成功案例
品牌评测
“您好，我是某金融的客服，请问您需要贷款吗？”听见这个开场白我想很多人的第一反应就是秒挂吧！这也是某头部金融科技平台曾经面临的困境，助贷行业竞争大、获客成本高，每天需要拨打出数万通外呼电话，但传统的小模型外呼无法应对高效率、灵活沟通与精准转化的高级需求。在偶然的机会看到了得助智能大模型外呼机器人并通过试用最终合作，实现了现10s内挂断率降低80.2%、接通率提升40%+、单产提升8.07%的效果。
01行业难题：当传统外呼遇见效率瓶颈
得助智能：信贷行业获客成本持续走高的前提下，传统外呼面临的挑战有哪些呢？
金融科技平台负责人：当前我们公司主要是人工+传统外呼系统双结合的方式去拨打电话获取潜在意向客户。但由于每天我们拨打的电话都是数十万通，而传统的小模型外呼机器人只能算是标准化的工人，而无法做到更加智能化、灵活化、拟人程度低，导致挂断率高，同时遇见复杂的问题不能准确识别，影响客户对公司的影响，转化率也不能提升。
得助智能：这种外呼困境的具体表现有哪些？
金融科技平台负责人：主要体现在三个方面：
第一话术优化周期长：从市场反馈到话术优化上线，需要经过业务提需求、技术研发、测试等多个环节，一般可能需要3-5天，在金融产品快速发展的今天，这个速度难以满足我们业务的需求。
第二意图识别能力差：小模型外呼互动的时候比较死板，比较依靠知识库预设的问题，遇见跳出预设路径的问题，就不能准确的识别出用户意图。比如说用户说“最近手头紧”，明显是有借款的意向，但传统外呼系统就识别不出来，最终误判甚至失去这个潜在客户。
第三外呼策略粗放：没有充分考虑用户的时间偏好和生活习惯，导致接通率低。
02解决方案：大模型外呼机器人的破局之道
得助智能：面对这些难题，你们是如何找到解决方案的呢？
金融科技平台负责人：2024年初我们经过多家品牌对比和招标，最终选择了得助智能大模型外呼机器人，通过接入大模型能力、智能话术配置、灵活呼叫策略、精准意图理解能力等，实现了业务关键指标持续增长。
1智能话术配置
根据信贷行业的特殊性，接入了大模型能力后，可以根据以往的交流数据和销冠话术等不停的学习优化，生成一份高效的销售话术，同时无需单独配置，实时上线，无需等待，快速适应业务的需求。
2精准意图理解
大模型的情绪识别、上下文理解能力可以全面的了解用户的真实需求，同时可以根据以往的外呼次数、外呼间隔、拨打时间等进行动态设计，实现最佳触达。
3个性化权益匹配
我们利用得助智能大模型外呼机器人建立了比较完善的用户画像，根据以往的用用户行文、信用状况、产品偏好等信息，在沟通的过程中自动推送相应的产品，可以一对一的针对性沟通，真正实现“千人千面”的精准营销策略。
4灵活呼叫策略
通过智能策略引擎，我们构建了多维度的外呼模型，系统会考虑用户的时间、历史接听行为进行调整外呼策略。比如对上班族避开工作时间，对年轻用户适当延长夜间外呼时段。
5精细化分群运营
根据用户行为，智能分层，将用户分为提额、低费率、优质、常规等不同人群，实现不同人群不同的营销策略。
6全链路数据驱动
我们将外呼数据与后续的用户行为数据打通，形成完整的转化漏斗。通过分析用户的借款意愿、借款额度、拒绝理由等数据信息，同时结合用户登录、申请等后链路数据，结合外呼前链路数据，推动转化率的快速增长。
03成效：10s内挂断率降低80.2%、接通率提升40%+
得助智能：这次外呼系统的升级带来了哪些业务提升呢？
金融科技平台负责人：效果主要体现在三个纬度上：
10秒内挂断率降低80.2%，用户愿意花更多的时间来和我们交流，加深用户的印象。
接通率提升至40%以上，通过优化外呼策略，电话外显等方式提升了电话的接通率。
单产提升8.07%，电销跟进期内单均放款率得到了提升，提升了整体的部门业绩。
中关村科金得助智能外呼系统免费试用14天
在过去，信贷行业通过人力的方式来获得用户，而现在ai技术的进步，让得助智能大模型外呼机器人得到了越来越广泛的应用，创造了更大的价值。金融行业必须从传统外呼转向更加真实化精准性，从一次性交易转向长期用户运营。
