金融智能客服的“模力時刻”：大模型驅動下的技術躍遷

在一家頭部金融公司的運營中心，總監李明（化名）的目光總是在兩根曲線上游移——“接通率”與“客戶滿意度”。他苦笑著說，“這是我們的生命線。一根是成本，是飯碗；另一根是體驗，是懸在頭上的劍。”

李明的焦慮，來自我們采訪過的一個行業客戶心聲，可以說也是過去多年來金融客服行業的集體寫照。

我們都曾碰到過那個笨拙的「客服」。你問利率，它給你背產品說明；你問額度，它讓你重復問題；你稍微帶點情緒，它就卡殼，只會一遍遍重復“對不起，我沒明白”。

企業像訓練鸚鵡一樣，給它喂了成千上萬條「話術」，搭建了迷宮般的「流程樹」，試圖讓它模仿人的對話。結果造出的，是一個脆弱的答題機器，它只能走在預設的軌道上，一旦用戶偏離劇本——打斷、追問、哪怕只是換成口語化的說法，最終，電話那頭是暴怒的客戶，電話這頭是無奈轉接的人工坐席。人機都不滿意，這是我們被困住的尷尬地帶。

直到一次偶然，我正刷著手機，誤入了一個直播間，才了解到現在的「智能客服」，早已不可同日而語。用一個詞形容，就是變得有“活人感”。

我們通過一個情景演示，直觀感受一下現在的智能客服，已經next level了。

智能客服：“你好，你是張先生嗎？”

張元（扮演客戶）：“是的，哪位？”

智能客服：“張先生？我是云客服，我們現在給您賬戶里面發了一張優惠券，活動截止到晚上8點，到時候您可以……”

張元：“怎么操作呀？怎么領取呢？” （突然打斷，并提出一個流程外的問題）

智能客服：“您可以到我們云客服APP或點擊短信中的鏈接，您也可以到手機的攔截里面找一下云客服開頭的短信，還請盡快操作哦。”

張元：“在微信上能領嗎？”（這里開始測試客服的知識問答能力）

智能客服：“可以的，您可以到我們云客服微信小程序里操作也是一樣。” （流暢接住，毫無卡頓）

張元：“好的，我等下就去看一看。好，再見。”

智能客服：“好，那我這邊就先不打擾您了，祝您生活愉快，再見。”

通話結束后，屏幕右側立刻彈出這通電話的「會話分析」，整個通話的SOP流程一目了然，甚至客戶的情緒、語氣、意圖都被精準捕捉，并分析客戶意圖。

順手查了下數據，才發現因為大模型，這種有活人感的智能客服，未來不但會越來越多，甚至真的會給金融企業省錢。Gartner數據顯示，到2025年，80%的公司正在或計劃采用AI聊天機器人進行客戶服務。而Plivo數據指出，AI驅動的客服團隊節省了45%的通話時間，解決客戶問題的速度提升44%。

金融客服非變不可的「十字路口」

變革的發生，往往始于舊模式的難以為繼。

“傳統的人工外呼和傳統的機器人外呼，都進入了業務瓶頸期。”直播間里，阿里云新金融行業線高級解決方案架構師霍俊濤直指根本問題。

說起傳統的人工外呼，最大的痛點正是“人工”，人員流失率高得驚人。一個熟手坐席的培養周期至少要3-6個月，培訓成本和時間投入都很大，而居高不下的流失率，就像一個永遠填不滿的沙漏，服務質量很難保持穩定。

