近日，國際數(shù)據(jù)公司IDC發(fā)布了《從典型落地案例看生成式AI采用旅程，3Q23》報告，通過幾個典型案例介紹用戶采用生成式AI的考量、應(yīng)用場景、落地路線、決策流程，為最終用戶提供參考建議。

容聯(lián)云基于自研赤兔大模型助力《XX銀行服務(wù)營銷場景引入生成式AI》，入選該報告，從這個案例中，可以看到生成式AI落地的挑戰(zhàn)、合作伙伴選型的考量，以及生成式AI可能的落地路線。

該銀行總行信用卡中心重視數(shù)字化與AI的投入，由信息科技部主導(dǎo)，在電話客服、公眾號客服以及APP 渠道等所有客戶交互的入口，都在加大智能化的投入。

針對大模型、生成式 AI 技術(shù)，該銀行信用卡中心也在啟動相關(guān)的測試，部分場景以及投產(chǎn)使用，并且逐步擴(kuò)大使用規(guī)模。

應(yīng)用場景

電話營銷：例如，推薦辦理信用卡。

電商業(yè)務(wù)：針對優(yōu)質(zhì)用戶推薦商品，拓展信用卡銷售業(yè)務(wù)。

還款業(yè)務(wù)：資管部門進(jìn)行還款提醒。

在上述場景中，AI通過意圖理解、情緒判斷等推薦話術(shù)，輔助客服以及銷售與用戶的交互。例如，語義和意圖的理解上，AI基于客戶和客服溝通的歷史記錄上，提取關(guān)注的主題，更好的進(jìn)行產(chǎn)品推薦。

再例如對于分期業(yè)務(wù)，可以通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)客戶關(guān)注的是利率還是還款時間？好的銷售會如何解決這個問題？大模型會識別特出答案并推薦給員工。

關(guān)于客戶的情緒，是比較平和，還是很滿意的接受，還是不滿意？大模型根據(jù)客戶的反饋和評價情況給員工推薦特出的銷售方案。

應(yīng)用效果

該銀行目前與容聯(lián)云合作，基于容聯(lián)云自研的赤兔大模型，在客服場景中，基于生成式 AI 輔助，員工可以提升服務(wù)處理速度，生成式 AI 還可以自動識別客戶意圖并填寫工單，平均每天的服務(wù)量大大提升，整體提升了 10%的服務(wù)效率。

通過準(zhǔn)確的意圖識別，生成式 AI 提升了 1%的營銷轉(zhuǎn)化率（萬級的營收增長）。

挑戰(zhàn)

算力不足：大模型的應(yīng)用帶來更高的算力需求，一方面需要引入更廣泛的算力資源，另一方面需要通過技術(shù)手段提升算力的應(yīng)用效率。

提升效果：考慮到大模型、生成式 AI 整體投資規(guī)模不低，該機(jī)構(gòu)也需要根據(jù)投入產(chǎn)出比安排應(yīng)用場景的優(yōu)先級，目前主要在分析、還款提醒等場景計劃加快生成式 AI 的引入。

IDC中國研究總監(jiān)盧言霞表示："目前國內(nèi)很多生成式AI的應(yīng)用正處于試點階段，預(yù)計到 2024 年首先季度，將會有一批應(yīng)用能夠部署上線。企業(yè)都應(yīng)該盡早考慮哪些場景可以引入生成式AI，并對其生成的結(jié)果給與一定的包容，才能盡早利用其競爭優(yōu)勢。"

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