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智“会”锦囊:大模型重塑咨询响应新范式

发布日期:2026-01-10 14:54:06 浏览次数: 2221
作者:银行科技研究社

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银行数字化转型中,大模型技术如何破解咨询类工单处理难题?邮储银行"智会锦囊"给出智能化解决方案。

核心内容:
1. 银行咨询类工单处理面临的四大运维困境
2. "智会锦囊"智能咨询响应体系的四大核心升级
3. 问答即时化转型与自优化闭环机制的具体实践

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家



一、咨询类问题的运维困境

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银行数字化转型中,行内系统的稳定高效运行直接关乎业务流转与客户体验。当前部分系统咨询类工单数量居高不下,一线业务人员因系统报错、操作存疑提交的诉求单量大,导致运维与开发人员深陷重复咨询处理,难以聚焦核心优化。


运维团队曾尝试通过维护操作手册、开展培训等方式向一线人员提供服务,虽然在短期内起到了不错的效果,但随着系统持续迭代更新,其作用逐渐受限, 主要体现在:服务效率低,人工响应易因时段或人力问题延迟;答复标准化不足,依赖个人经验易引发二次咨询或合规风险,且个人能力无法有效沉淀为团队资产;手册存在部分技术化表达不易理解、搜索依赖关键词的情况,导致业务人员难以快速获取信息;重复运维成本高,由于一线业务人员发生岗位调动与流失、新入职人员对系统缺乏了解,迫使运维团队需要对相同的问题进行重复性培训和解答。 


在此背景下,探索智能化、可动态迭代的问题咨询响应模式成为破局关键。中国邮政储蓄银行在智能问答领域积极探索,依托大模型、知识空间与在线问答机器人,三位一体构建智能响应体系,将传统运维咨询类问题的答复向即时化、智能化、标准化转型,并完成知识资产结构化沉淀与高效复用,为破解行业通过共性运维痛点提供了可落地的实践范式。


二、四大升级,智“会”锦囊助力智能化转型

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为解决运维咨询类问题处理的痛点,我行以“在线机器人+大模型+知识空间”的方式,构建具备快速响应和高准确率特性的智能咨询响应体系 —— 智“会”锦囊(见图 1)。


图1 智“会”锦囊核心架构图


该体系以知识空间为基础、大模型技术为支撑、在线客服机器人为统一服务入口,实现四大核心升级,重塑业务支持服务:一是实现问答即时化转型,在线客服机器人提供7×24 小时不间断服务,实现咨询请求的秒级响应,解决传统服务效率瓶颈;二是推进检索智能化升级,依托大模型能力,基于 RAG(检索增强生成)技术,通过口语化理解并分析用户咨询意图,突破传统检索局限;三是开展知识体系标准化,以知识空间作为标准化知识载体,从业务场景视角出发,将原有操作手册重构为“Q&A问答对+系统操作文档”的组合形式,实现知识的结构化沉淀,破解传统手册实用性不足、答复口径不统一的问题,并通过场景动态扩容与定期更新保障知识实用时效;四是构建自优化闭环机制,该机制通过“用户咨询-AI识别-未解决工单-根因分析-优化-知识空间更新“的方式迭代提升服务能力、业务咨询效率与用户体验。


(一)问答即时化:需求响应大提速


智“会”锦囊基于在线客服机器人与知识空间,建立快速响应能力,业务人员无需再通过翻阅纸质手册、求助同事等低效方式解决问题,仅需通过在线客服机器人发起咨询即可秒级获取答复,实现了咨询需求从“被动等待响应”向“主动即时解决”的转型,提升了业务咨询问题处置效率。


(二)检索智能化:突破传统检索边界


智“会”锦囊依托大模型与RAG技术的协同赋能,支持业务人员以自然口语化方式自由发起咨询,通过语义理解搜索(见图2),解构其核心诉求,有效规避因表述非标准化导致的匹配失效问题,真正实现沟通与检索的无缝衔接。


图2 关键词搜索和语义理解搜索的区别


此外,针对咨询中可能存在的关键信息遗漏问题,聚焦业务场景核心诉求,梳理潜在提问维度与表达范式,构建并持续丰富多元化问题模型库,完成针对性知识库搭建;在此基础上,借助AI智能聚类算法对海量提问方式进行系统化归类提炼,形成标准化提问模式与知识匹配规则;进而依托该规则实现对各类业务提问场景的瞬时响应与高效适配,降低知识检索门槛;同时针对咨询中可能存在的关键信息遗漏问题,构建模糊化匹配补偿机制,通过智能分析生成“猜你想问”推荐并提示补充关键信息,既提升匹配成功率,又进一步强化检索结果的相关性与实际可用性。