雪上加霜的是，客服這個行業的業務目標也在變化。以前，大家關注的是三個維度——“客戶滿意度”、“電話接通率”、“通話時長”。

而現在，KPI直接變為一個維度——“業務成單率”或“業務轉化率”。說白了，客服不再是花錢的部門，而是被推到了利潤中心的前線。

當行業開始用機器人外呼，結果卻是從一個坑跳進另一個坑，因為即便引入了NLP（自然語言處理），傳統的機器人外呼已經存在三大硬傷。

硬傷一，理解不足混淆意圖，俗稱“聽不懂人話”。傳統的機器人外呼，嚴重依賴關鍵詞匹配，每個意圖可能配置50條相似話術，導致它對于模糊、口語化、上下文混淆的表達束手無策。用戶說“利息多少”它能懂，但如果說“用一萬塊錢一天大概要還多少啊”，它可能就懵了。

硬傷二，劇本流程配置復雜，俗稱“死腦筋”。傳統方式上，運維人員通過類似流程圖的方式配置對話流（SOP），像個寫死的劇本。導致一個復雜的業務流程，可能配置成百上千個對話節點，不僅構建成本高，后期維護更是噩夢。

硬傷三，機械感無人情味。傳統客服的回復內容固定，語音合成（TTS）技術生成的語音，一聽就是機器人，缺乏親切感，用戶自然不想多聊，更別提轉化率。

這三個硬傷，就像三座大山，壓得傳統客服喘不過氣。而大模型的出現，就是那把移山的“斧子”。

與傳統的NLP客服相比，在大模型加持的智能客服，具有更強的擬人化、自然語言理解、個性化服務、多模態交互和情感分析等能力。

首先，它的響應速度在300毫秒以內，盡可能消除對話的延遲感。其次，它能夠處理包括文本、語音、視頻在內的多模態輸入，對于標準問題，可以映射知識庫給出精準回答；對于流程外的“逃逸問題”，它也有生成式能力，實時生成補充話術，不卡殼和兜圈子。

更進一步，在金融這類高風險行業，大模型加持的智能客服，讓風控也走向了“實時”。大模型能在通話過程中實時進行質檢和風控，一旦識別到潛在的合規風險或客戶投訴傾向，會立刻向坐席發出預警，從而提前干預和安撫，將問題化解于萌芽狀態。

直播間里，霍俊濤將大模型加持下的智能客服的進化，總結為一個非常傳神的詞——模力時刻。

這五項能力，就像五根支柱，撐起了一個全新的智能客服體驗，它是一個真正意義上的數字員工，一個能聽懂、會思考、有溫度的伙伴。

當然，大模型加持的智能客服雖好，但也不是一步到位。霍俊濤講到，在實際落地實踐中，智能客服存在三種使用范式。

范式一：入門級（筑基）。利用「通用大模型+知識庫」的模式，快速搭建一個能處理標準問答的客服系統。這適合業務場景相對簡單的起步階段。

范式二：進階級（結丹）。在「語音場景（ASR/TTS）」，引入專業的「智能體（Agent）」，并與企業自身的「業務流程（Workflow）」相結合，這使智能客服能處理更復雜的業務。

范式三：高階級（元嬰）。這是最高階的形態，通過對「語言熱詞」、「意圖判斷模型」進行專項訓練和優化，實現對客戶語言的深度理解。同時，將「Agent、業務流程（workflow）與質檢模型訓練」全面打通，形成一個高度自動化、智能化的服務與運營閉環。

?庖丁解牛，一步步喚醒你的專屬客服

概念講完了，實操環節開始了。阿里云新金融行業線技術服務專家張元介紹：“智能客服核心技術由4個部分組成：語音識別（ASR）、實時會話、語音合成（TTS）、會話分析。”

