提供客户信息安全保护 • 快速迭代技术 + 快速迭代业 务 • 自助化工具提高运营管理效 率 • 多渠道打通 • 客户全生命周期洞察 • 全面数据获取与分析，完善 产 品与服务 • 智能多轮对话机器人 ( 语音 + 在 线 ) • 精准营销、个性化主动服务 • 客户服务拟人化 以智能化为 核心，多渠 道整合客户 信息 个性化和智能化服务， 提升客户感知度 数据精细化、 自动化知识挖掘、分类、迭代扩展，重塑知识管理流程 人力成本 智能语音 & 在线客服机器人 / 客服助手 / 自动化外呼 代替部分人的工作来降低成本，辅助人的工作提升效率和效果 客服环节 智能语音 & 在线客服 多轮对话机器人 销售环节 实时话术提示 加速成长，提升产能 营销环节 大数据用户画像 精准低成本获客 全方位、全过程的 AI 产品及解决方案 百度智能客服项目实施案例 业务系统 按键式 IVR 语音识别能力 + 深度语义理解 + 对话配置能力 + 智能化知识库 语音识别能力 + 简单语义理解 » 百度智能客服实施案例 —— 某运营商案例 语音导航 IVR 智能对话 IVR 业务系统 业务系统

AI 驱动功能——视频通话（Video Call）与 多邻国大冒险（Adventures）。其中在“视频通话”功能中，用户可以与多邻国 角色 Lily（拽姐）对话，且对话内容会根据用户语言水平灵活调整，即使是初学 者也可以轻松地进行对话练习。借助 AI 功能推出，公司持续保持用户数和业绩 的强劲增长，截至 2024Q3 公司月活达到 1.13 亿人，而单季度收入达到 1.9 亿 美金创下新高。 态数据处理能力，推动教育工具向智能化演进。例如，学生可通过拍照上传难题获 取解题步骤，AI 不仅能识别手写内容，还能标注错误点并推导公式；外语学习中， 虚拟口语教练结合语音识别与合成技术，模拟真实对话场景，提升语言应用的流畅 度。 3）垂直领域大模型的深度适配与行业痛点突破。国产大模型从“通用”向垂 直深耕转型，更贴合教育场景的特殊需求。垂直模型还通过融合教育行业知识库 （如学科教材、 行业动态报告/计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 6 能持续升级，Max 版本的付费用户数量持续提升。 图8：Duolingo 发布语言对话 AI 人物 Lily 资料来源：多邻国官网，民生证券研究院 千呼万唤始出来，Duolingo 分享大会发布重磅 AI+教育产品。2024 年 9 月 25 日，多邻国举办第六届全球

5x | 这种转型需求呈现出明显的技术传导路径：前端需要构建智能 交互层解决服务可及性问题，中台必须建立统一的数据资产中心打 破信息孤岛，后台则需通过 AI 重构核心业务流程。具体表现为： ①对话式交互需支持保险专业术语 90%以上的准确理解；②承保决 策引擎要能在 500ms 内完成多维度风险评估；③理赔自动化系统 需实现医疗票据等非结构化数据的 85%+识别准确率。 在此背景下，行 知、医疗历史、职业风险等 18 个维度的数据。某寿险公司试点数 据显示，模型将高风险保单识别率从人工核保的 76%提升至 94%，同时将自动化核保比例从 15%提升至 63%。 实时交互优化 对话系统支持动态意图识别，在客户服务场景中实现多轮精准追 问。例如处理车险报案时，模型能通过 5 轮交互完整采集事故时 间、责任认定等关键字段，交互效率较传统 IVR 提升 40%，客户满 意度达 2% 72.5% 政策更新响应时效 <2 小时 3-5 工作日 跨产品推荐准确率 91.4% 68.9% 复杂场景交互优化 通过强化学习持续优化对话策略，系统可处理保险服务中的长周 期、多线程交互场景： - 核保咨询：支持超过 20 轮次对话的病史 追溯，自动生成结构化问卷 - 理赔指导：根据用户上传的医疗记录 动态生成补充材料清单 - 争议调解：通过情绪识别自动切换沟通策

