容联云孔淼:大模型落地与全域营销中台建设

news2024/11/18 11:31:03

近日,由金科创新社主办的2024区域性商业银行数智化转型研讨会顺利召开, 容联云产业数字云事业群副总经理、诸葛智能创始人孔淼受邀出席,并分享数智化转型实践经验。

他分享了容联云两大核心产品,“大模型应用·容犀Copilot”在金融营销、销售、服务场景中的创新应用,和与多个银行客户共创的实践经验。

以及“诸葛数据智能”,为行方建设全域智慧经营营销中台,以数据为驱动,引领“以客户为中心”的精准营销与运营变革。

#1、容犀Copilot:大模型应用及落地案例

孔淼指出,市面上很多厂商目前都在卷大模型,或是把应用做的很薄,只是在大模型上面做所谓对话机器人,但这样的产品在企业真实使用时,回答准确率、业务提效率并不出色。容联云Copilot打造的是真正赋能于企业业务提效的大模型应用,不只是对话机器人,而是通过大模型,让话术策略和知识库的提炼、沉淀、洞察有了全新突破的可能性,让企业内部的每一个人在AI的帮助下突破能力上限,高效高质工作。

策略话术,重新定义销售转化

在金融营销业务中,优秀的营销话术能够有效提升业务转化率。但是,传统话术库是靠主管听完大量录音后总结话术给到营销员,这种方法费时费力,且不能穷尽和全面获得金牌策略。之后引入了小模型AI算法提取话术,虽然解决了量的问题,但因为算法缺乏业务经验和对话术有效性的判断,质量受限。

而容联云Copilot,可以提前接入企业客服、企微、营销通话等各个渠道的一线沟通数据,并结合不同的销售和客服团队的场景和业务目标,通过简单的配置就可以利用大模型能力对这些一线海量会话数据进行分钟级的金牌话术挖掘。

不只是术的赋能,我们认为,在销售过程中也需要千人千面的策略辅助。所以容犀Copilot可以帮助销售在不同时间、不同情况,实时辨别客户情绪,并给出更加实时的差异化策略与话术,提升客户体验与转化。

大模型知识库,让企业知识真正流转

在传统的FAQ搭建和维护中,为了覆盖更广泛的用户意图范围,实现知识库的统一,需要大量专业的人才拆解文档、编写大量相似的问题、生成QA、再扩展标准、投入到一线中,整个过程耗费大量的人力和时间成本,一个周期可能会持续3-6个月。

但是在容犀Copilot的助力下,就可以通过大模型自动拆解文档段落,基于语义自动调取知识点,对知识进行汇集和管理。整个过程只需要一个普通的业务人员操作,建设周期从几个月缩短到分钟级,在效率上有一个巨大的提升。

大模型金融业应用案例

01、金融客服助手:提升服务效率

容犀Copilot为金融客户打造的大模型客服助手,通过智能知识库能够极大提升知识检索效率,将客服人员复杂问题的检索时间从分钟级降低到秒级,显著提高客服效率和客户满意度。在运维侧,全过程从人力亲力亲为,改为大模型自动挖掘QA并秒级投入使用。真正帮助企业降本增效。某金融客户应用后,知识准确率高达89%。

02、银行话术助手:提高业务转化率

容犀Copilot为某城商行打造了银行话术助手,通过大模型话术挖掘技术,快速从海量通话数据中提取金牌话术,且设置话术提取目标,可根据转化效果,挖掘海量的高质量金牌话术,帮助坐席快速掌握并运用灵活的话术策略,从而显著提升业务转化率。某银行应用后,话术采纳率高达92%。

#2、诸葛智能:全域智慧经营营销中台

各大银行都已经收集到了业务数据、行为数据、营销数据等大量与用户相关的数据,但是如何让数据真正“用起来”、“活起来”,成了难点。

诸葛智能认为,其核心是没有将用户行为数据与业务深度融合,基于此,为行方建设了全域智慧经营营销中台,以业务逻辑出发,打造“全行数据埋点采集,到洞察分析、智慧决策、智能营销”的数智化经营营销闭环,助推行方客户以客户标签为基石,构建以客户为中心的客户行为数据管理体系,深度挖掘客户行为偏好,并实时根据其特点对客户进行精准营销,减少无效营销成本,提升客户触达体验。

有数:全行级全域埋点采集方案

诸葛智能新一代埋点采集行为分析平台,具备全域、全流程、实时的核心优势。支持全域埋点,包含企业对客渠道与对内办公的全部平台。全行用户数据打通,支撑各业务线使用。并结合全埋点、可视化埋点、代码埋点、ETL 导入、数据连接等全流程埋点管理方案。

