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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2026-05-27 17:19:50
作者：chenming
阅读量：50
文章目录
某股份制商业银行信用卡中心，年营收已突破了500亿元，坐席团队规模差不多有2000人。它的信用卡分期电销业务，长期以来都面临着严峻无比或者艰难到极点的挑战。每月向外呼叫的数量超过了300万通，然而客户能够有效接听不到15%，最终分期转化的比率低到了3%。在海量的外呼叫过程里，绝大多数都是没有效果不能取得预期目的的沟通交流，这样的情况不但造成了人力以及资源的特别巨大的浪费，甚至还使得业务增长陷入到了发展的困难限制当中。针对这一现象银行信用卡分期电销外呼系统能有效的降低成本以及提升工作效率，本文就将这一系统做出详细分析：
来让我们在该银行电销团队的日常方面进行还原，坐席人员每天面对的是海量的客户名单，然而却欠缺有效的客户分层以及意向的识别，客户的历史消费行为这类关键数据，还有还款习惯以及接听偏好等，都没有被纳入到外呼策略当中，这就致使外呼行为好像是“盲打”一般，坐席人员需要不断地反复拨打，成功率很低，工作既重复又枯燥。
人力成本处于高昂状态:在传统电销模式的情形之下，针对单个客户的营销成本一直处于居高不下的状况。更为严峻的是，电销坐席的流失比率常年持续保持在30%以上。培训一名优秀的业务人员需要3至6个月，新员工刚开始上岗的时候产出极其低，从而形成了“高投入、而低产出”这样一种恶性循环。
客户所经历的体验呈现出不佳的状况，客户会频繁地接到那种体现不出差异性、缺乏精准性的营销电话，这种情况容易使得客户产生反感的情绪，进而致使客户接听此类电话的意愿处于很低的水平，甚至还会出现向相关方面进行投诉的行为。
业务增长存在局限，低效的“人海战术”没办法支撑业务规模化扩张，并且面临颇为严格的合规监管要求，传统人工抽检模式有着“漏检”风险。
这家银行尝试过技术升级，采购过传统预测式外呼系统，然而其核心的不足之处是智能化程度不高。系统仅仅能够依照固定脚本进行朗读，没办法明了客户的意图。只要客户所提的问题偏离了预设路径，机器人就会陷入“听不懂”的循环里，致使沟通中断，客户体验欠佳。这不符合《银行业电话外拨服务规范》对服务过程以及品质管理精微细致的要求。
历经多轮功能相较以及POC测试，最终该公司选定部署得助智能外呼系统，其核心优势为:
| 对比维度 | 传统外呼系统 | 得助智能外呼系统 |
|---|---|---|
| 对话理解 | 关键词触发，对话易中断卡壳 | 大模型智能引擎，精准识别意图，实时个性化回复 |
| 交互体验 | 机械语音播报，无情感表达 | 情感化交互，可感知情绪并动态调整话术 |
| 部署与迭代 | 需技术开发配合，部署迭代周期长 | 零代码可视化配置，上线迅速，话术优化成本低 |
| 合规质检 | 人工抽检，覆盖范围有限 | 全链路智能质检，实现100%覆盖，合规风险可控 |
项目启动后，技术团队与银行业务专家紧密协作，分三阶段推进：
步骤一，进行客户分层以及策略制定，依据近一年所拥有的客户数据状况，借助系统方面数据分析的能力建构分层模型从而达成划分操作，把客户区分为高意向、中意向以及低意向这三种类型，优先针对高意向客群实施精准触达行为。
第二阶段是，话术打磨以及场景构建。是针对账单分期和灵活分期这两个场景，一起打磨超过30组差异化的话术。比如说，对于有过分期记录的客户，侧重采用那种“费率优惠”的话术。系统支持上线之前，要通过大模型来验证话术的效果。
阶段的第三个部分存在的情况:这是人类与智能机器共同协作，并且能够快速地进行重复演进。运用了层次划分的处理保障机制其中涵盖的情况:较为简易些的任务会完全由具备人工智能属性的系统来自动完成；在识别到具有较高意向或者是复杂得多难题的时候，会毫无缝隙地转接到人工操作的席位上。一开始投入使用之后的首个星期当时就达成了三次对话内容的演进结果，调整所需要的时间段长度从两周的时间压缩成为了三天的时间。
