9月21-22日，第七届零售银行发展大会在北京成功举办。大会以“存量时代的砥砺前行”为主题，邀请近300位商业银行零售及科技条线领导、专家、精英一起寻找零售银行增速变缓的破局之道。
九四智能（亦称：94ai）作为金融行业智能用户运营服务商受邀出席，联合创始人、高级副总裁李磊向与会听众做了题为《AI赋能银行零售用户运营提升》的主题分享。
九四智能联合创始人、高级副总裁李磊
将AI大模型融入到触达方式之中
李磊表示，随着今年ChatGPT4.0带来的优秀类人互动体验，AI大模型的商业应用价值在多场景得到了充分验证。特别是对于零售银行这类知识、数据密集型的行业而言，大模型对企业掌握和运用数据的效率产生了革命性的提升。
如何将AI大模型与金融业具体业务场景有效结合，成了零售银行业新一轮增长的关键。
九四智能从用户触达方式切入，结合零售银行实际业务场景，以AI外呼机器人、虚拟数字人等技术工具为抓手，融合AI大模型策略，为零售银行提供AI驱动的全场景用户营销和运营解决方案，协助银行实现数字化、智能化运营，实现降本增效及业务持续增长。
如在信贷营销场景，围绕零售银行高效触达用户、提升用户好感、避免投诉、提高业务效率等需求，九四智能在“拓客”“促进件”“提现”“复借”等关键服务节点，利用AI大模型生成了基于时间、话术、用户属性等多个维度的智能策略，以应对不同的用户情景，得出最有效的ROI。
在催收场景，九四智能通过细分案件用户画像，提供AI、人机协同等多种触达方式，在不同催收阶段制定不同策略，提升人力价值，实现平均入催率下降30%+，合计催回率上升4%+，前后全流程人效成本对比提升0.8%。
领先的全栈式技术能力，为AI大模型落地效果护航
李磊介绍，AI大模型所需的三大支柱是算法、算力、数据，其中数据决定了大模型的智能范围。
九四智能自成立以来持续拓展AI技术能力边界，依托平台单日超２５００万＋通的呼叫数据，对自研的垂直行业AI大模型进行深度训练和学习算法突破。
所研发的对话式AI外呼机器人、虚拟数字人不仅“听的准”“讲的真”“理解对”，支持自主噪音过滤、自建行业语义库、多语种、智能打断，语音真实自然、情绪丰富，仿真度和本土化极高。
全栈式技术能力，使产品产生飞轮效应。丰富的数据量使得大模型更智能，更智能的大模型又为九四智能赢得更多的客户信赖和使用，进而产生更多场景数据用以训练AI模型。
为使模型更精准，九四智能将基础大模型、任务大模型、行业大模型进行了特化整合，开发出了垂直面向营销/运营场景的大模型应用。为用户提供极致个性化服务，进一步提升用户转化率，提高用户黏性，为银行提供合规风控的高效决策、知识库的快速构建/完善、智能交互的实现、精准营销的落地。
同时，九四智能从部署、应用和功能等多层面，保障客户信息/数据/通信安全。支持私有化、SaaS、分布式云等多种部署方式，应用与数据分离，数据可用不可见。
未来，九四智能将持续训练优化AI大模型效果，与零售银行伙伴一起挖掘更多的AI大模型落地应用场景，助力零售银行降本增效，实现基于大数据的精准营销、精细管理、智能运营，推动金融业实现数字化转型。