.......................................................................................46 4.1.2 多轮对话管理................................................................................................. | 领域术语识别准确率≥95% | 封闭测试集验证 | | 语音合成 | 自然度 MOS 评分≥4.2（5 分制） | ITU-T P.85 标准 评估 | | 多轮对话 | 上下文关联维持时长≥5 轮 | 真实场景压力测试 | | 系统稳定性 | 99.9%服务可用性（SLA ） | 云监控平台实时统计 | 采用动态负载均衡架构确保高并发场景下的服务质量，通过以 SSL 证书+动态令牌机制 2. 业务逻辑层 关键组件包括： o 语音处理引擎：实时转写准确率≥98%（中文普通话） o 意图识别模块：基于深度学习的多标签分类模型 o 对话管理系统：上下文保持时长可达 10 轮对话 3. AI 能力层 DeepSeek 大模型通过 API 网关提供服务，主要参数： 指标 性能参数 响应延迟 <800ms（P95） 并发能力 1000 QPS 知识更新时

构化数据（如客户行为日志、社交媒体信息），其反洗钱预警效率 提升了 40% ，误报率降低 25%。 客户服务方面，银行业平均单次人工客服成本高达 5-8 美元， 而智能客服可将成本压缩至 0.3 美元以下。但现有对话机器人仅能 处理 45% 的常规咨询，剩余 55%仍需转接人工，主要原因在于语 义理解深度不足和上下文关联能力薄弱。 以下是金融银行业务智能化转型的三大核心需求对比： 需求维度 传统模式痛点 指标包括：客户咨询意图识别响应时间≤800ms，复杂业务查询的 语义理解准确率≥90%，7×24 小时在线服务可用性达 99.99%。 业务赋能方面重点实现三大突破：一是智能客服场景的深度优 化，通过多轮对话系统处理 80%以上的常规业务咨询，人工坐席 转 接率降低至 15%以下；二是风险管控能力的强化，建立基于大 模型 的实时交易监测系统，异常交易识别效率提升 40%，误报率 控制在 整合宏观数据、行业报告和社交媒体情绪 - 投资组合建议需考虑 客户风险偏好与实时市场波动 - 流动性管理需实现 T+1 的现金流预 测精度（误差<3%） 技术约束方面，需特别注意金融级数据安全要求，包括对话记 录的匿名化处理（ 符合 GB/T 35273-2020）、模型推理的国产化 硬件适配（华为昇腾系列芯片支持）以及审计追踪的完整日志保存 （ 保留期不少于 6 年）。某省级农商行的压力测试表明，在并发量

GPT 2.0 首个网络安全智驾理念 首个钓鱼检测大模型 首个对话式安全助手 首个检测领域大模型 大力投入 GPT 23 年 5 月 18 日 安全 GPT 1.0 2022 年 12 月 现在 - > 未 来 多元化布局，网络安全新质生产力爆发 不限于对话聊天，利用大模型实质性提升未知威胁检测、钓鱼检测、安全运营处置等专业网安场景效果 SecurityGPT 垂直领域的安全大模型 主机钓鱼威胁检测 安全告警 / 事件自主值守 安全代码辅助开发 流量攻击威胁检测 数据资产治理与流转分析 XDR （安全运营平台） 对话式安全运营助手 流量威胁检测 智能驾驶 主机钓鱼检测 辅助驾驶 零信任平台 数据安全平台 检测类大模型 运营类大模型 其他类大模型 …… 检测大模型 模型 安全 GPT 检测大模型 事件与告警 其他语料库 [ 预 ] 训 练 微调 模型 深信服安全 GPT 任务 聊天交互 日志关联 事件分析 建议生成 辅助驾驶模式：对话式的辅助安全运营 ! 数据源 查询反 馈 ! 数据理解 与生成 ! 用户内容 反馈 数 据分析与挖掘 Prompt 提示工程 情报分析与 解读能力

是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 “ （简称 深度 求索 ”）开发的一系列人工智能模型。该模型拥有数以亿计甚至更多的参数，通 过在海量文本数据上进行预训练，学习到丰富的语言结构和语义信息；并支持智 能对话、准确翻译、创意写作、高效编程、智能解题和文件解读等多种功能。其 “深度思考 ” “ 和 联网搜索 ”功能能够更全面地理解用户问题并提供准确答案。 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司公司成立于 第三方渠道 规避官方崩溃风险，国产 GPU 加速或白嫖算力 功能受限（如对话记录不保存），需实名认证 /复杂配置 本地部署 隐私性强、永久离线，定制化 模型选择 依赖硬件性能（需高配电脑），技术门槛较高， 大部分部署的是蒸馏版本 4.1 官方渠道 DeepSeek 官方分为网页版和移动版，网页版用户点击“开始对话”并注册后 即可使用；移动版需通过手机下载注册后使用，两者功能相同。 可。如 图 1 所示，输入自己的手机号，点击发送验证码，然后可以通过接收到的验证码登 录 即可。 图 1 DeepSeek 注册页面 登录成功后，进入图 2 “ 所示界面，然后点击 开始对话 ”就可以使用。 图 2 DeepSeek 官方网站主界面 不过需要注意，那就是如何选择 V3 还是 R1 模型，可以参考下图。此外还 “ 可根据需要，选择是否勾选 联网搜索 ”。 图 3