第一步，語音識別（耳朵）：負責將用戶的語音，通過語音大模型，實時轉成文字。

第二步，實時會話（大腦），這是最重要的部分：根據識別出的文字，借助Qwen-Plus大語言模型，從預設的意圖知識庫中快速理解用戶的真實意圖，并準備話術來回應。

第三步，語音合成（嘴巴）：把準備好的話術，用個性化聲音說出來。

第四步，會話分析（記憶中樞）：電話掛斷后，生成完整的通話日志，分析結果會沉淀到客戶管理系統中，為下一次服務做好數據準備，實現經驗積累和持續優化。

我們整體來庖丁解牛，看看這個有活人感的智能客服具體是怎么練成的。

第一刀：造“耳朵”——讓機器聽得懂。

“我們用到的第一款核心產品，是阿里云的智能語音交互。”張元說，它的核心作用就兩個：把聲音轉成文字（ASR），再把文字轉成聲音（TTS）。這里舉幾個例子：

·智能斷句：人說話是流式的，機器怎么知道你一句話說完了？這里可以設置最大靜默時間（默認值為800毫秒），超過這個時間不說話，就認為是一句完整的話。

·噪音參數閾值設置：環境音嘈雜的情況下，可能會影響主體聲音的識別，這部分也需要設置一個閾值。

·熱詞庫：金融行業有大量專業術語，比如“逾期”“借貸”“云小貸”等，或者一些特定的產品名。把這些詞加入熱詞庫，就能大大提升識別準確率。

第二刀：調“嗓子”——讓聲音充滿“人情味”。

“耳朵”聽到了聲音，接下來就輪到“嘴巴”——語音合成（TTS）。

這部分同樣在智能語音交互產品中。模型本身支持數百種語言，像粵語、河南話、陜西話等方言，還有客服音、蘿莉音等特色音色。而且它還支持聲音復刻（Voice Cloning），也就是說，企業可以復刻自己品牌代言人、金牌銷售、甚至CEO的聲音，打造獨一無二的品牌聲音。

“最近的模型，甚至能提供情感指數的調節，比如客戶如果情緒激動，我們可以用一種更安撫的語氣去回應。”張元補充說明。這讓我想起了電影《Her》，一個好的聲音，本身就是一種強大的溝通力量。

實際演示中，進入阿里云官方網站，直接搜索「智能語音交互」，就可以找到它的控制臺。進入控制臺之后，界面非常簡單，點擊「開始創建項目」，選擇項目類別，包括「語音識別」、「語音合成」、「會話分析」，根據需求勾選或全選即可。

當然，對于追求極致性能的金融行業來說，通用模型是不夠的，如何讓模型更懂金融業務？這里，「智能語音交互」平臺提供了一個“自學習平臺”，用于模型的專項優化。優化主要通過兩種方式進行：

第一種是熱詞優化。這正是對上文提到的“熱詞庫”功能的具體實踐。在平臺上，可以將業務中高頻出現的專業術語、人名、地名、產品名（如“云小貸”）等批量添加進去。如此，模型在識別時就會優先匹配這些詞匯，提升垂直業務場景的識別準確率。

第二種是更深度的模型定制。如果企業已經積累了大量的通話錄音和文本標注，就可以將這些語料上傳，形成一個專屬的「數據集」。然后，利用該數據集對基礎模型再訓練，打造一個完全契合自身業務場景的定制化模型。訓練完成后，平臺還支持效果評測。

張元展示了他此前做的評測結果，使用通用模型時，準確率是98.15%；但當他上傳自有語料訓練后，新模型的準確率提升至99.31%。這意味著，企業投入的語料越豐富、質量越高，模型效果的提升越立竿見影。

