“郵遠(yuǎn)見”大模型驅(qū)動(dòng)消費(fèi)金融智能化
日前，中郵消費(fèi)金融有限公司數(shù)智化創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)在AICon全球人工智能開發(fā)與應(yīng)用大會(huì)（上海站）上，分享了其“郵遠(yuǎn)見”大模型在消費(fèi)金融場(chǎng)景的應(yīng)用實(shí)踐。該大模型通過深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析能力，顯著提升了消費(fèi)金融業(yè)務(wù)的風(fēng)控效率與客戶服務(wù)智能化水平，為行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了新范式。
據(jù)介紹，在智能座席輔助方面，中郵消費(fèi)金融通過優(yōu)化客服質(zhì)檢與智能教輔系統(tǒng)，大模型智能提取座席電話信息的采納率達(dá)80％，智能推薦話術(shù)的采納率達(dá)70％，質(zhì)檢準(zhǔn)確率高達(dá)95％，有效提升了服務(wù)與管控水平。在智能機(jī)器人應(yīng)用中，中郵消費(fèi)金融打造端到端對(duì)話系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)客戶意圖識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)97％，顯著改善了交互體驗(yàn)。在智能數(shù)據(jù)分析決策領(lǐng)域，中郵消費(fèi)金融構(gòu)建智能數(shù)據(jù)分析引擎，單表問答準(zhǔn)確率為90％，多表數(shù)據(jù)定位準(zhǔn)確率為70％，大大降低了數(shù)據(jù)分析門檻，為決策提供有力支撐。
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