作为对话式智能体与垂类模型应用服务提供商，捷通华声凭借多年在金融等垂直领域的数智化实践经验，以量知行业智能体服务平台为核心载体，深度融合大语言模型与智能体技术，推出金融行业专属智能客服智能体，提供覆盖智能客服、智能外呼、智能质检、坐席辅助等全场景功能矩阵，助力金融机构实现效率提升与服务质量优化的双重飞跃，通过金融服务全链路赋能，重塑服务生态与运营效能。
技术底座革新
NO.1
打造差异化竞争优势
捷通华声智能客服智能体的核心竞争力，源于底层技术的深度打磨与行业适配。通过差异化部署策略，该智能体能够轻松应对金融行业高并发业务场景：Qwen系列模型用于信息提取、知识构建、多轮问答改写等智能体搭建；DeepSeek系列模型则用于语音质检智能体搭建，充分发挥不同模型优势。
在平台能力方面，大模型应用平台进一步强化技术赋能，集成智能体创建、大模型调用、金融增强RAG等核心功能，搭配文档库、意图库等资源支撑，实现技术能力的灵活复用与快速部署；量知行业智能体平台具备文档知识抽取、上下文指代消解、情绪识别、对话意图判断等全场景能力，可快速适配银行、保险、证券等细分领域的多样化业务需求，推动金融行业服务能力的整体跃升。
大模型赋能
NO.2
构筑全场景智能应用生态
智能客服智能体深度融合大语言模型，不仅显著提升了人机交互的自然度、响应速度以及处理复杂问题的能力，还在多个业务场景中展现了突出优势：
构建多渠道多场景统一知识库：借助大模型强大的语义处理能力，智能客服智能体能快速解析海量语音、文本历史记录等文档资料，直接上传文档即可实现精准问答。该知识库服务于多渠道多场景应用，无论是网页端、APP还是电话沟通，都能确保客户在不同渠道得到一致、准确的服务，推动服务标准化。
人机协同提升服务效率：具备多渠道智能导航和应答、情绪感知能力。遇到客户异常情绪，智能客服智能体可运用大模型生成安抚话术，稳定客户情绪，并在必要时转接人工客服。转人工后，借助大模型能力，实现业务流程导航、话术推荐、实时质检提醒等功能，帮助坐席人员更好地应对复杂问题，提升应答效率和服务质量。
智能外呼提高灵活性和便捷性：在通知、回访等外呼场景，智能客服智能体能够模拟真人客服按照预设业务流程，自动生成对应话术，并通过超拟人专属音库，显著增强服务质效。基于大模型理解和思考能力，智能客服智能体通过上下文进行关联逻辑判断和深入理解，快速捕捉关键信息，实现拟人化语义分析和推理，全方位提升客户体验。
多维度数据智能分析辅助决策：利用大模型语义分析和逻辑思考能力，结合工单系统数据，对服务情况进行同比、环比分析，生成统计分析报表。减少人工统计工作量，为科学决策和改进工作提供数据支持，助力企业优化服务策略，提升市场竞争力。
行业价值重塑
NO.3
实现成本与效率双提升
智能客服智能体凭借全流程、全场景的智能化能力，深度适配银行、证券、保险等金融细分领域，为金融机构带来多维度价值提升。
1. 运营成本优化：极致降本，效率倍增
知识构建效率得到大幅提升，有效节省金融机构70%人力成本，同时缩短员工培训周期与管理投入，显著降低运营成本；覆盖账户管理、信贷咨询、理财推荐等80%以上常规业务场景，实现标准化业务全流程自动化处理，让人工坐席聚焦高价值复杂业务；智能分流与坐席辅助功能协同发力，使整体服务效率提升3倍以上，搭配超90%准确率的语音质检能力，实时监控服务合规性，同步提升运营效率与服务质量。
2. 服务效率升级：秒级响应，稳定运行
98%的语音识别准确率与精准意图识别能力，结合大模型动态更新的统一知识库，实现规范问答、数据查询等任务秒级响应；高可用底层架构保障高并发场景下的稳定性能，确保智能客服、智能语音导航、智能外呼、智能坐席辅助等应用的流畅运行，为金融业务的稳健发展保驾护航。
3. 服务质量革新：体验升级，口碑提升
统一知识库打通多渠道服务壁垒，确保网页端、APP、电话等场景下服务的一致性与准确性，彻底解决“多渠道答案不统一”等痛点；拟人化交互设计搭配情绪感知能力，让沟通更具温度，显著降低转人工率；通过“话前自动建库、话中智能交互、话后数据分析”全链路赋能，推动服务从“被动响应”向“主动服务”转型，让个性化、便捷化服务触手可及，持续提升客户满意度。
4. 技术生态赋能：灵活适配，持续进化
无代码、可拖拽的可视化操作界面降低AI应用门槛，支持功能模块灵活组合与定制开发，精准匹配银行、证券、保险等细分领域的差异化需求；提供私有化部署与SaaS化服务两种灵活方案，满足不同规模企业的差异化需求；构建开放兼容的应用生态，可与现有客服系统无缝对接，支持多渠道扩展与业务场景持续迭代，无需重构系统即可实现智能化升级。
5. 业务价值跃迁：从成本中心到价值创造
通过客户需求挖掘与数据洞察，为金融机构精准营销、产品优化提供科学决策支撑，推动客服中心从“服务成本中心”向“价值创造中心”转型；经实际案例验证，某股份制银行接入智能客服智能体后，实现客服中心核心价值跃迁：通过行为分析定位问题根源、多维度整合数据完善客户画像、研判市场动态支撑策略调整，最终80%业务问题高效解决，人工工作量减少30%、运营效能提升40%，客户满意度达到90以上，成功构建“降本-增效-增值”全链路价值体系。