第三刀：建“大腦”——智能客服的核心。

這是全場最關鍵的部分。客服聰不聰明，關鍵就看大腦。這個“大腦”，在阿里云的產品體系里，叫做「通義點金」。

“做智能客服系統，如果能把意圖識別準，基本上它的回答就非常準了。”張元一語道破天機。

那么，什么是“意圖”？

舉個例子：用戶可能會說“怎么操作？”、“如何領取？”、“在哪兒弄？”，這100種不同的問法，背后的“意圖”其實只有一個——詢問操作方法。

通義點金的核心能力，就是構建一個強大的「意圖庫」。當然，意圖也分兩種：

第一種，是流程意圖，服務于特定業務流程的意圖，比如“核驗身份”、“產品邀約”、“客戶挽留”。這些意圖是有先后順序、強流程性的。

第二種，是知識意圖，客戶隨時可能提出的問題，比如“利息多少？”、“卡凍結了怎么辦？”。這些問題是發散的，可以在流程的任何節點插入。

這種“流程意圖+知識意圖”的雙軌制設計，完美平衡了“會辦事”和“會回答”兩大需求，讓客服既能沿著主線任務前進，又能隨時處理用戶的突發情況或節外生枝。

在通義點金的界面上，我們該如何一步步搭建好「意圖庫」？

實際演示中，進入阿里云官網，直接搜索「通義點金」，就可以找到它的控制臺，核心在于三步走。

第一步是創建「意圖庫」，可以先起個名字，然后在庫中添加具體的「意圖」，例如詢問利息，并附上詳細描述，比如“用戶咨詢關于貸款、存款等產品的利率問題”，這個描述非常關鍵，它能幫助AI判斷用戶的提問是否命中了這個意圖。其中，通義點金一個很智能的功能是「遞進話術」，用戶第一次問，智能客服回答A話術（一個相對簡潔的回答）；用戶第二次還問，自動切換到B話術（一個更詳盡的解釋），讓溝通更具層次感和人性化。

第二步，則是為意圖庫搭建一個「對話場景」，輸入場景名稱，需要配置關鍵的對話元素，包括決定第一句話的“開場白”和應對未知問題的“兜底話術”，開場白甚至可以設置節日問候；兜底話術，則是當系統出現參數異常等意外情況，或者完全沒聽懂用戶在說什么時，需要回復的通用話術，避免冷場。

第三步，設置「會話總結」。這是非常實用的一個功能，設置提示詞，讓AI在每次對話結束后，自動提煉要點，例如“用戶關注的要點是什么？”、“用戶情緒如何？”、“是否需要人工跟進？”等。完成所有配置后，點擊“發布”，即可選擇將該服務應用于“語音”或“文字”渠道，一個完整的智能對話場景便搭建成功并正式上線。

現場被問到“如果客戶表述模糊，系統如何精準判斷”，張元分析說：“以前，我們用小模型做智能客服，依賴關鍵字去匹配；現在，大模型有點像人腦，能根據上下文去思考和判斷，把一個模糊的問題定位到比較精準的意圖上。”

第四刀：通“經脈”——與企業系統無縫集成。

一個智能客服，如果不能和公司的CRM、訂單系統打通，那就是一個信息孤島，價值將大打折扣。所以，如何通過API將「通義點金」的智能對話能力與企業的現有系統無縫集成，是實現商業價值的關鍵一步。

整個集成過程的核心，是通過調用通義點金提供的兩個核心API來完成的：「CreateDialog（創建外呼會話）」接口和「RealTimeDialog（實時會話）」接口。這套流程將外部系統、對話參數、意圖識別和語音交互串聯起來，形成了一個交互閉環。

現場演示了兩個核心API的調用過程：

1、CreateDialog (創建外呼會話)，這個接口是每一通智能客服的“起點”。在電話撥通前，企業系統可以先從自身的客戶管理系統（CRM）里撈出客戶的畫像信息（比如姓名、會員等級、歷史訂單、可用優惠券等），然后，通過調用CreateDialog接口，將這些個性化的參數，連同指定的場景碼、意圖庫ID等信息，一并傳遞給通義點金，此接口調用成功后，會返回兩個關鍵信息：一個是根據預設模板生成的個性化“開場白”，另一個是這通對話的唯一憑證Session ID。這樣，智能客服一開口就能精準說出：“張先生您好，我們留意到您的賬戶里有一張免息券即將到期……”——真正實現了千人千面的個性化溝通。

