成功案例
品牌评测
在今天的金融证券业务服务的市场中，生存法则已经发生了变化，信任是基石，体验是桥梁，能真正的理解客户、了解需求并给出合适的解决方案才是证券企业竞争的重要手段。中信建投证券拥有日均处理客户会话超过15万次、海量信息散落在客服、电销、企业微信等不同系统中，数据价值挖掘不足。于是这家券商携手中关村科金&得助智能联手打造了覆盖“数据采集-智能洞察-知识沉淀-业务赋能”全链路的会话洞察平台，成功实现了服务标准化提效。
一、业务挑战：数据海洋里的“信息孤岛”
中信建投证券目前的问题就是客服会话、录音与业务知识等系统数据散落在不同的系统中，同时有数据形式多样化，难以整合分析的难题，具体的挑战为：
1数据庞杂且分散：目前该企业拥有日均会话15万+、5年历史数据1亿+的会话记录，这些数据都分散在套客服、电销、企微做等系统中，不能很好的进行整合形成全面的客户洞察分析。
2数据价值挖掘不足：据统计，约80%的语音与文本数据并没有得到数据分析，大量的客户意图、潜在商机与问题反馈没有得到识别，因此在营销服务缺乏更加客观的数据，更依赖主观经验。
3经验知识难沉淀：员工优秀的客服服务话术、解决问题经验等等没有得到很好的总结，造成在跨部门协作效率低，在规模化运营与管理决策上有所欠缺。
二、解决方案：得助智能打造全链路会话洞察平台
为了解决上面的问题，中信建投证券与中关村科金得助智能进行合作打造全链路会话洞察平台，打通“数据采集-智能洞察-知识沉淀-业务赋能”全链路，将海量客户沟通转化为可复用的数据资产，持续支撑营销与服务升级。
1构建统一的数据底座：会话数据采集与分析：将客服、电话、企微等沟通渠道整合到一起，同时统一采集语音与文本的会话数据，构建一个覆盖全业务、全渠道的会话数据分析底座。
2智能知识库:会话洞察平台利用LLM支持多格式文档智能解析的能力，自动抽取FAQ与优秀话术，构建企业专属的知识库，同时支持相似问扩展、细粒度权限管理与知识动态更新，持续赋能服务标准化。
3标签管理中心:为了更好的管理数据，围绕客户、员工与知识对象构建出三层标签体系，对会话数据进行多维度精细化打标，完成基础的结构化处理。
4会话洞察系统:基于大模型自动解析会话内容，识别客户意图、情绪与潜在的需求，提炼出高频的问题，并沉淀出产品优秀SOP、FAQ与金牌话术内容。
三、业务效果：从数据洞察到业务价值的真实跃迁
通过构建出一套完善的洞察应用、知识沉淀、反馈优化的体系，为中信建投证券的业务发展提供了强大助力。
服务质量提效：通过大模型对数据的解析能力，平台提炼出32项核心产品大约750个SOP，这意味着无论客户在咨询什么业务，系统都可以快速响应，提升服务质量。
系统推荐话术率达到40%+：自动沉淀出842条金牌话术与1000余条高频问答FAQ，然后集合到企业知识库中，给数千名营业网点顾进行赋能，最终客服采用系统推荐话术率达到40%+。
当下，证券市场的较量已经从产品上升到服务体系的比拼，通过对客户数据的洞察，提供更精准、高效的服务才是企业的核心竞争力，最终在同质化市场中赢得消费者的青睐。
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