现在，大模型在各行各业的应用备受瞩目。特别是在银行业，对大模型的应用，尤其是智能客服领域的探索，引起了广泛关注。这其中，有许多有趣的内容值得我们深入探讨。

智能客服的技术演进起点

智能客服刚起步时，规则型聊天机器人成为基础。那时，这种模式简单明了，仅依照既定规则回应客户。例如，在银行网点，工作人员会提前设定可能的问题及答案。然而，随着时间的流逝，这种模式的不足逐渐显现，面对复杂问题显得力不从心。随后，技术进步，模式匹配型聊天机器人逐渐崭露头角，取而代之。

过了一段时间，机器学习技术被引入其中。此时，聊天机器人的性能与之前相比有了显著提升。在大型银行的客服场景中，它已能应对较为复杂的对话。例如，当客户询问不同种类贷款的申请条件差异时，这种机器人能够提供一个大致且可靠的回答。

深度学习带来的变革

后来，深度学习技术崭露头角。这一变化对聊天机器人领域产生了重大影响。比如，银行中的部分高端客户对客服服务有着极高的要求。此时，运用深度学习技术的聊天机器人便派上了用场。借助RNN、GAN等AI技术的融合，它们能与客户进行更加自然、人性化的交流。当面对情绪激动的客户咨询理财产品亏损问题时，它们能够恰当地理解并回应客户情绪，同时提供相应建议。

大模型技术推动升级

大模型技术的问世让聊天机器人技术更上一层楼。然而，这并不意味着旧技术被完全摒弃。实际上，新技术在部分模块上进行了改进。比如，自然语言理解模块因大模型的应用而增强了功能。尽管如此，对于某些特定任务，我们仍可沿用之前的基于规则的方法。例如，在银行处理数据查询这类特定交互时，仍可使用正则表达式逻辑。

银行业的谨慎策略

金融界对要求极为严格，大型模型存在幻觉问题。因此，银行尚未将大模型直接用于向客户提供服务。目前，它们主要是在内部使用，比如协助客服和运营人员提升工作效率。这一点不难理解。比如在处理大额转账咨询时，直接使用不太可靠的大模型面向客户，风险实在太高，所以先从内部辅助做起，更为稳妥。

智能客服发挥价值的环节

沙丘智库的研究显示，这一基于大型模型的智能客服方案在多个环节渗透率较高，且具有显著价值。以对话内容总结为例，假设银行客服接到电话，大模型能快速概括客户需求，协助人工客服提前填写工单，并提供对话摘要，从而显著缩短客户等待时间。再来看机器人客服方面，它有助于机器人更好地理解客户意图，对内容分类更加精确。例如，当客户询问信用卡优惠活动时，机器人能准确推荐。

五大行的应用探索现状

我国五大国有银行在大模型与智能客服的结合应用方面取得了显著进展。目前，绝大多数人，超过95%，对大模型AI有了较为前沿的理解。当多数人还在与AI进行简单对话时，你已经能够训练AI了。继续深入学习，你将学会构建私有知识库，以此扩展AI的功能。通过这样的学习，你将能够找到与大型模型相关的工作。如果全面掌握，对全球大模型有全面了解，你甚至可以找到适合自己的创业机会，成为一名高级产品经理。

提及此事，大家是否觉得能在这波大模型与银行业的融合趋势中占得一份利益？若有所思，不妨点赞并转发，邀请更多人参与讨论。