文章摘要：隨著銀行持續(xù)布局智能客服業(yè)務(wù)，智能客服數(shù)字人應(yīng)運而生。目前，眾多銀行都推出自己的智能客服“數(shù)字人”，廣泛應(yīng)用在移動端APP、對公業(yè)務(wù)、財富管理等零售業(yè)務(wù)等眾多場景。

隨著銀行持續(xù)布局智能客服業(yè)務(wù)，智能客服數(shù)字人應(yīng)運而生。目前，眾多銀行都推出自己的智能客服“數(shù)字人”，廣泛應(yīng)用在移動端APP、對公業(yè)務(wù)、財富管理等零售業(yè)務(wù)等眾多場景。

但是，當前不少銀行的智能客服數(shù)字人的智能化程度不夠高，比如面對客戶提出的復(fù)雜問題就難以回答或答非所問，或不能準確理解用戶提問上下文內(nèi)容并給出正確的答案。

究其原因，傳統(tǒng)的銀行智能客服數(shù)字人仍存在知識庫問題匹配不精確、提問語義理解不足、不具備上下文理解與答案抽取能力等三大痛點。尤其是基于RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的智能客服模型不能充分理解客戶提問，精準定位關(guān)鍵知識點能力不足，多依賴于單個知識庫條目形成回復(fù)，且回復(fù)多為知識庫中原文，無上下文理解能力，導(dǎo)致客戶對話體驗不佳。

在這種情況下，越來越多銀行寄希望大模型技術(shù)能為銀行智能客服數(shù)字人裝載“大腦”。

這背后，一是AI大模型在內(nèi)容生成和語義理解方面有著卓越的表現(xiàn)，與智能客服行業(yè)有著較高的契合度。二是AI大模型還能在某種程度進一步提升智能客服的智能化程度。

比如AI大模型通過訓(xùn)練海量數(shù)據(jù)，并對海量文本數(shù)據(jù)進行AI深入學(xué)習(xí)，令其語言理解能力得到持續(xù)提高，擁有處理更復(fù)雜信息的能力。于是基于AI大模型加持的智能客服，就能更加精準地理解客戶提問的上下文內(nèi)容，快速準確識別用戶意圖，進而提供更可靠的客服。

在沃豐科技，我們堅信大模型賦能的智能客服將引領(lǐng)未來客服服務(wù)的發(fā)展。我們將不斷優(yōu)化用戶體驗，提供更智能、更高效的服務(wù)，讓您感受到技術(shù)的力量，親身體驗到智能客服的卓越能力。選擇沃豐科技智能客服，就是選擇與未來通信的方式，讓我們攜手共進，開啟智能化時代的新篇章！

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