2、RealTimeDialog (實時會話)。當開場白播報完畢，通話就進入了實時交互階段。語音識別（ASR）服務會將客戶的語音實時轉寫成文本，然后連同上一步獲取的Session ID一起，通過此接口發送給「通義點金」這個“大腦”。“大腦”接收到文本后，會立即進行意圖識別，并從意圖庫中匹配最合適的應答話術返回。這個過程在毫秒間完成，循環往復，構成了完整的對話流程。

此外，「智能打斷」能力也在此環節實現。系統在通過TTS播報話術的同時，會持續監聽用戶線路的聲音。一旦檢測到用戶開口，它會通過規則和模型判斷這是否為一次有效的打斷，而非背景噪音或無意義的嘆詞。如果判定為有效打斷，系統會立即中斷當前的話術播報，并對客戶新的問話進行意圖識別，然后迅速給出新的回復，整個過程流暢自然，極其擬人。

第五刀：再“進化”——通過模型微調從“能用”到“好用”。

當一套智能客服系統上崗后，也就正式進入了精細化運營，這里有一個高階玩法：「模型微調」，目的很明確，讓效果更好、成本更低。

我們通過兩個實例來看看：

首先是「意圖識別微調」。隨著業務數據的積累，我們可以收集大量真實的“客戶問題-標準意圖”標注數據，利用這些高質量的自有數據對模型進行全參數微調訓練，能夠讓模型更懂“金融業務黑話”和“用戶表達習慣”。其結果是，意圖識別的召回率和準確率提升了，同時，通過將模型從Qwen-Plus這樣的大模型替換為微調后的小模型（如Qwen3-8b），響應時間甚至可以從600毫秒降低到100毫秒，效果不降反升（從93%提升至96%），實現了“又快又準”。

其次是「質檢場景微調」。傳統的智能客服質檢，為了覆蓋復雜的質檢規則，往往需要搭建一個由多個大模型協作的復雜Agent鏈路。這種方式雖然效果不錯（達到91%），但響應時間極長，通常需要20秒以上，因此只能用于通話結束后的“離線批量分析”。

而通過「模型蒸餾」技術，我們可以把這個復雜鏈路的運行日志，即大模型（如Qwen-Plus）的完整思考鏈，作為養料來訓練一個更小、更專注的輕量化模型（如Qwen3-8B）。這個被教會了復雜邏輯的小模型，效果幾乎無損（達到90%），但響應時間卻能被壓縮到驚人的200毫秒，這使得原本只能用于事后分析的「離線質檢」，變成可以在通話中實時發現問題、實時提醒坐席的「實時質檢」，其業務價值不可同日而語。

至此，我們似乎已經手搓了一個金融行業智能客服，但正如霍俊濤在直播結束前所說，這一切并非是為了打造一個完美的 “替代品”——新一代智能客服的核心價值，在于構建一個“人×AI×流程”協同增益的飛輪。

在這個飛輪中，AI負責處理海量的、重復性的工作，并將非結構化的對話，沉淀為結構化的數據資產。而人，則從繁重的執行中被解放出來，專注于處理更復雜、更需情感共鳴的場景，以及更重要的是，運營和優化AI這位“數字員工”。

說到持續優化AI這位數字員工，就在2025年12月23日，阿里云為智能客服的“聽說”能力再添新引擎——「通義百聆語音雙子星」正式發布并同步開源！在“說”的能力上，Fun-CosyVoice3模型將首包延遲降低50%，讓對話響應更快；在“聽”的能力上，Fun-ASR模型不僅在噪聲場景下準確率達到93%，還支持31種語言混說、方言口音乃至歌詞說唱識別，并將首字延遲壓縮至160毫秒。同時，Fun-CosyVoice3和Fun-ASR-Nano等輕量化模型的開源，也為企業提供了成本更低、部署更靈活的選擇。

而為了幫助從業者持續站在潮頭，阿里云《模力時刻》系列直播，將繼續深挖更多核心業務場景。據預告，在2026年1月中下旬直播將帶來「保險場景」專場，繼續深入一線，分享可落地的實操技巧與避坑指南。