出品 | 创业最前线作者 | 张樵编辑 | 闪电美编 | 邢静审核 | 颂文
对于专业壁垒高、数智化程度高的金融行业而言，大模型应用是缓解增长焦虑的标准配备。作为一个非常严谨的行业，金融机构对于大模型应用，无疑是十分苛刻而挑剔的。只有那些深度融入企业业务和发展进程中，能够带来技术红利的大模型应用，才能获得客户的青睐。
当下市场上的大模型应用产品种类繁多，金融机构应该选择什么样的技术服务商，作为自己的“创新搭子”？目前的金融大模型，如何在“锦上添花”的基础上实现“雪中送炭”？一家合格的金融大模型服务商，又需要具备哪些特质？
1、“雪中送炭”时代，金融业需要怎样的“创新搭子”？
如果说2023年是“底座大模型元年”，那么2024年就是“大模型应用元年”，人们越来越关注大模型应用带来的技术红利与商业价值，其已成为企业降本增效、提高竞争力的有力工具。
作为目前最重要的创新技术，大模型应用已驶入了进化的“快车道”。随着AI技术的创新迭代和业务需求契合点的涌现，大模型应用正在与企业业务深度融合，在行业服务的深度和广度上开始全面赋能。
显然，大模型的应用落地，已不再局限于“锦上添花”“雪中送炭”。大模型应用时代已然开启。
在这个新的时代，企业的需求开始从早期的“功能为王”，向“价值为王”“场景为王”升级。背靠大模型的Copilot和Agent方兴未艾，覆盖企业内部多个核心场景，不断强化在复杂业务场景中的能力，为企业客户赋能。
以金融行业为例，大模型应用产品需要与金融机构的业务流程实现多维度融合，覆盖金融服务前台、中台到后台的各个环节，渗透到营销、销售、售后、渠道、运营、设计、开发、监管等多个核心场景和应用模块中。
这需要找到AI能力、应用场景和业务流程的最大公约数。因此，金融行业的技术服务商，不能仅仅考虑提升客户的业务和效率，更要考虑客户的实际需求与内在逻辑，需要深入理解行业和具体的业务场景，才能提供更多业务价值。
从这个角度来看，金融行业的大模型应用，作为一种新兴的AI产品形态，会在各个细分领域展现出强大实力。在这一前提下，那些“懂AI、懂金融、懂客户”，会以AI思维重新思考客户业务模式的“行业专精服务商”，会在市场上扮演重要角色。
这类服务商并非大厂，他们基于长期服务金融机构的技术经验积累与行业Know-how，专注于行业某一赛道、某一细分领域，甚至某个应用场景，提供专业化、精细化的服务。
在这些“行业专精服务商”为客户提供服务的过程中，凭借这些服务商的技术积累、产品服务的快速升级以及商业布局前瞻性，将会慢慢呈现出“强者愈强”的行业效应趋势。
2、那些金融大模型应用，能做什么，做了什么
金融与AI有着天然的契合点。大模型应用能够契合金融业务的需求，也能显著提升客户的自动化程度和服务的效率水平，还能帮助客户尽可能节约成本，而这就是金融客户需要“行业专精服务商”的理由。
双方携手合作带来的价值和意义在于，首先，可以横向拓展服务与应用的场景。以往，金融行业在数字技术的加持下，仅能解决如征信、客服等相对简单的问题，而大模型应用的出现，则会将客户原有场景中解决方案的能力大幅拓宽，能够解决复杂问题。
第二，可以纵向加深产业要素整合。在实现数智化的过程中，金融机构可解决此前业务上的痛点和难点，为用户提供精准服务，构建新的AI应用生态，从而实现价值链的重塑，带来更大的发展空间。
在一众“行业专精服务商”中，容联云颇具代表性。作为科技行业的一员老兵，容联云依托自主创新技术和前瞻视野，以高效的大模型应用和行业解决方案，不断挖掘金融机构的业务价值，为客户新质生产力的培育和提升“铺路架桥”。
容联云旗下包含一系列的金融大模型应用。例如，大模型洞察代理。通过洞察会话数据和历史沟通记录，经过大模型的阅读理解，挖掘客需、客诉、商机，发现服务短板，输出营销策略等方案，同时提供针对企业业务场景的应用如客服、电销、运营、消保等。
再如，大模型知识助理，可以降低10倍构建成本，知识响应降至3～5秒。此前，知识库只有存储而缺乏理解，人工客服找知识库时依靠关键字匹配，命中率低，而大模型对知识的理解能力很强，理解用户上下文，能够快速定位文档知识内容，并生成答案。