李女士，计划通过电话会议向她介绍公司的 Agnnt 平 台产品。并尝试引导其进行购买决策。本次对话将 模烈销售人员如何有效介绍产品功能、解决客户疑 虑并促成合怍意向。 本次对话的核心目标是 1: 简明拒要地介绍 Agent 平台的技术优势与龚型使 用 场景，激发李先生的兴题 开始对话 AI 智 能 陪 练 最 近 公 司 在 评 估 A I 软 件 解 决 方 案 ， 介 别 适 合 哪 些 应 用 场 景 ? 这 样 我 可 以 更 好 地 评 估 哪 一 款 更 特 合 我 们 公 司 的 需 求 。 关 键 词 提 示 点击对话 估报告 对 话 记 最 8 5 分 / 测 分 1 0 0 客户信息采集 需 求 了 解 信任建立 话期引导 综 合 评 价 分了解了客户需求，但在客户信息采集和信任建立 A 暂能赔练 基础设置 A 阳练角色配 置 角能选障： 第 1 次 练 习 详 情 e, 隋炼列表 > ④ 评 价 配 置 ④ 评 的 配 置 ③ 话 木 配 置 背景角色 E I 对话角色 “ 肝 她 / 职 ② 首 平郑 【全时智能服务引擎：客服机器人】 智能客服机器人打造 7X24 小时的实时响应新速度 新标准。 【全域知识赋能系统：坐席辅助 & 工单助手】

代，而人机协同又让个体以前90%的弱技 能被瞬间强化 p Agent具备角色识别，规划及任务拆 解、记忆及知识沉淀、工具/技能使 用、执行动作等能力 p 采用更加高效的CUI交互模式 从技术架构演进角度 p 对话式编程时代，我们相信新的更优雅 的基于大语言模型的软件架构必将诞生 p SPQA架构是一种全新的软件架构，区别 于以前静态、有限输入、电路式的软件 架构 n State+Policy：用于感知环境状态、组织 场景：金融交易类 • 流程：SOP • 问法：发起交易，信 息提供 • API：行内接口 2.方案设计 • 场景实现流程：SOP • 大模型能力边界：是 否需要用function call • 对话流：记忆、规划 3.模型选型 • 信息抽取：基础信息、 合约、金额 • 意图识别：流程状态 • 知识检索：不涉及 • 工具调用：SOP接口 调用 4.测试环境部署 • Agent平台部署 • 生产环境工具调用API • 业务验证数据 • 账号与权限数据 6.迭代优化 • 正向业务链路设计 • 记忆优化 • 逆向业务及容错设计 • 定制化开发 5.MVP搭建 • 对话流：记忆、SOP • 子Agent拆分：信息收 集Agents • 信息收集：合约、金 额 • 业务试用验证 9.投产过程 • Agent平台部署 • 应用Agent迁移 • 定制化开发部署

Max（工具和知识边界） • 服务效率 率先应用在10086这一全球最大的客服系统，驱动客服领域行业应用破冰。 解决复杂系统智能化体系大而不稳的挑战。 系统和用户双驱动对话模式的灵活多样性。 • 客服知识融入基础模型、 进阶式学习，访问增强 • 人人对话数据精标 • 动态用户属性数据和业务 知识补充 • 交互模式升级 • 单一界面 → 360度全方位 提前想你所想 • 服务中双方情感流动，拟人化 • 外部系统和工具集成，贯通客服咨 询到运营分析全流程 从底层知识库、到接口级别的API、到系统 界面级别的解析和集成 简单入口、现有系统重用和系统伴随，提供润物细无声的服务。 可与大模型及坐席同时对话， 享受更便捷、更贴心的服务 与大模型进行知识与能力的补充， 提供更暖心、更舒心服务 为客户提供咨询查询办理等服务， 为坐席提供实时转述提示等功能 沟通场 客 户 客 服 客 户 机器人