2024大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告：戰(zhàn)略一致性企業(yè)成功落地大模型的隱藏秘鑰-愛(ài)分析

4|2024愛(ài)分析·大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告報(bào)告綜述5|2024愛(ài)分析·大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告1.報(bào)告綜述1|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告2|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告2.市場(chǎng)洞察挑戰(zhàn)1：大模型項(xiàng)目未與企業(yè)保持戰(zhàn)略一致性3|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告挑戰(zhàn)2：大模型業(yè)務(wù)收益難設(shè)定4|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告挑戰(zhàn)3：提升數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確率5|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告6|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告7|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)8|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告3.數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)第一個(gè)落地要點(diǎn)是如何借助大模型實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的意圖理解和SQL生成。傳統(tǒng)的取數(shù)過(guò)程中，用戶(hù)需要為保證準(zhǔn)確率，目前主要采用限定查詢(xún)邊界的解決思第二個(gè)落地要點(diǎn)是如何借助大模型實(shí)現(xiàn)深度分析。取數(shù)可以視為分析的前置動(dòng)作，也可以視為淺層分9|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告企業(yè)需要和具備訓(xùn)練或微調(diào)大模型能力的廠(chǎng)商進(jìn)行合作。企業(yè)可以直接用基礎(chǔ)大模型進(jìn)行相關(guān)性分析10|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告案例案例1:AI賦能?chē)?guó)有銀行理財(cái)經(jīng)理，業(yè)務(wù)收益提升30倍01.業(yè)績(jī)壓力與營(yíng)銷(xiāo)資源出現(xiàn)矛盾，某國(guó)有銀行的存量客戶(hù)復(fù)購(gòu)潛力難以釋放02.飛算科技分析該銀行業(yè)務(wù)流程，發(fā)現(xiàn)各環(huán)節(jié)均存在明顯痛點(diǎn)11|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告12|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告03.飛算科技借助自動(dòng)化、人工智能和大模型技術(shù)，為該銀行輸出端到端解決方案解決方案第一部分由飛算科技的AI.Insight來(lái)實(shí)現(xiàn)。該產(chǎn)品具備自動(dòng)生成客戶(hù)畫(huà)像功能以及趨13|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告解決方案第二部分由飛算科技的AI.Modeler來(lái)實(shí)現(xiàn)。AI.Modeler是一個(gè)面向數(shù)據(jù)加工和模型14|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告04.飛算科技和該銀行以第二個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)為合作切入點(diǎn)，業(yè)務(wù)收益顯著15|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告16|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告知識(shí)庫(kù)/智能客服市場(chǎng)17|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告4.知識(shí)庫(kù)/智能客服市場(chǎng)第一個(gè)落地要點(diǎn)是需要借助大模型降低知識(shí)庫(kù)冷啟動(dòng)時(shí)間。知識(shí)庫(kù)構(gòu)建環(huán)節(jié)是搭建智能客服體系的重第二個(gè)落地要點(diǎn)是需要借助大模型實(shí)現(xiàn)用戶(hù)體驗(yàn)的全流程賦能。大模型和客服流程結(jié)合點(diǎn)眾多，全流18|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告案例案例2:某股份制銀行利用大模型等數(shù)智技術(shù)賦能消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)全流程，降訴效果顯著01.某性股份制銀行高度重視消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)工作，希望進(jìn)一步完善消保工作機(jī)制19|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告02.拓爾思依托豐富的銀行消保項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)先的金融行業(yè)大模型，獲得該銀行青睞在消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)領(lǐng)域，拓爾思具備豐富的銀行消保項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。拓爾思已服務(wù)多家全國(guó)性股份03.拓爾思基于大模型技術(shù)構(gòu)建消保智能解決方案，為消保全流程提質(zhì)增效20|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告在消保審查方面，拓爾思構(gòu)建了智能消保審查平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品、宣傳材料的線(xiàn)上化、自動(dòng)化、在消保投訴處理方面，拓爾思實(shí)現(xiàn)了全流程數(shù)智化賦能。消保投訴處理流程主要有五個(gè)環(huán)節(jié)，21|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告n在“投訴受理”環(huán)節(jié)自動(dòng)生成紀(jì)要和話(huà)術(shù)，并自動(dòng)勾選分類(lèi)標(biāo)簽，加速投訴受理。傳統(tǒng)方n在“投訴處理”環(huán)節(jié)自動(dòng)生成投訴解決方案和回復(fù)話(huà)術(shù)，提升投訴處理效率，解決投訴處n在“定責(zé)結(jié)案”環(huán)節(jié)自動(dòng)生成定責(zé)建議，輔助n在“訴后分析”環(huán)節(jié)支持對(duì)話(huà)交互式數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)生成優(yōu)化策略，優(yōu)化消保管理。訴后22|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告04.該銀行客戶(hù)投訴顯著下降，在股份制銀行中的排名持續(xù)改善消保審查：消保審查機(jī)制高效運(yùn)轉(zhuǎn)，風(fēng)險(xiǎn)隱患有效遏制。將面向消費(fèi)者推出的產(chǎn)品和服務(wù)全部23|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告24|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告5.結(jié)語(yǔ)25|2024愛(ài)分析大模型應(yīng)用實(shí)