数据驱动的时代，激发了各行各业对全域洞察能力的需求。全域洞察，即通过整合和分析来自各个渠道、各个维度的数据，全面、深入地了解市场和客户的需求、行为及趋势。而大模型技术的革新，无疑成为了推动全域洞察能力提升的关键力量。

中关村科金作为领先的大模型技术与应用企业，基于10年来积累的领域和行业产品基础，以及服务1600多家行业客户的一线实战经验，发布了大模型时代的“三级引擎战略”，重磅升级的得助大模型平台2.0 。中关村科金认为平台＋应用＋服务是企业大模型落地的最佳路径。瞄准全域洞察，凭借其在大模型技术的积累和创新实践，中关村科金助力企业在数字化时代乘风破浪。

技术革新：重塑客户画像与对话理解

在当下商业环境中，客户洞察至关重要。随着数据量爆发和人工智能的发展，企业对深入理解客户需求的渴望与日俱增，但传统的数据处理方法往往难以充分挖掘和利用数据。而大模型技术基于深度学习，通过在大规模语料库上进行训练，具备了强大的语言理解、文本生成、知识推理等能力，能够从大量的非结构化数据中提取有价值的信息，为客户洞察的创新发展提供了新的方向。

中关村科金作为这一领域的先行者，充分利用大模型技术的优势，实现了对客户数据的深度挖掘与具象化呈现，构建了全面、细致的客户全景画像。“与传统的基于标签匹配和小模型的方法相比，大模型能够利用自身知识储备、推理能力和语言理解能力，自动生成更丰富、更精准的客户标签。这些标签不仅反映客户的兴趣点和特色，还随着数据量的增长不断挖掘和补全客户画像。”中关村科金产品专家向宇说。

用户标签界面

在具体技术实现上，中关村科金通过大模型对客户对话进行精准理解和分析，实现对客户意图的准确识别，能够结合上下文信息理解整句或整段表达的内容，模仿人的理解能力，从而更准确地判断客户对某类产品或服务的兴趣程度。

客户洞察有着多元化的应用场景，全面覆盖客户服务与营销。“客户洞察主要应用于营销和客服领域。在营销方面，通过大模型分析客户数据，可以准确判断客户对特定产品或服务的兴趣，从而提高销售的精准度和转化率。比如在电销场景中，利用大模型进行客户意图的识别，提高了标签提取的准确率，从传统的60%-70%提升到90%以上，从而更精准地推荐产品或服务，实现精准营销，大幅提高销售转化率。”向宇说。

此外，在客户服务方面，客户洞察能够根据生成的客户画像，以及画像中客户兴趣的动态轨迹和需求波动，为其量身定制跟踪计划。以金融投资客户为例，对于那些偏好高风险投资且密切关注市场动态的客户，可以定期推送高收益投资产品和最新市场资讯；而对于追求稳定的客户，则提供低风险产品推荐和资产保值方案。

技术突破：从基础质检到深度语义分析

在坐席洞察方面，中关村科金利用大模型技术对坐席服务进行质检，主要围绕权益洞察展开。传统上常采用关键词匹配方式对坐席服务进行质检，但往往准确性较低。随着大模型技术的应用，质检也迎来了质的飞跃，坐席洞察以语义理解为核心，对坐席与客户的交互话语进行全方位、深层次剖析。

例如，通过大数据和大模型筛查电话录音，分析坐席服务过程中的话语是否合规及符合服务要求。与传统的关键词匹配方式相比，大模型不再局限于简单的关键词检查，而是深入理解话语的含义、情感和意图，能够更准确地理解和判断坐席的回答，确保坐席服务在各个环节都达到高质量标准，提高质检的准确性和覆盖性。

除了合规性检查，通过坐席洞察，还能对坐席的服务态度和情绪变化进行分析。对语音语调、用词选择等细节的捕捉，可以判断坐席在服务过程中是否保持积极、热情的态度，是否对客户的问题给予了足够的关注和耐心，及时地提醒和指导，有助于提升整体服务质量。

