云Al-DeepSeek金融业客服场景解决方案.pptx

腾讯金融业客服解决方案;;;4;方案定位：用灵活的大模型应用开发平台支持客服业务;三大应用模式，满足客服场景多样需求;;8;;10;;结构化的知识散落在企业的各种数据源中，结构化表格往往篇幅长（上百列、上万行...);亮点能力2：Text2SQL，支持上万行/上百列的大表问答;亮点能力2：综合使用摘要检索、关键词检索、向量检索，提升不规则大表格的问答准确率，让模型找得准;15;亮点能力3:读懂理解文中“图文关系”，提升问答准确率及答案出图率;;;实际业务场景往往由多种条件分支组成。典型场景如“分期费率查询”，包含了分期产品、期数、还款日、费用计算、优惠活动等一系列复杂流程。

痛点：

1、涉及业务接口多、模型调试困难。

2、大量问法话术、追问等机械的流程，对话体验较差。;;;由大模型自主拆解任务和规划路径，模型主动选择和调用工具，并能够主动纠错和反思，回复效果更灵活。;大模型知识引擎“Agent模式”：支持调用复杂工作流;;重庆农商基于知识引擎和DeepSeek快速上线企微员工助手“AI小渝”;某头部寿险利用大模型辅助机构业务员做知识检索和业务咨询;;中科万国利用大模型辅助车险评残业务应用;Thanks!