系统正式上线运营6个月后，取得了显著成效：
人力成本直降65%。
有效接通率提升至85%。
分期办理率增长30%。
质检覆盖率从不足5%提升至100%。
单日里，AI外呼处理量达到了12万通，它是人工坐席的那么40倍，而其中单次外呼的成本呢，则从15元下降到了0.8元。
整体营销ROI提升约1.5倍。
该银行信用卡中心业务经理称:“在布置得助智能外呼系统之后，我们切实达成了从靠人力比拼到技术比拼的跨越。最为直观的表现是什么，就是在坐席规模一样的情况下，每天平均能够有效接触到的客户数量翻了8倍之多，而且分期办理的比率提升了超过3成。关于话术的更新换代速度更是呈现出极大加快的态势。而且智能质检功能，能够保证每一通电话都处于监控范围之内，如此一来就让合规方面所存在的风险大幅下降。”
信用卡分期电销正由“人海战术”迈进“智能精准”的阶段。得助智能外呼系统凭借大模型智能对话、情感化语音交互、零代码快速布置和全链路合规保障这四大核心能力，切实把银行人力成本高、客户体验不佳、转化效率低下的痛点给解决了。该系统能支持与银行现有的呼叫中心、CRM等业务系统进行无缝对接，以满足繁复场景的要求，当下已然覆盖信用卡推广、还款提醒、账单分期、理财规划等金融的全部场景。
中关村科金得助智能外呼系统免费试用14天
现如今，信托行业正加速回归“受人之托、代人理财”的业务本源，合规信息披露、监管要求落地、高净值客户精细化维护，已然成为各大信托机构比拼核心竞争力的关键命题。随着监管条例不断细化、投资者权益保护力度持续加大，传统人工通知模式效率低、成本高、合规难追溯等弊端不断凸显。得助智能依托AI大模型技术，专为信托行业打造客户关怀通知系统，赋能合规外呼通信环节，重构信托机构与投资者的连接方式，实现合规触达、全面赋能、极致高效，助力信托行业完成数字化服务升级。
车企以及经销商普遍面临获客成本高昂，包含线索转化率比较低，还包含人工外呼效率欠缺等问题。而一套能够切实发挥作用、产生效果的汽车企业主降本增效方案，已经变成决定品牌生存以及发展的最为关键所在。得助智能外呼系统针对上述行业痛点，深度融合了些前沿AI技术，像ASR语音识别、NLP自然语言处理、TTS语音合成等，还全面接入了大模型能力，从而为汽车行业提供了一套智能销售协作平台，这平台是真正“有温度、懂业务、可成交”的
房地产行业正从“拿地开发”转而走向“客户运营”，在此情形下，国内某区域内位列百强的房企所拥有的营销团队，每日都承受着海量线索带来的巨大压力，以至于几乎喘不过气来。传统的电话营销团队，每天人均拨打量仅仅在50到60通之间，每月有着将近一万条的营销线索，然而转化率却不足0.5%。优秀的电销人员培养周期长达3至6个月，可是人工客服日均处理重复性咨询超过200次，对于复杂问题进行响应的延迟率达到了40%。团队稳定性差，人员流失很是频繁，每一次的离职都意味着培训成本的沉没以及业务衔接的中断。
在教育培训行业竞争日益激烈的今天，生源维护与学员留存已成为机构运营的核心命题。生日祝福自动外呼，正是得助智能外呼系统为教育机构量身打造的学员情感关怀解决方案，让每一次生日祝福都能以温暖、自然的方式准时送达，帮助机构在不增加人力成本的前提下，持续提升学员满意度与续费率。
汽车售后进行回访时，传统的人工模式刚好正处于效率低下、触达困难、体验欠佳的困境泥沼之中。然汽车售后回访外呼系统应用效果案例正给出有力的答案——得助智能外呼系统将售后的满意度从62%提升至89%，回访覆盖率从55%飙升至92%。这不仅仅只是数字上的显著飞跃，更是汽车售后运营从采取人工进行呼叫转变为智能服务的关键生死转型。
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