又如，大模型质检代理，即大模型+小模型规则质检，兼顾效率效果，质检覆盖100%。基于海量数据训练和大模型规则补充，具备举一反三能力，可自动挖掘质检过程中的语义问题，极大地提高质检的效率和准确性。
在客户案例方面，容联云结合多年的证券Know-how，推出“证券行业－大模型质检代理解决方案”。升级后的证券质检代理，可通过上下文语义理解能力，深入理解客户意图与情感态度，识别更隐蔽和复杂的质检项，精准捕捉违规内容，质检准确率大于96%。
某知名寿险公司选择引入容联云大模型应用产品——座席代理Virtual Agent。在深入挖掘并分析客户的在线客服平台使用现状后，容联云为客户定制了解决方案，通过大模型语义识别能力加持，有效承接90%的在线咨询问题，极大提升了工作效率和质量。
对于保险企业来说，洞察蕴藏在海量客服会话中的客诉、客需、潜在商机，尤为重要。基于此，某知名寿险公司希望高效、精准分析海量客户会话数据。对此，容联云为客户定制了专属寿险会话洞察代理解决方案，营销转化率提升5%～8%，客诉率降低10%～30%。
3、一个“行业专精服务商”的“自我修养”
从以上的客户案例和容联云的发展历程中，不难发现这家公司作为“行业专精服务商”的四个独有特质：
第一，自身定位。容联云是聚焦企业营销、销售、服务场景的一体化软件解决方案提供商。2013年至今，通过提供客服和营销服务等软件产品，容联云已在金融行业积累了超过十年的时间，服务了超过上万个客户。
在入局大模型之初，容联云就把未来拓展的客户群锁定在了金融行业，致力于通过优质的技术服务，实现从客户服务、到销售转化、到营销增长等营销服一体化的应用能力闭环，树立“金融行业专精服务商”的角色定位。
第二，行业认知。容联云十分了解金融行业的信息化演变和技术升级历程，因此，对于客户的痛点有着深刻的认知，在理解行业客户的特点和需求方面十分深入和专业，这让容联云能够根据这些痛点，提供具有针对性的产品、服务和解决方案，更加贴合客户的流程和业务。
金融行业有着较强的业务需求和较高的付费能力，而且作为“双高”（专业壁垒高、数智化程度高）行业，金融机构有着非常丰富的适合大模型应用的业务场景，大模型应用也能够充分挖掘金融机构的潜在需求和海量数据，推进产品、服务和商业模式的全面革新。
第三，SaaS基因。容联云十分擅长“SaaS+KA”这样的组合打法，有着提供标准化SaaS应用的深厚积淀。在长期为金融行业客户服务的过程中，能够根据各金融机构的实际情况和行业Know-how，制定相对应的解决方案，精准把握客户需求。
借助行业洞察，容联云能够不断优化自己的产品和服务，为客户提供更加精准的解决方案，服务质量也会得到大幅提升。另外，具有SaaS特征的集成能力，也会让容联云的产品更好与客户现有的技术架构和业务流程融合，提供无缝、高效的产品体验。
第四，先发优势。作为企业服务细分赛道上的一员“老将”，容联云在AI发展之路上已探索多年，早在2017年，容联云就通过发布语音+文本机器人，探索AI产品和解决方案的产业落地。
随着AI技术产品的日臻成熟，容联云形成了“通讯+数据+智能”的核心能力，实现了技术和应用能力的闭环，能够更好地协助金融行业客户实现数智化转型升级，驱动业务的可持续增长。
4、结语
新技术对于一个行业的冲击力和影响力是巨大的。典型例证是，以Apple Pay、支付宝、微信支付为代表的移动支付服务，以及比特币、以太坊等数字货币，在很大程度上改变了全球范围内支付、投资和交易的方式。因此，运用最新的技术重新发现和定义自身优势，是金融行业呼唤大模型应用的底层逻辑。
金融行业对于新技术的认知是不断变化的，这与该技术所产生的技术落地、标杆案例、商业价值紧密相关。在容联云等“行业专精服务商”的助力下，AI将在更深程度上孕育金融行业的新业务、新服务，在无限的想象空间打开的时候，行业的创新式变革，也将由内而外地悄然铺开。
*注：文中配图来自摄图网，基于VRF协议。
