在銀行業邁向智能化轉型的關鍵時期，DeepSeek作為一種前沿的人工智能技術，為行業變革注入了新的活力。然而，隨著眾多廠商紛紛接入DeepSeek，大模型應用領域逐漸陷入了同質化的困境，難以迅速落地并取得顯著成效。
目前，市場上的大模型應用普遍呈現出功能標配、場景失焦和價值懸浮的問題。盡管這些模型功能強大，但由于缺乏與銀行業務邏輯的深度融合，使得它們在實際應用中顯得不夠順手，智能功能往往成為了擺設，而算法精度的提升也未能有效轉化為業務指標的改善。
為了突破這一同質化瓶頸，容聯云提出了大模型應用的“雙引擎”戰略。容聯云深知，單純接入DeepSeek并不能自動轉化為競爭優勢，在銀行業，大模型的通用能力只是起點，真正的智能化核心在于行業規則與業務邏輯的深度耦合。
針對這一現狀，容聯云以行業定制化與場景垂直化為核心的雙引擎，為銀行業量身打造了獨特的大模型應用解決方案。在行業定制化方面，容聯云結合銀行的特點、客戶需求以及特定場景，構建了銀行業大模型應用的調優框架，使DeepSeek的基礎能力與銀行業務知識庫實現了參數級的深度融合。同時，容聯云還打造了超過1000個金融業務場景模板，讓AI能夠精準理解銀行的專屬語言，滿足銀行的定制化需求。
在場景垂直化方面，容聯云深度聚焦于銀行的客服、營銷、銷售、內部管理和質檢等多個場景。通過業務拆解、流程建模和價值驗證，容聯云確保技術與業務的高度契合。這種垂直化的場景應用，不僅能夠有效解決簡單場景的問題，更在復雜業務場景中展現出顯著優勢。
容聯云的雙引擎戰略，成功地將大模型應用從同質化的困境中解救出來，使其成為推動銀行業務增長的重要力量。目前，容聯云已與近10家銀行客戶共同探索出了6個確定性場景，并實現了智能化投入的可驗證商業回報。
例如，在某股份制銀行的復雜咨詢場景中，容聯云的大模型應用Virtual Agent首次解決率高達85%，較通用模型提升了23.5%。同時，自助辦理率也提升至81%，轉人工率降低了50%以上，單次話后客戶轉化率提升了30%。這些顯著的數據提升，充分證明了容聯云大模型應用在實際業務中的強大效能。
再如，在某農商行的知識應用場景中，通用大模型曾因錯誤解釋“業績比較基準”概念而引發客戶投訴。然而，在切換容聯云的大模型知識助理Knowledge Copilot后，合規話術的自動生成準確率提升至99%，相關投訴也趨近于零。這一轉變，不僅提升了銀行的客戶服務質量，也有效降低了潛在的法律風險。
在風險質檢方面，容聯云的大模型質檢代理QM Agent內嵌了銀保監會等合規邏輯，能夠深度識別違規內容。在某城商行的實際應用中，QM Agent的變相違規識別準確率達96%，合規審計人工耗時減少了72%。這一高效的風險質檢能力，為銀行的穩健運營提供了有力保障。
在需求挖掘和營銷轉化方面，容聯云的大模型應用也展現出了顯著優勢。通過深度思考和銀行業務理解能力，容聯云的會話洞察代理能夠準確提取客戶需求，并挖掘潛在服務機會。同時，在營銷領域，容聯云的大模型坐席助理Agent Copilot能夠自動生成個性化營銷方案，大幅提升客戶經理的營銷轉化效率。
最后，在客服培訓方面，容聯云的大模型陪練代理Coach Agent也為銀行提供了全新的培訓模式。通過基于銀行私有數據生成的專屬題庫和千人千面的陪練腳本，Coach Agent能夠為坐席提供沉浸式的仿真培訓體驗。這一創新的培訓模式，不僅提升了坐席的業務能力，也有效降低了實際工作中的投訴處理失敗率。
