专访容联云：探讨大模型在金融领域的应用与挑战

技术革新驱动金融变革

金融行业的每一次变革，都离不开技术的推动。从电子网银到手机银行，再到多元化的手机银行服务，这一系列变革的背后，都是技术进步的产物。智能客服的兴起，同样是技术驱动的结果。这不仅带来了服务形态的变化，还吸引了大量客户尝试新体验，为存量市场带来了增量流量。

大模型在金融领域的应用与挑战

在金融领域，大模型的应用面临着诸多挑战。例如，如何提高模型的准确性和效率，如何保证模型的稳定性和安全性，如何解决模型的数据偏差问题等。容联云副总裁孔淼认为，大模型赋能金融行业，是典型的“技术驱动”，其表现是， 影响对客服务环节，进而改变客户体验。

容联云：大模型赋能金融的实践案例

容联云是国内领先的智能通讯云服务商，在大模型的浪潮中，同样积极拥抱新技术，发布了赤兔大模型，并在金融行业积极落地。以保险客服领域为例，传统客服服务时间有限，客户在遇到问题时，往往需要等待人工客服上班才能得到解答。面对大量客户咨询和投诉，人工客服服务效率低下，业务高峰期客户要等待很久。而且由于保险业务涉及大量专业知识和术语，客服人员专业水平参差不齐，也会影响到客户的体验，进而影响企业的品牌口碑和市场竞争力。

容联云通过引入大模型技术，实现了保单查询、保全信息变更、线上理赔等一系列业务流程的自动化处理。针对保险业务对专业知识要求高的特点，容联云构建了智能知识库系统，将大量保险专业知识和术语进行结构化处理，并通过大模型技术进行语义理解和关联分析，让客服人员在使用智能知识库时，可以快速准确地找到所需知识点，提升专业水平和服务质量。

大模型落地：关注商业化公司和市场化问题

在落地大模型的过程中，容联云关注商业化公司的销售路径和市场化问题，区分存量市场和增量市场，确保所选场景具有市场潜力和商业价值。例如，智能文本机器人的首解率从原来的60%提升到了80%，转人工率从84%降低到了55%。而且智能文本机器人和自动化业务流程处理功能减少人工客服的数量和工作时间，智能知识库系统也降低了客服人员的培训成本和时间周期，提高了整体运营效率。

大模型在企业中的应用：从认知到实践

大模型初现时，业界普遍预期其将彻底改变客户体验和软件行业格局，并倾向于以大模型为核心来解决问题，视其为万能钥匙。然而，随着这些新技术在应用中不断展现其价值，企业的需求也随之发生变化。逐渐地，这些新的应用方式和场景会形成一些新的标准，特别是在特定行业场景中，这些标准会逐渐演化为企业软件的标准配置。

大模型虽强大，但也存在诸多局限，如幻觉现象等，需要加以约束，在企业内部应用时，还需关注流程效率、数据整合等实际问题，包括公有数据与私有数据的融合，以及RAG等配套措施的实施。

容联云：构建大模型生态，助力金融行业升级

和智谱、腾讯、百度等耳熟能详的平台型厂商不同，容联云的定位更接近于应用厂商，并不直接提供底层的算力资源或平台能力，而是针对企业具体业务场景中的用户服务需求，提供具体的应用方案。通过引入大模型技术，容联云构建了大模型生态，助力金融行业升级，推动行业智能化发展。

金融行业智能化转型的关键转折点

随着金融科技的飞速发展，从电子网银到手机银行的演变，再到如今多元化的服务模式，技术始终是推动行业变革的核心动力。特别是在智能客服的兴起中，我们看到了技术驱动的强大力量。这不仅改变了服务形态，还吸引了客户尝试新体验，从而为存量市场带来了增量流量。

在金融领域，大模型的应用潜力尤为显著。以牡丹卡为例，通过提供相关产品资料的数据，模型能够自行理解并识别出相关信息，从而提升服务效率。容联云副总裁孔淼指出，大模型赋能金融行业， 影响对客服务环节，进而改变客户体验。

赤兔大模型：金融行业定制化解决方案

赤兔大模型是容联云基于主流开源大模型，结合行业数据进行微调训练而构建的智能模型。它结合了金融、保险、银行等多个垂直行业的实际数据，让模型更好地理解行业术语、业务流程和客户需求。

案例分析：保险客服领域的痛点与解决方案

在保险客服领域，传统客服服务时间有限，效率低下，且客服人员专业水平参差不齐，影响客户体验。容联云通过引入大模型技术，实现了保单查询、保全信息变更、线上理赔等一系列业务流程的自动化处理。

智能文本机器人：提升服务效率

据容联云提供的数据显示，智能文本机器人的首解率从原来的60%提升到了80%，转人工率从84%降低到了55%。这不仅减少了人工客服的数量和工作时间，还降低了客服人员的培训成本和时间周期。

行业深度洞察与差异化策略

容联云在选择场景时，关注商业化公司的销售路径和市场化问题，区分存量市场和增量市场，确保所选场景具有市场潜力和商业价值。这种差异化策略有助于企业更好地把握市场动态。

未来展望：大模型与金融行业的深度融合

随着大模型技术的不断成熟，预计未来将与金融行业深度融合，为用户提供更加个性化和智能化的服务。同时，大模型的应用也将推动金融行业的数字化转型，提升整体竞争力。