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在传统的智能外呼人机交互中，用户若触发了机器人未覆盖的知识内容，机器人只能重复固定的内容。然而，随着大模型技术的发展，这种情况正在发生改变。
大模型的发展趋势显示，其将在未来的人工智能领域中发挥越来越重要的作用。大模型的强大之处在于其能够处理大量的数据，并从中学习和提取有用的信息。这种能力使得大模型在处理复杂的任务，如自然语言处理、图像识别等方面具有显著的优势。
在AI语音外呼机器人方面，大模型的应用可以极大地提升其性能。首先，大模型可以提供更准确的语音识别和语音合成技术，使得机器人的语音交互更加自然流畅。其次，大模型可以提供更强大的语义理解能力，使得机器人能够更好地理解和回应用户的需求。再次，大模型可以结合用户信息自动生成prompt，从而实现千人千面的个性应答，避免未知“不答”的情况，有效保障人机交互体验。最后，大模型可以提供更丰富的知识库，使得机器人能够提供更多的信息和服务。
以中关村科金得助为例，其自主研发的金融领域大模型，通过指令微调（Instruction Tuning）学习并具备了丰富的指令响应能力，可轻松实现FAQ的智能抽取以及相似问的自动扩写。业务人员只需审核便可使用，既提高了维护效率，也兼顾了话术质量。
此外，中关村科金得助还利用客户数据中台（CDP）赋能营销自动化（MA）进行精准触达，从CDP获取客户属性值（例如：理财偏好、风险偏好、资产等级等），并形成不同的客户画像，据此生成多种客群类型。使用CDP来进行客户数据源处理、整理完成各类客群后，结合大模型的生成提示能力，即可按照客群维度执行MA预设的“手动外呼+预测外呼+智能外呼+短信”的多渠道复合触达的策略任务，结合每个SOP对应节点选取的业务专家梳理的限定词，最终可生成话术和产品营销方案等，有效提高业务流转效率和客户营销转化率。
在实际案例中，某消费金融客户项目通过大模型技术的应用，实现了营销计划的全流程自动化，包括名单的流入、分群，再到执行触达、最后的数据回流。通过定期的数据分析，不断优化营销流程，通过AB对照，形成相对稳定、每个环节转换效果最佳的触达方案，以此循环，最终实现业务的增长。
目前为止，该项目已通过策略中心优化营销话术流程，客户触达率提升31%，转化率提升9%，营销人员工作效率提升10倍。可见，大模型与AI语音外呼机器人的结合，不仅可以提升机器人的性能，也可以为企业带来更高的效率和更好的用户体验。
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外呼机器人方面，大模型的应用可以极大地提升其性能。首先，大模型可以提供更准确的语音识别和语音合成技术，使得机器人的语音交互更加自然流畅。其次，大模型可以提供更强大的语义理解能力，使得机器人能够更好地理解和回应用户的需求。再次，大模型可以结合用户信息自动生成prompt，从而实现千人千面的个性应答，避免未知“不答”的情况，有效保障人机交互体验。最后，大模型可以提供更丰富的知识库，使得机器人能够提供更多的信息和服务。
以中关村科金得助为例，其自主研发的金融领域大模型，通过指令微调（Instruction Tuning）学习并具备了丰富的指令响应能力，可轻松实现FAQ的智能抽取以及相似问的自动扩写。业务人员只需审核便可使用，既提高了维护效率，也兼顾了话术质量。
此外，中关村科金得助还利用客户数据中台（CDP）赋能营销自动化（MA）进行精准触达，从CDP获取客户属性值（例如：理财偏好、风险偏好、资产等级等），并形成不同的客户画像，据此生成多种客群类型。使用CDP来进行客户数据源处理、整理完成各类客群后，结合大模型的生成提示能力，即可按照客群维度执行MA预设的“手动外呼+预测外呼+智能外呼+短信”的多渠道复合触达的策略任务，结合每个SOP对应节点选取的业务专家梳理的限定词，最终可生成话术和产品营销方案等，有效提高业务流转效率和客户营销转化率。
在实际案例中，某消费金融客户项目通过大模型技术的应用，实现了营销计划的全流程自动化，包括名单的流入、分群，再到执行触达、最后的数据回流。通过定期的数据分析，不断优化营销流程，通过AB对照，形成相对稳定、每个环节转换效果最佳的触达方案，以此循环，最终实现业务的增长。
目前为止，该项目已通过策略中心优化营销话术流程，客户触达率提升31%，转化率提升9%，营销人员工作效率提升10倍。可见，大模型与AI语音外呼机器人的结合，不仅可以提升机器人的性能，也可以为企业带来更高的效率和更好的用户体验。
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