电销大模型+消费金融：新电销机器人日呼1200通

大模型不仅仅是编写代码、撰写文章、生成图片视频的个人使用工具，更是不断落地到行业，深刻改变着金融等行业客服、电销、知识管理等各个领域。

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传统电销为何陷入业务瓶颈

喂您好，我这边是一家消费金融公司。

什么事

嗯，是这样的，因为您是我司的优质客户。我司现在推出了一款……

可以，你说

这是一款备用金产品，年利率最低只要3.65%，1天只需1块钱……

最多可以贷多少

以上是传统金融电销机器人的外呼话术。从逻辑上看，话术设置合理，词语貌似也能击中用户的痛点，效果应该不错。

然而，预设的话术脚本和决策树，样本再多也不能覆盖用户所有意图场景，对于超出脚本范围的复杂询问或非标准请求，传统电销机器人可能无法给出恰当的回应，甚至会完全不顾客户的感受“强推产品”，效果可想而知。

上述问题带来的最直观的结果，就是用户能轻易感知到对方是机器人，这也是营销转化率低、客户体验差的关键。

那么，有没有可能从机器人的意图识别、拟人程度上下功夫，让机器人更聪明，更“真假难辨”？答案就是今天的主角：电销大模型，也就是大模型支撑的语音电销机器人。

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高质量小样本、幻觉风险可控

在7月18日“得助智能”视频号的电销大模型直播中，中关村科金产品专家张康就介绍了其基于大模型的新一代智能电销解决方案，包含高效SFT萃取高质量样本、幻觉风险规避机制、智能决策平台、会话洞察平台、真人语音合成、高度定制化营销策略等一系列创新方案，助力企业营销业绩翻倍。

张康表示，大模型加持的电销机器人更拟人、更聪明、更有温度、对话轮次更多，因此能够精准洞察客户意图、营销时机、客户行为等关键点，真正实现“以假乱真”。

为了具备强劲营销能力，中关村科金得助电销大模型以优秀坐席为榜样，进行靶向学习。而为了完美地“模仿”优秀坐席，大模型训练语料既需兼顾多样性、有效性和均衡性，还需保证数据样本尽可能少。只有在训练数据够少、质量够高的基础上，才能同时保障模型训练速度快和应答效果好。因此如何筛选出符合标准的样本进行模型训练成为解题的关键。

“中关村科金运用SFT技术，以‘最小必要参数’为目标，通过数据洞察平台从数亿样本中挖掘出优秀对话样本,筛选出合规高质的数据。成为模型工厂中被用于训练的‘材料’，从而打造出具有超强营销能力的企业专属大模型。”

为了确保机器人的无害性与诚实性，中关村科金构建了独特的“双飞轮”风险防控机制，包含“线上陪跑”和“持续更新”两大策略，即在模型上线前“陪跑”检测其可靠性，确定风险可控后，方能上线运行。

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消金案例：日呼1200w增长600%

某头部消费金融案例表示，电销大模型在启动过程中，仅需要企业提供少量的语料数据，就能快速学习并模仿优秀坐席的展业技巧，并在实际应用中快速自我迭代，销售业绩很快就超过了人工坐席中位水平。

在展业过程中，电销大模型的拟人性、灵活性、打断反应等方面均有令人惊喜的表现。比如，用户对机器人的接受度明显提升，客户平均通话时长提升了50%，对话轮次提升了83%。

“我们大模型电销机器人与用户的通话时长有的高达5分钟”，这说明，客户没有感知到自己在跟机器人聊天，而且客户的问题机器人都能对答如流，这背后就是电销大模型的独特魅力所在，大模型的深度学习能力能够在没有大量特定语料库的情况下，依然保持高水平的电销效果。

在该消费金融公司的业务中，大模型电销机器人从每日200万通提升至1200万通，承担77%的外呼营销任务，对比以前，电销放款量提升了68%，“这是客户在项目启动时完全没有想象到的”。

此外，中关村科金的电销大模型提供灵活的交付模式，以满足不同企业的需求。而对于有特殊需求的行业，如金融、政府和军工，得助大模型通过国家第六批深度合成服务算法备案，并具备整体信创适配、私有化部署等综合方案，能够确保客户项目符合政策合规要求，确保数据安全及高并发处理。

目前，中关村科金电销大模型已在多个行业成功实施，其中包括金融、零售等领域。无论企业规模大小，或是所处行业差异，都有适合企业的解决方案，帮助企业克服营销难题，实现业绩显著增长。

关于得助：

得助是北京中关村科金技术有限公司旗下自主研发的全场景智能营销服务平台。依托大模型、ASR、NLP、TTS等AI技术，得助自研了领域大模型、智能文本服务机器人、全媒体云呼叫中心、语音外呼机器人、智能IVR、智能音视频平台、智能助手、智能质检、智能陪练、智能工单、OCR、数字人等产品，覆盖企业服务与营销有关的售前、售中、售后全场景，帮助千行百业实现服务营销的数字化转型升级。