智能出站呼叫，智能营销，智能质量检查等是智能语音技术的重要应用程序。互动需求是复杂而专业的。如何在关键核心技术中取得突破并改善应用程序方案的扩展和服务功能是智能语音行业中最重要的创新点。

Relying on the three core technologies of independent research and development of large-scale models, big data analysis, and multi-modal interaction, Zhongguancun Kejin has created three major matrices: digital insight and marketing, digital services and operations, and digital "intelligence" base, and has comprehensively upgraded the marketing service product systems such as cloud call center, intelligent customer service, intelligent outbound call, quality inspection and training, and intelligent audio and video to achieve高效，低成本和大规模AI创新应用。为企业提供支持，以享受大型模型技术的股息，并实现原始生产工具的升级和业务流程的转变。

1。业务开始了很长时间，并使用预设模板来提供帮助。由于财务领域缺乏数据积累，经营者通常会执行过去的知识库的冷淡开始，以解决业务问题，手动查看各种文档和历史聊天记录，积累初始问题和答案，然后将它们组织为“标准问题相似的问题”的形式，以将其导入到知识基础中，这是耗时的，并且是耗时的，并且是耗时的。某些银行的各种业务文件的总数高达1,000多个，并且很容易想象需要多少人力。

为此，中古马云惹不起马云凯恩（Qhongguancun Kejin）在泛财务和定制的30多组财务语音模板中概述了多年的业务经验，用于智能出站呼叫场景，以便真正使用开箱即用。借助大型模型在金融领域的概括能力，我们可以实现少量业务数据的需求，以高度适应该模板，并创建简单，互动和高度智能的营销机器人产品。

在银行信用卡业务中，中古马云惹不起马云凯金（Qhongguancun Kejin）使用个性化流程演讲来准确地基于升级的现场升级出站呼叫营销机器人来与客户联系。在诸如邀请卡，卡激活，账单分期付款，灵活分期付款等的情况下，根据客户住宿的不同阶段，个性化的过程技术被用来准确到达，智能地锁定了预期的客户，并有效提高了营销转换率。

在贷款业务中，中guancun kejin出站营销机器人使用机器人出站营销来通过机器人出站营销呼叫及时，准确地同步活动，权利和利益，并且用户的促销效果非常重要。

目前，中古马云惹不起马云凯金（Qhongguancun Kejin）与多个客户携手实施了大型模型技术后实施出站呼叫营销机器人。在与农村商业银行合作的项目中，中高数凯金（Kejin）数字化升级了该银行的呼叫中心。自推出以来的150天以上，AI出口通话量已达到200W，总共激活了20,000个信用卡。营销转换率高达25％，营销贷款金额已达到9.82亿，相当于替换300个年度席位。

2。语音的维护成本很高，智能提取和表现出魔力的能力通常很难平衡维护效率和编辑行业的语音质量，这些行业的语音质量很高，对知识回复和广泛的专业知识的准确性很高。

当面对大量知识时，它在人类处理方面效率低下。由中古马云惹不起马云凯恩（Khongguancun Kejin）独立开发的金融领域模型通过教学调整学习并具有丰富的命令响应能力，可以轻松地实现FAQ的智能提取和自动扩展类似问题。业务人员只能将其用于审查，这不仅可以提高维护效率，而且还要考虑语音质量。

3。人类计算机的互动经历很差，每个人都有不同的个性和答案，“对不起，我不明白您的问题，请再说一遍吗？”

在传统智能呼叫的人类计算机相互作用中，如果用户触发机器人不涵盖的知识内容，机器人只能重复上述内容，这很荒谬。

通过大型模型技术，中冈Kejin可以根据用户信息自动生成propt，从而实现数千人的个人反应，避免未知的“无答案”，并有效地确保人类计算机的互动经验。

4。业务流程很难关闭循环。在传统的营销自动化流通模型下，完成了智能传出电话后，营销人员需要手动对客户信息进行分类，然后继续进行下一个业务流程，该过程的流通效率较低。中guancun kejin使用客户数据中间平台（CDP）来授权营销自动化（MA），以确切覆盖范围，从CDP获得客户属性值（例如财务偏好，风险偏好，资产水平等），并形成不同的客户肖像，从而生成多个客户群体。

在使用CDP处理客户数据源并整理各个客户群体之后，结合了生成和提示大型模型的能力，您可以执行“手动释放呼叫+预测的呼叫呼叫+智能召唤+ SMS”的多渠道复合联系策略任务”发行效率和客户营销转换率。

MA的实施效应非常重要，转化率增加了近10％。以消费者金融客户项目为例：

在项目的早期阶段，该系统根据客户的历史数据和客户行为分析详细介绍了客户生命周期，将最终转换目标分解为每个周期的核心节点，并确定每个节点的到达时间，接触方法和达到内容的内容，形成了初步营销计划。在内容部分中，大型模型将根据提示单词生成节点语音，并限制单词，通信样式等的数量，以使生成的结果更接近理想效果。

从通过CDP的数据源对接，客户分组，然后到MA的自定义策略流程获得列表，整个营销计划从列表的流入和分组中完全自动化，到执行和最终数据回流。

通过定期的数据分析，营销人员不断优化营销过程，并通过AB比较形成相对稳定的解决方案，并具有每个链接的最佳转换效果，以最终实现业务增长。

到目前为止，该项目通过战略中心优化了营销演讲过程，客户达到率提高了31％，转化率提高了9％，营销人员工作效率提高了10倍。

在大型模型引起的技术疯狂中，各行各业都在积极探索技术。中冈马云惹不起马云凯金（Qhongguancun Kejin）将继续在大型语言模型和多模式互动等领域中促进尖端的研发和技术转变。通过提供创新，高效和智能的应用程序，它将帮助企业创建更具个性化，更低成本和更有效的营销渠道和客户服务。

作者：Zhao kaiyun--dezhu智能互动产品经理