金科创新社&容联云：
《2025年金融行业大模型应用实践-从“场景探索”到“业务引擎”的跨越》

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一、报告核心定位与背景

本报告由金科创新社与容联云联合发布，聚焦 2025 年金融行业大模型应用的转型实践，核心探讨金融机构如何实现从零散 “场景探索” 到规模化 “业务引擎” 的跨越。容联云作为整合通讯、数据与智能核心能力的服务商，以其在金融领域的实践经验为基础，结合行业痛点与技术演进，为区域性银行、股份制银行、保险、证券等金融机构提供可落地的应用框架与实践路径。

二、金融行业大模型应用现状与核心挑战

1. 应用现状：需求侧驱动的转型阶段

中国 AI 大模型产业已逐步进入需求侧驱动阶段，金融业作为重点领域，呈现出技术能力向行业场景适配的显著特征。当前应用已覆盖营销运营、销售转化、客户服务三大核心场景：

• 银行领域
  ：聚焦信贷业务推广、信用卡催收、客诉处理、智能外呼等场景，通过智能工具提升效率与合规性。
• 保险领域
  ：围绕保单咨询 / 理赔、续期续费、退保挽单、常规回访等环节，探索服务标准化与个性化的平衡。
• 证券领域
  ：发力开户断点召回、投顾服务、客户回访等场景，以智能能力强化客户连接与专业服务。

从应用深度看，已从简单的智能 IVR、文本机器人等工具级应用，向坐席辅助、智能质检、数据洞察等流程级应用演进，部分头部机构开始探索 Agent 智能代理级应用。

2. 核心挑战：技术与业务的适配壁垒

• 个性化需求难以满足
  ：通用智能化工具无法适配金融场景的差异化需求，如不同信贷产品的催收策略、保险产品的理赔规则差异等。
• 数据支撑能力不足
  ：数据分散、标准不一，部分场景数据可用性低，难以支撑大模型的精准训练与推理，影响应用效果。
• 流程嵌入成本较高
  ：传统业务流程与 AI 技术架构兼容性差，增量优化效果有限，范式颠覆面临组织变革阻力，平衡技术适配与变革成本成为难题。
• 价值量化与落地难题
  ：部分应用陷入 “炫技型” 误区，缺乏对业务价值的精准锚定，ROI 难以量化，导致规模化复制受阻。

三、从场景探索到业务引擎的三大跨越路径

1. 场景选择：以 “三维公式” 锁定高价值场景

核心公式为高价值场景 = 业务价值密度 × 数据可用性 × 流程嵌入度，筛选逻辑与方向如下：

• 业务价值密度
  ：优先选择政策导向型（如绿色金融、普惠金融）、ROI 价值高（如提升转化类）、协同效应大（前中后台协同）的场景，规避 “炫技型” 应用，聚焦解决 80% 重复性任务等核心痛点。
• 数据可用性
  ：从 “可分析、可采集、可溯源” 向 “可 AI 化” 升级，通过数据工程（全链路采集、全渠道整合、标准统一）与知识工程（企业级知识库共建、知识更新闭环），为大模型提供高质量数据输入。
• 流程嵌入度
  ：根据场景特性选择增量优化（如自动生成营销内容）或范式颠覆（如工单处理从人工录入转向 AI 验证），评估 AI 渗透率与人机协同模式，确保技术与现有 CRM、ERP 等系统架构兼容。

典型高价值场景包括：智能客服（降本增效）、金融风控（战略价值）、数据洞察（创收潜力）等。

2. 技术架构：构建 “知识 + 流程” 双驱的行业适配体系

容联云提出银行 AI 大模型总体建设框架，以 “算力底座 - 模型底座 - 应用服务” 为核心，强化领域适配能力：

• 底层支撑
  ：搭建 GPU 硬件设备与算力平台构成的算力底座，通过推理框架优化、实时离线业务分级、Prefill-Decode 分离架构等策略实现算力成本优化。
• 核心能力
  ：构建多模态模型底座（涵盖文本、图像、语音等），整合赤兔大模型、行业小模型及三方合作引擎，结合知识图谱与 LLM 技术，强化领域知识沉淀。
• 上层应用
  ：形成智能助手、机器人、智能推荐、AI 外呼等应用服务矩阵，覆盖知识问答、客户经理助手、经营分析、AI 催收等具体场景，实现从功能级到流程级、代理级的应用落地。

关键技术支撑包括：检索增强生成（RAG）提升知识准确性、Prompt 工程优化交互效果、LoRA 等轻量化微调技术降低适配成本、多模型管理实现能力按需调用。

3. 落地策略：构建 “组织 - 数据 - 成本” 协同体系

• 组织协同三角
  ：建立 “业务需求驱动 + IT 技术支撑 + 数据闭环验证” 的协同机制，打破技术与业务的部门壁垒，确保应用贴合实际需求。
• 数据飞轮机制
  ：形成 “用户反馈→模型迭代→场景扩展→新数据沉淀” 的闭环，通过持续的数据积累与模型优化，提升应用效果与场景适配能力。
• 成本优化路径
  ：采用 “轻量级 MVP 验证→模块化扩展→ROI 量化评估” 的渐进式策略，结合私有化部署（大型企业）与 SaaS 服务（中小企业）的差异化方案，降低落地门槛。
• 人机协同生态
  ：建立 “系统 - 人 - 智能体” 的闭环交互，明确 AI 预判、人工确认的权责边界，在提升效率的同时保障合规与服务质量。

