近日，国际数据公司IDC发布了《从典型落地案例看生成式AI采用旅程，3Q23》报告，通过几个典型案例介绍用户采用生成式AI的考量、应用场景、落地路线、决策流程，为最终用户提供参考建议。
容联云基于自研赤兔大模型助力《XX银行服务营销场景引入生成式AI》，入选该报告，从这个案例中，可以看到生成式AI落地的挑战、合作伙伴选型的考量，以及生成式AI可能的落地路线。
该银行总行信用卡中心重视数字化与AI的投入，由信息科技部主导，在电话客服、公众号客服以及APP 渠道等所有客户交互的入口，都在加大智能化的投入。
针对大模型、生成式 AI 技术，该银行信用卡中心也在启动相关的测试，部分场景以及投产使用，并且逐步扩大使用规模。
应用场景
电话营销：例如，推荐办理信用卡。
电商业务：针对优质用户推荐商品，拓展信用卡销售业务。
还款业务：资管部门进行还款提醒。
在上述场景中，AI通过意图理解、情绪判断等推荐话术，辅助客服以及销售与用户的交互。例如，语义和意图的理解上，AI基于客户和客服沟通的历史记录上，提取关注的主题，更好的进行产品推荐。
再例如对于分期业务，可以通过历史数据发现客户关注的是利率还是还款时间？好的销售会如何解决这个问题？大模型会识别最优答案并推荐给员工。
关于客户的情绪，是比较平和，还是很满意的接受，还是不满意？大模型根据客户的反馈和评价情况给员工推荐最优的销售方案。
应用效果
该银行目前与容联云合作，基于容联云自研的赤兔大模型，在客服场景中，基于生成式 AI 辅助，员工可以提升服务处理速度，生成式 AI 还可以自动识别客户意图并填写工单，平均每天的服务量大大提升，整体提升了 10%的服务效率。
通过准确的意图识别，生成式 AI 提升了 1%的营销转化率（千万级的营收增长）。
挑战
算力不足：大模型的应用带来更高的算力需求，一方面需要引入更广泛的算力资源，另一方面需要通过技术手段提升算力的应用效率。
提升效果：考虑到大模型、生成式 AI 整体投资规模不低，该机构也需要根据投入产出比安排应用场景的优先级，目前主要在分析、还款提醒等场景计划加快生成式 AI 的引入。
IDC中国研究总监卢言霞表示："目前国内很多生成式AI的应用正处于试点阶段，预计到2024年第一季度，将会有一批应用能够部署上线。企业都应该尽早考虑哪些场景可以引入生成式AI，并对其生成的结果给与一定的包容，才能尽早利用其竞争优势。"