“比如在金融领域，可以用于智能合身，辅助识别客户身份真伪，和提供个性化的服务。同时，通过对坐席服务过程的全面分析，及时发现并纠正服务中的不足之处，提高坐席人员的服务质量和效率。还有一个实时提醒，能够辅助坐席及时调整服务策略，确保服务的合规性和客户满意度。”向宇说。

据介绍，中关村科金在坐席洞察方面的核心优势在于能够针对具体场景进行深度定制和优化。

“在一个场景中，往往不止一个模型，而是多套组合策略的模型。目前技术的门槛并不高，但要实现高质量解决方案，还需针对具体场景进行深度分析和定制化策略。”向宇说，不仅仅是坐席洞察，全域洞察的核心就是通过不断细化场景并制定对应策略，针对不同的业务场景（如链接点击、营销推广、外呼等）和行业（如证券、基金等），采用多套组合策略模型，结合标签挖掘和话术生成，形成一套解决复杂场景问题的方法论，并在此基础上积累行业经验，从而构建技术壁垒。

意图分类与信息提取：精细操作助力决策

除了客户洞察和坐席洞察，在产品、活动和渠道分析方面，中关村科金利用大模型技术对数据进行深度挖掘和分析。通过构建全面的数据洞察体系，实现对产品性能、活动效果以及渠道质量的全面评估和优化。

“比如在证券等行业的业务交互中，面临着复杂的用户意图和海量的信息，需要判断客户是什么意图、在什么场景？同时还要做信息的提取，从客户的关键话术中判断要咨询的内容。”向宇介绍，中关村科金利用大模型技术对用户表述的深度理解，实现了精准的意图分类。无论是客户查询基金信息、询问特定基金经理的业绩，还是对投资组合配置的调整需求，大模型都能准确识别。例如，在与客户的交流中，当客户提到 “我想了解一下去年表现最好的医疗主题基金”，大模型能够迅速判断这是一个基金查询意图，并进一步分析出查询的关键词是 “医疗主题” 和 “去年表现最好”，这种精细化的意图分类能为后续的服务提供明确的方向。

同时，在数据分析中，大模型技术还能够评估不同活动的效果和影响，为企业提供优化建议。在优化过程中，中关村科金强调关注最终业务指标，而非仅关注准确率和召回率，通过设定明确的业务目标并不断优化模型参数和策略组合，实现最终业务指标的提升。

“以消费金融行业为例，回答准确率高并不一定意味着客户会真正发起操作，不同的营销渠道和用户群体对业务指标的影响各不相同，金融产品营销是提高产品购买率还是增加客户资产规模；零售活动中是提高销售额还是提升客户复购率，都需要明确最终业务指标，才能合理调整算法和技术应用策略。”向宇说。

此外，中关村科金还格外注重数据的持续收集和优化错误案例的积累，以不断提高模型的准确性和稳定性。

当前，中关村科金大模型技术在全域洞察方面的创新应用，为企业在客户洞察、坐席洞察和活动分析等领域带来了显著的价值提升。接下来，中关村科金将结合自动化与智能化的融合，展开进一步的技术探索。

“希望能进一步实现业务洞察的自动化，不完全依赖人工经验。”向宇说，长远来看，希望能通过大数据与大模型技术的深度融合，在质检、客服等多个关键业务场景中实现自动化的销售、产品及客户认知优化点挖掘，这一系列自动化挖掘所形成的数据，将构建成一个完整的数据闭环，为电销、产品优化及运营流程等多个业务环节提供宝贵的反馈，让数据更智能，让预测更精准，让效果更明显。

此外，未来中关村科金还将积极拓展零售、家装等多个领域，不断积累跨行业经验，持续创新大模型技术，以适应多样化的市场需求，助力企业在竞争激烈的市场环境中脱颖而出，实现业务的持续增长和创新发展，进一步释放技术的无限潜力。