四、大模型应用的行业验证与实践成效

1. 智能对话：从基础应答到业务全流程支撑

• 文本机器人演进
  ：已从 Level 1 的简单咨询应答（7×24 小时服务、降低人力成本），发展至 Level 4 的复杂任务执行（覆盖保单查询、退保、理赔等全流程，提供专业化服务），实现拟人化体验提升与服务范围拓宽。
• 智能知识库升级
  ：通过大模型自动提取文档 QA、生成相似问，将 30 万文字文档知识加工从人工 50 人天缩短至 7 小时，咨询类问答首解率从 60% 提升至 80%，转人工率从 84% 降至 55%。
• 流程编排能力
  ：借助画布流程快速配置，将线上业务办理时长从 10-15 分钟缩短至 2 分钟，覆盖多类常规场景，日均转人工次数下降 35 次。

2. 大模型洞察：从数据到决策的价值转化

聚焦会话数据等非结构化信息的深度挖掘，为前端决策提供支撑：

• 客需与客诉洞察
  ：在寿险保司售后场景中，通过分析 2000 通 / 日会话数据，实现会话统计效率提升 10 倍，退保客诉同比下降 10%，为渠道资源投入与风险预警提供依据。
• 标签化提炼
  ：通过大模型理解语音与会话原文，自动提取问题标签（如 “询问来电缘由”“确认扣费状态”）与客服回应策略，形成结构化标签体系，助力服务优化与标准化。

3. 大模型质检：合规与服务质量的精准管控

突破传统关键词匹配的局限，实现语义级与流程级质检：

• 矛盾识别与风险预警
  ：在证券客户回访场景中，自动识别客户前后回复矛盾（如对 “知晓洗钱禁令” 先否定后肯定），核查坐席是否二次确认，降低合规风险。
• 全流程质检覆盖
  ：结合语义理解与流程校验，对会话中的合规话术、客户回应质量、坐席服务规范进行全量检测，替代人工抽样质检，提升准确性与效率。

4. 智能语音：拟人化交互与业务把控力增强

通过多技术融合实现语音交互的质效升级：

• 核心能力提升
  ：具备上下文识别、意图打断、无意图问题改写反问、用户意愿评分等能力，适配信用卡催收、保单续保等复杂场景的对话需求。
• 体验与转化优化
  ：通过口语化润色（如将专业话术转化为生活化表达）与超拟人音色复刻，降低客户沟通成本；多 Agent 协呼模式（坐席监管 + 机器人服务 + 一键接管）提升外呼效率与转化效果。

五、容联云核心产品与服务支撑

1. 核心产品矩阵

• 容犀 AICC
  ：大模型客户体验联络中心，以 “大模型 + 小模型” 融合为核心，提供全渠道接入、智能路由、坐席助理、语音 / 文本机器人等能力，支持大型企业私有化部署与全信创适配。
• 容犀 Copilot & Agent
  ：销售与客服的实时 AI 领航员，涵盖坐席代理、质检代理、陪练代理、知识助理等模块，强化实时辅助与流程支撑。
• 诸葛智能
  ：数据智能平台，提供全渠道埋点采集、CDP 营销数据集市、CEP 营销策略管理中心等能力，为大模型应用提供数据洞察与决策支撑。
• 容联七陌
  ：全渠道智能客服系统，面向中小企业提供 SaaS 服务，覆盖在线客服、呼叫中心、智能质检等基础能力。

2. 技术与服务优势

• 三核心能力融合
  ：整合通讯（客户联络与沟通）、数据（数据洞察与决策）、智能（大模型应用与多模型管理）能力，实现场景全链路覆盖。
• 行业 Knowhow 沉淀
  ：服务数百家金融客户，形成银行、保险、证券等细分领域的专属解决方案，适配不同机构的业务特性。
• 灵活部署与适配
  ：提供私有化部署与 SaaS 服务的差异化方案，支持与现有系统（CRM、SCRM 等）集成，降低迁移与适配成本。

五、总结与核心观点

金融行业大模型应用已进入从 “技术探索” 向 “业务引擎” 跨越的关键阶段，其核心逻辑是从 “工具级应用” 转向 “价值级赋能”。成功落地需把握三大核心：

1. 场景选择精准化
   ：以 “业务价值密度 × 数据可用性 × 流程嵌入度” 为标尺，锁定高价值场景，避免技术与业务脱节。
2. 技术架构行业化
   ：构建 “算力 - 模型 - 应用” 三级架构，强化领域知识与业务规则嵌入，提升技术适配性。
3. 落地策略协同化
   ：通过组织三角协同、数据飞轮、成本优化与人机协同，降低落地门槛，实现规模化复制与价值量化。

容联云等服务商的实践表明，大模型在金融领域的价值实现，最终依赖于通讯、数据、智能能力的深度融合，以及对行业场景与组织需求的精准适配。未来，随着 Agent 技术成熟与多模型协同深化，大模型将进一步成为金融机构数字化转型的核心引擎。

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