大模型赋能消金业务的实战应用

AI技术在客服、催收与电销场景的实践落地

【课程背景】

随着全球数字化转型的浪潮席卷各行各业，金融机构正面临着前所未有的机遇与挑战。特别是消费金融领域，其业务模式的快速迭代和用户需求的日益多元化，对企业的运营效率、客户服务水平及风险控制能力提出了更高要求。在这一背景下，人工智能，尤其是以大模型为代表的前沿技术，已不再是遥远的未来设想，而是驱动行业创新的核心引擎。许多企业已建立起完善的信息化系统矩阵，如数据中台、ERP、CRM等，实现了数据的全面采集与呈现。然而，“有数据”与“用数据”之间仍存在巨大的gap。大量宝贵的业务数据如“沉睡的金矿”，尚未充分转化为生产力与竞争优势 。

在消费金融这一服务密集型产业中，从精准营销获客，到智能客服的实时响应，从高效贷后催收，再到精细化风险管理，每一个环节都蕴含着数据驱动业务优化的巨大潜力 。然而，业务负责人和技术人员往往存在“AI是技术部门的事儿”、“看不懂复杂模型”、“不知道从哪里入手”等等的认知壁垒，导致大模型技术的价值未能充分释放。本课程正是聚焦于此，旨在打破技术与业务之间的壁垒，以“业务导向、案例驱动、思维启发”为核心原则 ，围绕消费金融经营中的实际场景，深入剖析大模型在客服、催收和电销等核心业务领域的落地应用。通过丰富的行业案例与互动演练，帮助技术负责人建立数据应用思维，掌握从业务问题到AI洞察的转化方法，真正让AI大模型成为提升效率、降低成本、优化决策的“智慧引擎” 。

【课程收益】

理解大模型在客服、催收、电销三大典型场景的应用逻辑与价值定位；

掌握从业务问题出发构建AI解决方案的基本框架；

借助真实案例分析，洞察AI应用背后的关键技术要素；

对消金业务中适合开展AI应用的方向形成系统性判断；

明确“从试点到规模化落地”的风险点与推进路径。

【课程特色】

紧贴消金业务：围绕客服、催收、电销三大业务核心；

案例驱动：引入多家头部机构的大模型应用实例进行讲解；

技术通俗化：将技术实现逻辑转化为可理解的业务语言；

实战视角：拆解从试点到评估、从集成到上线的关键环节。

【课程对象】

中后台技术负责人及复合型业务骨干人员；

具备一定AI/数据背景与业务理解力。

【课程时间】0.5天（6小时/天）

【课程大纲】

一、场景认知：AI为何在消金业务“急先锋”？

消费金融的三大高频交互场景：客服、催收、电销

人力成本与响应效率的“两难困局”

大模型的三个能力优势：理解语言、生成话术、持续学习

从ChatGPT到专属智能体：大模型≠通用AI

案例导入：AI客服上线前后对比数据

二、实战解析：三大场景的大模型应用全景图

1、客服智能体

从传统FAQ到多轮会话：知识库+RAG+意图识别

用户意图理解与情绪感知的处理逻辑

提升一次解决率，降低重复接入率

案例展示：某金融机构智能客服上线后对比节省人力成本30%

2、智能催收

利用大模型生成催收话术：个性化、合规化、非攻击性

催收通话语义分析：识别情绪、评估还款意愿

风控联动：结合用户画像动态调整催收节奏

案例展示：AI催收“最佳时段识别”模型的收益分析

3、外呼电销

销售流程结构化：SOP提示词生成+实时语音引导

热点产品自动讲解、异议处理答复生成

高转化率话术A/B测试自动优化

案例演示：基于大模型的电销话术生成与结果跟踪系统

三、应用落地：从Demo到系统上线的关键路径

1、如何构建一个“业务可用”的大模型助手？

数据准备：通话记录、知识语料、话术模板

模型选型：自研/开源/商业大模型的适配对比

系统集成：与CRM/呼叫系统对接

2、成效评估指标设计

客服场景：首问解决率、平均响应时间、满意度

催收场景：成功率、回款金额、合规命中率

电销场景：接通率、转化率、有效沟通占比

3、风险提示与合规要求

大模型可能出现的幻觉问题

话术合规性审核机制建设

人工审核+模型监督的双保险机制

4、大模型应用实施建议

哪些业务问题可优先AI落地？

技术侧如何与业务深度融合协同？

“立刻可以尝试的小切口”建议