(三)知识体系标准化:重构知识空间体系


智“会”锦囊以“业务场景视角”为核心,主要从两方面重构知识空间体系:


一是对知识结构化梳理,重构业务操作手册。将原操作手册中的存在技术化口吻描述、错乱格式等情况拆解为功能介绍与问答对的形式。功能介绍包含基础功能的操作及使用场景介绍,问答对则针对各类常见问题及场景提供解决方案;二是对场景动态扩容。针对新场景需求,经人工优化后及时更新知识空间,确保知识覆盖与业务迭代同步。结合系统特性对业务场景分类规整,梳理各业务模块,持续丰富对应模块下的场景库。


(四)自优化闭环:服务能力持续进化


智“会”锦囊的内核在于建立“用户咨询-AI识别-答案推送-未解决工单-根因分析-优化-知识空间更新”的全链路可追溯、可迭代的闭环机制(见图3),通过持续采集用户咨询数据,定位未匹配、未解决的问题痛点,经人工复核与智能分析提炼有效知识,快速更新至知识库;同时联动检索算法优化,让新增知识即时反哺咨询响应,形成良性循环,确保服务能力随业务需求动态提升。


图3 自优化闭环机制


智“会”锦囊通过大模型与知识空间的深度融合,降低重复运维成本,实现运维经验的系统化沉淀与复用,同时也保障了回复的准确性与业务适配性,为银行行内系统咨询响应提供高效、稳定、可迭代的技术支撑。


三、智“会”锦囊的实践及价值呈现

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智“会”锦囊通过技术创新与场景落地,实现多维价值突破,从运维效率、咨询效能、知识管理到风险防控多方位赋能银行咨询服务,具体成效如下: 


(一)运维效率与成本优化


智“会”锦囊智能咨询服务实现 AI 智能问答从无到有的突破,并在邮储银行中间业务平台进行推广。截至目前,邮储银行中间业务平台系统已有483名用户通过智“会”锦囊提出1012个有效问题,平均答复准确率在63%左右。智“会”锦囊与传统业务咨询相比,在响应方式上,将咨询类工单从人工答复转变成AI答复+人工补充,提高了峰值时段的处理效率,实现了AI智能响应从无到有的突破;在成本控制上,咨询类工单数量减少31%,运维人员可专注于复杂问题处理与系统优化,实现成本的有效优化,具体如图4所示:


图4 智“会”锦囊与传统业务咨询差异


(二)咨询效能提升与用户体验优化


智“会”锦囊在咨询场景下的答复准确率,已在三个月内从试点初期的49% 提升至73%。这一成绩标志着它已成长为业务人员身边可靠的咨询渠道,让“即问即得,一次办结”成为常态。此举不仅优化了咨询效能,更深层次的价值在于,它正推动业务支持模式从被动、分散的传统形态,向主动、高效的智能化支持新范式演进,为未来实现从“回答”到“解决”的智能进阶夯实了基础。 


(三)知识管理的数字化转型与升级


我行中间业务平台系统以功能介绍为基础,业务场景为角度,对操作手册进行了重构,形成了功能介绍与问答对相结合的结构,当前已沉淀542个问答对,覆盖了约90%日常业务场景,为知识管理的数字化转型奠定了基础,主要体现在: 


1.知识载体从“静态文档”到“数字资产”的转型。将传统操作手册转化为统一、规范、机器可读的标准化数字资源。


2.知识闭环构建与持续优化。针对低匹配率咨询问题,通过分析、提炼、反哺的闭环,赋予知识空间自我学习、动态迭代能力。 


3.员工学习助手。员工可随时查询业务规则与流程,高效解决实操疑问;同时作为常态化学习工具,助力提升业务熟练度与工作效率,避免人员流动造成知识的流失。


四、未来展望

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智“会”锦囊已成功落地咨询类工单智能问答核心功能,通过构建标准化场景问答体系,融合 AI 语义识别与智能检索技术,实现了咨询类需求的快速响应与高效答复。这一基础能力的建成,不仅充分验证了AI技术在业务咨询场景的适配性与应用价值,更积累了大量高质量业务数据与场景化实践经验,为系统向深度智能运维阶段迈进筑牢数据与技术根基。


我行未来将持续深化探索:一是搭建智能工单生成体系,通过多轮语义交互与结构化转化打通“咨询-工单”流转断点,推动运维流程从碎片化响应向标准化流转的转型;二是融合日志解析、数据关联分析技术强化智能问题定位,实现根因自主诊断,助力运维模式从人工主导排查升级为AI 辅助定位;三是最终依托大模型智能决策引擎,构建“识别-流转-定位-方案-决策”端到端闭环,推动运维从被动响应迈向主动预判、智能处置的全流程智能高阶形态,为业务稳定运行提供全周期智能保障。

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