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端到端一站式模型训练推理平台赋能银行打造电销大脑

选型指南

2025-01-21 17:36:57

作者：JIfan

阅读量：162

文章目录

文章摘要：得助智能推出的得助智能大模型一体机，为银行业提供了一套端到端一站式模型训练推理平台，特别是在电销场景中展现出显著优势。今天将结合某银行的实际应用案例，深入探讨得助智能大模型一体机如何助力银行业实现智能化升级，解决电销过程中的痛点问题。

得助智能推出的得助智能大模型一体机，为银行业提供了一套端到端一站式模型训练推理平台，特别是在电销场景中展现出显著优势。今天将结合某银行的实际应用案例，深入探讨得助智能大模型一体机如何助力银行业实现智能化升级，解决电销过程中的痛点问题。

端到端一站式模型训练推理平台

一、银行业面临的挑战与机遇

随着金融科技的飞速发展，银行业面临着前所未有的竞争压力。客户对服务效率与质量的要求日益提高，而传统电销模式存在人力成本高、转化率低等问题。如何在保证服务质量的同时，降低运营成本、提升转化率，成为银行业亟待解决的问题。得助智能大模型一体机的出现，为银行业提供了全新的解决方案，通过人工智能技术赋能电销场景，助力银行业实现智能化转型。

二、端到端一站式模型训练推理平台介绍

得助智能大模型一体机是中关村科金得助智能为企业级用户量身定制的软硬一体解决方案。该平台搭载了得助大模型工具链，预置了业界领先的领域大模型、主流精选开源大模型及多种场景应用，面向金融、政务、生产制造、零售、文旅等行业提供全方位支持。其核心优势在于开箱即用、一站式构建、国产适配以及集成主流大模型等能力，为银行业提供了高效、便捷、灵活的AI服务。

三、得助智能大模型一体机在电销场景的应用

3.1数据集管理与模型训练

在电销场景中，高质量的数据集是模型训练的基础。得助大模型平台提供了数据集管理功能，支持数据的导入、清洗、标注与划分，确保训练数据的准确性和多样性。同时，平台还集成了SFT（Standard Fine-Tuning）实验管理功能，允许用户根据业务需求对模型进行微调，提升模型的泛化能力和适应性。

3.2模型压缩与推理部署

模型压缩是提升推理效率的关键步骤。得助智能大模型一体机内置了多种模型量化加速工具，支持一键进行模型量化，有效降低模型体积和推理时延。此外，平台还自研了高性能推理引擎，相比开源加速引擎，推理性能提升30%以上，确保了电销场景下实时响应的需求。

3.3智能电销外大脑构建

基于得助大模型平台的高性能推理引擎和丰富的组件库，银行可以快速构建高效的智能电销外大脑。该大脑集成了AI对话、知识库调用等20+组件，支持可视化调试与灵活编排，能够满足电销场景下的多样化需求。同时，通过Prompt工程与插件生态的构建，银行可以不断优化和扩展智能体的能力，提升电销效果。

四、端到端一站式模型训练推理平台：某银行应用案例分析

4.1应用背景

某银行作为业内领先的金融机构，一直致力于提升电销服务效率与客户满意度。然而，传统电销模式存在人力成本高、转化率低等问题，严重制约了银行业务的发展。为了破解这一难题，该银行决定引入得助智能大模型一体机，探索智能化电销的新路径。

4.2实施过程

在实施过程中，该银行首先利用得助大模型平台完成了数据集管理、SFT实验管理、模型压缩与推理部署等关键步骤。通过高质量的电销话术数据集建立，形成了模型迭代规范，确保了模型的不断优化与升级。同时，基于平台的高性能推理引擎，构建了高效的智能电销外大脑，实现了电销过程的自动化与智能化。

4.3应用效果

引入得助智能大模型一体机后，该银行的电销效率得到了显著提升。智能电销外大脑能够自动识别客户需求、提供个性化推荐、回答客户疑问，有效降低了外呼对人工的依赖。同时，通过不断的数据积累与模型优化，智能体的转化率也在逐步提升，为银行带来了可观的业务增长。

五、得助智能大模型一体机的行业价值

得助智能大模型一体机的成功应用，不仅为银行业提供了智能化电销的新解决方案，也展示了AI技术在金融行业中的广泛应用前景。通过人工智能技术赋能电销场景，银行业可以有效降低运营成本、提升服务效率与客户满意度，增强市场竞争力。同时，得助智能大模型一体机的国产化信创适配能力，也为银行业在信息安全与自主可控方面提供了有力保障。