懂数:全维度用户经营分析

与传统数据厂商不同的是,诸葛考虑到业务与数据的深度融合,将实时的业务数据、交易数据、行为数据等全域数据整合分析,并打造以用户为中心的全场景分析模型,更好地做到全域数据实时洞察,支撑业务落地的多维分析以及客群分析的无限下钻,帮助行方深入了解用户需求,辅助业务精准决策。

治数:建设营销数据底座

为了进一步发挥客户数据价值,诸葛为行方建设“营销数据底座CDP平台”,打通行为及业务数据,将标签名称、分类、用户关系,补充至已有的标签数据中,丰富完善用户标签的数据量。在传统的“通用标签模型”之上,增加“金融个性化标签模型”,并将此标签信息和对应用户关联关系完整输出至其他业务系统或三方营销或权益系统,实时指导经营策略设计。助力行方精准圈选用户,构建更个性化的用户体验。

用数:全域用户智慧营销中台

构建个性化的标签模型后,行方还需要实时的自动化营销能力,来实现“以数据驱动营销增长”的最后一环,完成精准触达。诸葛打造全域用户智慧营销中台,可实时动态圈选客群,并根据客群分析,精准选择产品、配权益,确保在正确的时间、渠道,传递用户喜欢的内容,提升用户体验及价值。运营人员可持续关注实时指标看板变化,动态调整营销策略,确保营销活动得到正确引导与优化。

#结 语

未来,容联云会持续深耕“通讯+智能+数据”领域,帮助企业构建更加智能化、高效化的营销服生态系统,推动整个行业的数智化转型。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1655746.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot Actuator未授权访问漏洞的解决方法

1. 介绍 Spring Boot Actuator 是一个用于监控和管理 Spring Boot 应用程序的功能模块。它提供了一系列生产就绪的功能,帮助你了解应用程序的运行状况,以及在运行时对应用程序进行调整。Actuator 使用了 Spring MVC 来暴露各种 HTTP 或 JMX 端点&#x…

嘴尚绝卤味:传承经典,缔造美食新风尚

卤味,作为中国传统美食的代表之一,历经千年的传承与发展,早已成为无数食客餐桌上的宠儿。而在这个美食盛行的时代,嘴尚绝卤味凭借其独特的口感和精湛的工艺,成为卤味市场中的佼佼者,引领着卤味文化的新潮流…

Linux(openEuler、CentOS8)常用的IP修改方式(文本配置工具nmtui+配置文件+nmcli命令)

----本实验环境为openEuler系统<以server方式安装>&#xff08;CentOS类似&#xff0c;可参考本文&#xff09;---- 一、知识点 &#xff08;一&#xff09;文本配置工具nmtui(openEuler已预装) nmtui&#xff08;NetworkManager Text User Interface&#xff09;是一…

【系统架构师】-案例篇-UML用例图

1、概述 用于表示系统功能需求&#xff0c;以及应用程序与用户或者与其他应用程序之间的交互关系。 2、组成 参与者&#xff08;Actors&#xff09;&#xff1a;与系统交互的用户或其他系统。用一个人形图标表示。用例&#xff08;Use Cases&#xff09;&#xff1a;系统需要…

大家都是怎么写毕业论文的? 推荐4个AI工具

写作这件事一直让我们从小学时期就开始头痛&#xff0c;初高中时期800字的作文让我们焦头烂额&#xff0c;一篇作文里用尽了口水话&#xff0c;拼拼凑凑才勉强完成。 大学时期以为可以轻松顺利毕业&#xff0c;结果毕业前的最后一道坎拦住我们的是毕业论文&#xff0c;这玩意不…

c++ 入门2

五. 函数重载 函数重载&#xff1a;是函数的一种特殊情况&#xff0c;C允许在同一作用域中声明几个功能类似的同名函数&#xff0c;这 些同名函数的形参列表(参数个数 或 类型 或 类型顺序)不同&#xff0c;常用来处理实现功能类似数据类型 不同的问题。 1、参数类型不同 #inc…

【ITK配准】第十一期 空间对象的模糊构建配准样例

很高兴在雪易的CSDN遇见你 VTK技术爱好者 QQ:870202403 公众号:VTK忠粉 前言 本文分享ITK配准中的空间对象的模糊构建配准样例,希望对各位小伙伴有所帮助! 感谢各位小伙伴的点赞+关注,小易会继续努力分享,一起进步! 你的点赞就是我的动力(^U^)ノ~YO 空间…

2024软件测试自动化面试题(含答案)

1.如何把自动化测试在公司中实施并推广起来的&#xff1f; 选择长期的有稳定模块的项目 项目组调研选择自动化工具并开会演示demo案例&#xff0c;我们主要是演示selenium和robot framework两种。 搭建自动化测试框架&#xff0c;在项目中逐步开展自动化。 把该项目的自动化…

