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循环智能亮相华为亚太ICT峰会2024ㆍ泰国 | 共话数智化转型新机遇

循环智能

2024-08-16

导读：向世界展示中国AI商业化力量

8月14日，华为亚太ICT峰会2024 • 泰国正式开幕，本次峰会以“加速迈向智能世界”为主题，旨在展示如何利用ICT和AI创新技术，推动产业的数字化和智能化转型。

作为华为AI合作伙伴以及行业大模型应用的引领者，循环智能受邀在峰会上亮相。公司联合创始人、COO揭发出席峰会并发表 “引领行业变革：大模型的创新应用与落地实践”主题演讲，分享大模型在各行业的成功实践，与行业伙伴共同推动产业发展，助力企业数智化转型升级。

△ 循环智能联合创始人&COO揭发演讲中

在全球范围内，大模型的商业化应用正日益成熟，特别是在AI助手、上下文语义分析、客户服务和内容生成等场景。然而，监管要求和数据隐私标准的限制，对数据收集、处理和使用造成了挑战。为应对这些挑战，企业倾向于采取本地化部署的策略。大模型的应用正呈现出以下发展趋势：基础大模型行业化、特殊行业私有化、不同行业个性化和定制化。

——循环智能联合创始人&COO揭发

以下是揭发在演讲中分享的行业应用场景：

作为中国首批并且持续专注大模型研发的企业，循环智能利用其在语音识别、自然语言处理等领域的核心技术，开发了销售会话洞察、客户洞察、智能辅助、智能工牌和智能质检等核心产品，为企业提供从数据采集到内容挖掘、语义建模、会话分析洞察和实时辅助的完整解决方案。循环智能已成功为金融、通信、汽车、政务、互联网等多个行业的头部客户提供了智能化解决方案。

银行+AI

助力银行全渠道、全场景的数字化经营，提升全渠道销售和服务效率

当前，银行面临着来自线上线下多渠道交互的复杂挑战。这些渠道包括线上呼叫系统、企业微信、APP，以及线下网点的PC端呼出、移动端呼出和现场客户接待等。然而，各渠道数据割裂，无法对客户进行全面洞察，难以满足客户需求，造成客户体验差，错失良机。

为了解决这些问题，循环智能基于自研全栈AI能力打造全渠道的会话智能平台，助力银行全渠道、多角色、全场景的数字化经营，实现线上线下交互数据的数字化和可视化。利用大模型进行客户反馈和市场分析，洞察客户关注点、客户抗性点、产品反馈、竞品反馈，以支撑银行业务端客户经营策略的快速迭代，提升业绩转化和客户满意度。

AI智能辅助，助力银行一线业务人员提升专业能力和工作效率

在银行营销中心和客服中心对客沟通的呼叫中心、企业微信和App等场景中，智能辅助实时为业务团队的每个成员在沟通过程中提供沟通技巧、产品知识推荐、流程导航、客户画像提取等，让所有销售或客服人员具备绩优员工的能力，提高整体业务团队的业绩表现。循环智能已经为行业内多家领先银行的超过10,000名营销和客户服务岗位赋能。

在沟通之后，大模型自动生成会话小结、工单内容、总结客户信息，判断客户所处的销售阶段并给出详细的跟进策略和行动建议，提升一线人员的工作效率。

△ 产品截图为演示数据，仅供示意

通信行业+AI

大模型赋能客户服务全流程，提高客户满意度

在当今通信行业，客户服务质量已成为衡量企业竞争力和用户体验的关键指标。在多渠道、多业务的沟通环境下，客户的个性化需求及多变的情绪给一线客服人员带来了一系列挑战。他们需要克服专业知识的缺乏，妥善处理客户的异议，洞察客户的真实需求，识别客户情绪的波动，并满足合规性要求。沟通结束后，客服人员需迅速回顾服务内容，编辑会话小结和工单，同时避免因编辑耗时导致后续客户等待。

大模型技术如何在此情境下赋能呢？大模型识别客户服务过程中易出错和易投诉场景，然后配置到“实时辅助”系统中，知识随行，实时赋能一线坐席。通话结束后，大模型自动小结和工单，节省一线客服的时间，提升工作效率。

△ 实时辅助产品截图，仅供示意

AI助力分析客户情感，客户满意度自动评分

在通信行业的客服中心，传统的客户满意度评分往往只依赖于客户在极端情况下的反馈——即客户非常满意或非常不满意时。这种方式导致样本量不足的问题，且基于这样的数据，难以全面了解客户服务的真实体验。

为进一步提升服务质量，精益求精，循环智能基于大模型技术，自动化地、全量地对客户服务过程进行分析，通过自动评分、情感洞察和问题分析三个方面的应用，解决了过往企业客服中心依赖手动评分和客户进线原因归纳不精准导致的响应速度慢，服务质量参差不齐等问题。

