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▎案例1：中国工商银行对客服务员工智能辅助系统建设实践
完整内容：中国工商银行对客服务员工智能辅助系统建设实践
▎案例2：中国邮储银行大模型应用实践
通过建设客服大模型，邮储银行打造可陪伴、懂场景、有温度的陪伴型数字员工，利用检索增强、会话智能、智能体等技术，以手机银行数字客服为基础，扩展至企业手机银行小微易贷助手、企业手机银行预约开户助手、邮你同赢票据议价助手，此外还从线上向线下扩展，上线柜面ITM数字员工，结合数字员工和大模型技术赋能网点客户，实现全面降本增效和赋能营销。
完整内容：中国邮储银行大模型应用实践
▎案例3：微众银行AI Agent实践
在客服场景，微众银行打造智能语音机器人Agent、相似问题生成Agent、摘要和小结生成Agent，服务于终端用户和内部客服，大幅提高服务效率和效果。
以摘要和小结生成Agent为例：
在客服场景中，坐席完成一通对话之后需要编写服务摘要和服务小结，需要占用一分钟左右时间。通过使用Agent自动生成摘要，客服人员只需简单修改即可上交，摘要生成合格率达到90%、小结生成准确率达到98%，可节省100人天，大幅提高坐席作业效率。
完整内容：微众银行AI Agent实践
统的问答机器人存在知识库问题匹配不精确、提问语义理解不足、不具备上下文理解与答案抽取能力的三大痛点。
江苏银行基于大模型的智能客服解决方案首先运用智慧小苏L1模型，对用户提问进行向量检索，在知识库中匹配到的向量检索内容形成对L2模型的提示工程。L2模型在该场景经过微调训练，知识反馈融入到提示工程后，通过L2模型进行反馈和输出。
完整内容：江苏银行利用大模型提高智能客服应答准确率
53AI，企业落地应用大模型首选服务商
产品：大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺：先做场景POC验证，看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
2024-05-08
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