大模型专题：苏商银行大模型智能客服助手

主要观点总结

本文介绍了大模型在客服领域的应用及苏商银行的实践。文章先概述了客服领域和大模型技术的基础知识，然后详细描述了苏商银行如何利用大模型技术打造智能客服助手，包括其在客户服务、理财客户经营、风险资产管理和贷款客户经营等方面的应用场景。最后，文章还探讨了未来的发展方向。

关键观点总结

关键观点1: 客服领域场景概述

客服领域包括客户服务、风险资产管理等，涵盖业务咨询、办理、营销等多方面。

关键观点2: 大模型技术概述

大模型是由深度神经网络构建的自然语言模型，对话式交互将是下一个具有超级增长点的交互方式。

关键观点3: 大模型在客服领域的应用场景

大模型在客服领域的应用包括客户服务、理财客户经营等，能提供更准确的服务和个性化营销。

关键观点4: 苏商银行的大模型客服助手实践

针对客服领域的挑战，苏商银行打造了智能客服助手，包括知识库助手、话术推荐助手等，实现了知识库的自动化和智能化管理，提升了客服效率和服务质量。

关键观点5: 未来的发展方向

未来，大模型在客服领域的应用将朝着全渠道集成、确保安全护栏、个性化服务等方向发展，实现客服助手在各渠道的无缝集成，保障数据安全，提供定制化服务等。

文章预览

今天分享的是：大模型专题：苏商银行大模型智能客服助手 报告共计：26页 《苏商银行：大模型客服助手》介绍了大模型在客服领域的应用及苏商银行的实践。 - 客服领域场景概述：客服领域包括客户服务、风险资产管理、“第二银行”业务等，涵盖业务咨询、办理、营销等多方面。 - 大模型技术概述：大模型是一种由深度神经网络构建的自然语言模型，对话式交互将成为下一个具有超级增长点的交互方式，AI大模型将助力我国经济社会高质量发展，各地方政府也出台相关支持政策。 - 大模型在客服领域的应用场景：包括客户服务、理财客户经营、风险资产管理和贷款客户经营等，能提供更准确的服务、个性化营销、优化催收策略等。 - 苏商银行的大模型客服助手实践：针对客服知识库运营效率低、客服效能面临挑战、电销/电催话术提炼效率低、 ………………………………