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银行

全媒体智能客服

全媒体智能客服是专为大型金融机构量身打造的新一代智能化服务方案。该方案基于Transformer前馈神经网络模型，采用Self-Attention和Feedforward多层高维向量训练技术，打破传统NLP单一数据维度（语义）的理解局限，实现对语义、推荐、规则、安全、指令、交易、客户行为轨迹等多元数据维度的深度理解。并以此为基础，实现了“一个大脑＋多套皮肤”的广义智能数字人能力体系——即以全媒体智脑为中枢，深度融合智能文字数字人（文字皮肤）、智能语音数字人（语音皮肤）、 智能视频数字人（3D视觉皮肤）等能力，为企业打造高度拟真的“数字孪生”智能客服体验。

行业痛点

01

渠道孤立，导致客户服务体验不连贯

02

能力离散，缺乏统一的协同机制和标准化的服务流程

03

数据割裂，未能形成统一的数据资产池

技术优势

technical advantage

01

多模态

“全媒体智脑”先天具备多模态能力，可同时支持文字、语音、视频、按键等多种模态数据的交互。与依赖埋点采集数据的传统技术不同，多模态脑机接口作为“全媒体智脑”与外界交互的唯一接口，能够融合采集人机对话数据、推荐反馈数据、规则数据、安全核身数据、交易数据、服务数据、会话数据，形成“客户全旅程数据、客户营销反馈、迭代外呼策略”的数字化闭环。

02

全媒体

基于全渠道融合通讯技术，支持语音、5G视频、微信、小程序、短信、邮件等全媒体外呼触客，以最合适的渠道，承载最合适的场景，触达最合适的客群。

03

新智能

“全媒体智脑”是基于智能高维向量的脑模型，该模型支持银行级“智能话术”、“多模态对话任务”、“智能规则”、“安全策略”、“智能推荐”、“智能交易”的高维智能向量数据模型化，实现了与ChatGPT同源同级的银行级专属智能外呼解决方案落地。

04

低代码

原生支持低代码技术，通过可视化拖拉拽配置方式（外呼策略可视化配置、人机交互流程可视化配置），实现新需求功能增加、存量功能迭代优化，从根本上降低智能外呼营销能力的迭代、维护成本。

能力特色

该方案已在多家大型金融企业成功落地，核心模型历经4年百余次迭代，已沉淀覆盖行业全场景的深度智能数据模型
10,000+套
规则数据模型
1,000+套
推荐数据模型
100+套
安全数据模型
10+套
交易泛化数据模型
1套
客户全旅程数据模型

方案价值

该方案支持在智能中台侧实现统一的全渠道融合、全场景运营、全数据共享、全流程协作、合规自动化、可视免开发的新技术能力，并以开放平台API的形式，对全行各部门开放智能中台全渠道触达客户、新智能低本服务、全场景主动经营能力，为包括手机、直销、微信、小程序、网银、展业、自助设备等线上线下渠道在内，提供全行级统一“大智能+小人工”的智能客户服务与经营的前瞻性方案，从而避免传统方案导致智能场景“烟囱化”，智能流程和算法“孤岛化”，客户智能交互数据“碎片化”的问题。

应用场景

智能客服
智能外呼
视频银行
智能数字人云网厅

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