线下服务场景中，AI助力线下沟通场景中沟通数据收集与业务能力提升

随着智能终端的普及和APP的场景化，通信行业客户进店次数逐渐减少。然而，在线下营业厅及上门安装的专维服务场景中，客户的需求反而变得更加明确。但是，管理层面临的核心痛点之一是线下服务场景中过程管理的数字化手段的缺失。循环智能提供的“智能工牌”能够采集线下对话数据，“会话洞察分析“帮助管理层更好地了解线下服务流程的执行情况和现场交互过程，从而提升客户体验。

在管理侧，通过"会话洞察分析”将线下销售执行与业绩结果进行交叉分析，找到客户服务中的不足之处，并针对性地提升服务质量；同时，基于智能工牌收集的交互数据，可以深入挖掘客户潜在需求和市场反馈，为管理层提供决策支持。

△ 通信行业线下场景的解决方案

汽车+AI

助力汽车行业提升营销转化

针对传统、缺乏全面数字化的线下销售场景，如汽车4S门店的销售场景，循环智能可以通过智能工牌，支持门店合规采集一线销讲到客户下定的全流程，并基于大模型对其收集数据进行分析，如销售SOP对下定的影响、客户对产品/竞品的对比分析等，反哺销售策略的迭代。循环智能从数据收集到一站式的市场分析解决方案，帮助某车企在某试驾季度小定率提升了17%。

△ 汽车展厅接待看板，仅供示意

政务+AI

AI赋能政务知识检索与收集，提升办公效率

政府的日常事务处理经常涉及繁杂的文件和多样化的格式，传统的人工检索和核对工作既耗时又费力。利用经过大量数据训练的大模型，可以迅速基于提示词检索和汇总信息。大模型能够对这些信息进行有效的分类和聚类，实现对分散信息的组织和总结，为公务人员提供匹配度高、整合度高的信息，成为公务员的“智能问询助手”。

互联网+AI

大模型赋能互联网业务的创新与变革

互联网行业作为创新的排头兵，大模型和生成式 AI 的技术变革驱动互联网不断迈向产业智能化。

AI赋能找房平台优化工作流程，提升沟通效能，加强了对核心业务聚焦度

以某在线找房平台为例，房产经纪每天需要做大量的客户和房源信息的统计、整理、规划的工作，需要花费大量的时间精力，一定程度上分散顾问的精力。

循环智能基于大模型对来自不同渠道或不同形式的房源信息（例如房东拍照、微信语音/文字口述、房本照片等），自动识别并提取关键信息（楼层、套内面积、装修情况等)。待房产中介带客户看完多套房源后，大模型结合房产中介录入的客户需求进行自动匹配分析，为客户自动生成看房报告（已看房源信息各要素对比，推荐房源等）。

AI赋能在线打车平台，升维服务体验

为了提升平台的服务质量，某打车平台基于循环智能ASR和大模型能力，对乘客上车前和上车后司机与客户之间的沟通数据进行合规判断分析。针对司机端，循环智能大模型会基于司乘沟通数据，精准分析是否存在拒载以及未经客户同意擅自改变路线等违规行为，确保司机提供合规的服务。客户侧，循环智能大模型对司乘沟通数据与最终路线比对分析，确保车程路线与客户表达需求一致。通过这些措施，保障消费者安全、愉快出行。

全球各行各业正逐渐实现与人工智能技术的深度融合。循环智能凭借其卓越的AI技术和领先的业务落地实践，赢得了众多跨国品牌的信任，并获得了国际权威研究机构的高度认可。公司连续两年入选CB Insights全球AI创新百强，并在2023年荣登IDC中国FinTech50榜单。展望未来，循环智能将继续以其AI+场景的成功经验，助力国内外企业在全球范围内实现商业新增长。

欢迎联系循环智能（Recurrent AI）交流探讨，预约远程或现场产品演示、案例分享。

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循环智能

循环智能是一家专注于行业大模型和会话智能解决方案的企业服务公司，是月之暗面（Kimi智能助手所属公司）的创始股东及面向企业级市场的战略合作伙伴，致力于为多个细分行业的伙伴和客户，打造基于行业场景和数据闭环的行业大模型解决方案。

循环智能的核心应用之一，是面向销售管理者和一线业务人员，通过AI增强人的能力，帮助管理者高效、全面分析业务人员与客户的每一次沟通过程，更好地洞察客户，辅助业务决策；同时赋能业务人员，提高产能，助力企业实现销售增长。目前，循环智能已服务了包括银行、保险、证券、汽车、教育、零售、房地产、互联网科技等领域的众多头部客户，积累了丰富的行业实战经验和销售增长实践。

行业之选，有迹可循

■ 针对各种业务场景的行业大模型解决方案及应用

■ 日均赋能近百万一线业务人员

■ 日均分析处理超1亿次对话

■ 积累了超过50TB行业文本数据