外呼机器人并通过试用最终合作，实现了现10s内挂断率降低80.2%、接通率提升40%+、单产提升8.07%的效果。
01行业难题：当传统外呼遇见效率瓶颈
得助智能：信贷行业获客成本持续走高的前提下，传统外呼面临的挑战有哪些呢？
金融科技平台负责人：当前我们公司主要是人工+传统外呼系统双结合的方式去拨打电话获取潜在意向客户。但由于每天我们拨打的电话都是数十万通，而传统的小模型外呼机器人只能算是标准化的工人，而无法做到更加智能化、灵活化、拟人程度低，导致挂断率高，同时遇见复杂的问题不能准确识别，影响客户对公司的影响，转化率也不能提升。
得助智能：这种外呼困境的具体表现有哪些？
金融科技平台负责人：主要体现在三个方面：
第一话术优化周期长：从市场反馈到话术优化上线，需要经过业务提需求、技术研发、测试等多个环节，一般可能需要3-5天，在金融产品快速发展的今天，这个速度难以满足我们业务的需求。
第二意图识别能力差：小模型外呼互动的时候比较死板，比较依靠知识库预设的问题，遇见跳出预设路径的问题，就不能准确的识别出用户意图。比如说用户说“最近手头紧”，明显是有借款的意向，但传统外呼系统就识别不出来，最终误判甚至失去这个潜在客户。
第三外呼策略粗放：没有充分考虑用户的时间偏好和生活习惯，导致接通率低。
02解决方案：大模型外呼机器人的破局之道
得助智能：面对这些难题，你们是如何找到解决方案的呢？
金融科技平台负责人：2024年初我们经过多家品牌对比和招标，最终选择了得助智能大模型外呼机器人，通过接入大模型能力、智能话术配置、灵活呼叫策略、精准意图理解能力等，实现了业务关键指标持续增长。
1智能话术配置
根据信贷行业的特殊性，接入了大模型能力后，可以根据以往的交流数据和销冠话术等不停的学习优化，生成一份高效的销售话术，同时无需单独配置，实时上线，无需等待，快速适应业务的需求。
2精准意图理解
大模型的情绪识别、上下文理解能力可以全面的了解用户的真实需求，同时可以根据以往的外呼次数、外呼间隔、拨打时间等进行动态设计，实现最佳触达。
3个性化权益匹配
我们利用得助智能大模型外呼机器人建立了比较完善的用户画像，根据以往的用用户行文、信用状况、产品偏好等信息，在沟通的过程中自动推送相应的产品，可以一对一的针对性沟通，真正实现“千人千面”的精准营销策略。
4灵活呼叫策略
通过智能策略引擎，我们构建了多维度的外呼模型，系统会考虑用户的时间、历史接听行为进行调整外呼策略。比如对上班族避开工作时间，对年轻用户适当延长夜间外呼时段。
5精细化分群运营
根据用户行为，智能分层，将用户分为提额、低费率、优质、常规等不同人群，实现不同人群不同的营销策略。
6全链路数据驱动
我们将外呼数据与后续的用户行为数据打通，形成完整的转化漏斗。通过分析用户的借款意愿、借款额度、拒绝理由等数据信息，同时结合用户登录、申请等后链路数据，结合外呼前链路数据，推动转化率的快速增长。
03成效：10s内挂断率降低80.2%、接通率提升40%+
得助智能：这次外呼系统的升级带来了哪些业务提升呢？
金融科技平台负责人：效果主要体现在三个纬度上：
10秒内挂断率降低80.2%，用户愿意花更多的时间来和我们交流，加深用户的印象。
接通率提升至40%以上，通过优化外呼策略，电话外显等方式提升了电话的接通率。
单产提升8.07%，电销跟进期内单均放款率得到了提升，提升了整体的部门业绩。
中关村科金得助智能外呼系统免费试用14天
在过去，信贷行业通过人力的方式来获得用户，而现在ai技术的进步，让得助智能大模型外呼机器人得到了越来越广泛的应用，创造了更大的价值。金融行业必须从传统外呼转向更加真实化精准性，从一次性交易转向长期用户运营。
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