【高阶数据结构(二)】初识图论

&#x1f493;博主CSDN主页:杭电码农-NEO&#x1f493;   ⏩专栏分类:高阶数据结构专栏⏪   &#x1f69a;代码仓库:NEO的学习日记&#x1f69a;   &#x1f339;关注我&#x1faf5;带你学习更多Go语言知识   &#x1f51d;&#x1f51d; 高阶数据结构 1. 前言2. 图的基…

vector、heap数组、stack数组访问性能验证

测试目的 本次测试旨在比较不同数据结构&#xff08;vector、数组&#xff09;以及不同访问方法&#xff08;[]、at()、offset&#xff09;在性能上的差异&#xff0c;从而为开发者提供在特定情境下做出最佳选择的依据。 测试代码 测试网址:Quick C Benchmarks 使用GCC9.5 …

基于YOLO的车牌与车型识别系统

一、项目背景与意义 随着智能交通系统的快速发展&#xff0c;车辆识别技术在交通管理、安防监控、自动收费、停车管理等领域发挥着至关重要的作用。车牌识别和车型识别作为车辆识别技术的核心组成部分&#xff0c;能够有效提升交通运营效率&#xff0c;加强公共安全监控&#…

Baidu Comate智能编码助手:引领编码新时代的智能伙伴

前言 在数字化高速发展的今天&#xff0c;编程技术已成为推动创新与技术革新的核心动力。伴随着软件项目的复杂性和规模不断扩大&#xff0c;编码过程中的挑战也日益增加。为了解决这些问题以达到降本增效的目的&#xff0c;百度推出了基于文心大模型的Baidu Comate智能编码助…

语义分割——前列腺分割数据集

引言 亲爱的读者们&#xff0c;您是否在寻找某个特定的数据集&#xff0c;用于研究或项目实践&#xff1f;欢迎您在评论区留言&#xff0c;或者通过公众号私信告诉我&#xff0c;您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找&#xff0c;并在找到后第一时间与您分享。 …

SQL统计语句记录

1.达梦数据库 统计指定单位的12个月份的业务数据 SELECT a.DEPT_ID, b.dept_name, a.USER_NAME, count(a.dept_id) as count, sum(case when to_char(a.CREATE_TIME,yyyy-mm) 2023-01 THEN 1 else 0 end) as one,sum(case when to_char(a.CREATE_TIME,yyyy-mm) 2023-02 T…

【前端热门框架【vue框架】】——对组件进行更加简洁合理的处理和解释(一)

&#x1f468;‍&#x1f4bb;个人主页&#xff1a;程序员-曼亿点 &#x1f468;‍&#x1f4bb; hallo 欢迎 点赞&#x1f44d; 收藏⭐ 留言&#x1f4dd; 加关注✅! &#x1f468;‍&#x1f4bb; 本文由 曼亿点 原创 &#x1f468;‍&#x1f4bb; 收录于专栏&#xff1a…

量化交易T0策略:非凸T0算法

T0策略又称日内交易策略&#xff0c;它的持仓时间较短&#xff0c;基于对未来短期股价走势的判断&#xff0c;通过低位买入、高位卖出的方式来获得价差收益&#xff0c;并且买入卖出交易在日内完成。 分类 策略逻辑分类(融券T0和底仓T0) 融券T0在券商创立两融账号&#xff0c…

# 从浅入深 学习 SpringCloud 微服务架构(八)Sentinel(2)

从浅入深 学习 SpringCloud 微服务架构&#xff08;八&#xff09;Sentinel&#xff08;2&#xff09; 一、sentinel&#xff1a;通用资源保护 1、Rest 实现熔断 Spring Cloud Alibaba Sentinel 支持对 RestTemplate 的服务调用使用 Sentinel 进行保护, 在构造 RestTemplate…

Lazada商品详情API接口:深度解析与应用

前言 在当今电子商务的繁荣时代&#xff0c;对于电商平台来说&#xff0c;提供一套高效、稳定的API接口是非常重要的。Lazada&#xff0c;作为东南亚领先的电商平台之一&#xff0c;其API接口体系为卖家、开发者以及第三方服务提供了丰富的功能和数据支持。其中&#xff0c;商品…

多线程学习Day09

10.Tomcat线程池 LimitLatch 用来限流&#xff0c;可以控制最大连接个数&#xff0c;类似 J.U.C 中的 Semaphore 后面再讲 Acceptor 只负责【接收新的 socket 连接】 Poller 只负责监听 socket channel 是否有【可读的 I/O 事件】 一旦可读&#xff0c;封装一个任务对象&#x…

保姆级零基础微调大模型(LLaMa-Factory,多卡版)

此处非常感谢https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory这个项目。 看到网上的教程很多都是教如何用webui来微调的,这里出一期命令行多卡微调教程~ 1. 模型准备 模型下载比较方便的方法: 1. modelscope社区(首选,速度很高,并且很多需要申请的模型都有)注意要选择代码…