金融智能客服的“模力时刻”：大模型驱动下的技术跃迁

在一家头部金融公司的运营中心，总监李明（化名）的目光总是在两根曲线上游移——“接通率”与“客户满意度”。他苦笑着说，“这是我们的生命线。一根是成本，是饭碗；另一根是体验，是悬在头上的剑。”

李明的焦虑，来自我们采访过的一个行业客户心声，可以说也是过去多年来金融客服行业的集体写照。

我们都曾碰到过那个笨拙的「客服」。你问利率，它给你背产品说明；你问额度，它让你重复问题；你稍微带点情绪，它就卡壳，只会一遍遍重复“对不起，我没明白”。

企业像训练鹦鹉一样，给它喂了成千上万条「话术」，搭建了迷宫般的「流程树」，试图让它模仿人的对话。结果造出的，是一个脆弱的答题机器，它只能走在预设的轨道上，一旦用户偏离剧本——打断、追问、哪怕只是换成口语化的说法，最终，电话那头是暴怒的客户，电话这头是无奈转接的人工坐席。人机都不满意，这是我们被困住的尴尬地带。

直到一次偶然，我正刷着手机，误入了一个直播间，才了解到现在的「智能客服」，早已不可同日而语。用一个词形容，就是变得有“活人感”。

我们通过一个情景演示，直观感受一下现在的智能客服，已经next level了。

智能客服：“你好，你是张先生吗？”

张元（扮演客户）：“是的，哪位？”

智能客服：“张先生？我是云客服，我们现在给您账户里面发了一张优惠券，活动截止到晚上8点，到时候您可以……”

张元：“怎么操作呀？怎么领取呢？” （突然打断，并提出一个流程外的问题）

智能客服：“您可以到我们云客服APP或点击短信中的链接，您也可以到手机的拦截里面找一下云客服开头的短信，还请尽快操作哦。”

张元：“在微信上能领吗？”（这里开始测试客服的知识问答能力）

智能客服：“可以的，您可以到我们云客服微信小程序里操作也是一样。” （流畅接住，毫无卡顿）

张元：“好的，我等下就去看一看。好，再见。”

智能客服：“好，那我这边就先不打扰您了，祝您生活愉快，再见。”

通话结束后，屏幕右侧立刻弹出这通电话的「会话分析」，整个通话的SOP流程一目了然，甚至客户的情绪、语气、意图都被精准捕捉，并分析客户意图。

顺手查了下数据，才发现因为大模型，这种有活人感的智能客服，未来不但会越来越多，甚至真的会给金融企业省钱。Gartner数据显示，到2025年，80%的公司正在或计划采用AI聊天机器人进行客户服务。而Plivo数据指出，AI驱动的客服团队节省了45%的通话时间，解决客户问题的速度提升44%。

金融客服非变不可的「十字路口」

变革的发生，往往始于旧模式的难以为继。

“传统的人工外呼和传统的机器人外呼，都进入了业务瓶颈期。”直播间里，阿里云新金融行业线高级解决方案架构师霍俊涛直指根本问题。

说起传统的人工外呼，最大的痛点正是“人工”，人员流失率高得惊人。一个熟手坐席的培养周期至少要3-6个月，培训成本和时间投入都很大，而居高不下的流失率，就像一个永远填不满的沙漏，服务质量很难保持稳定。

雪上加霜的是，客服这个行业的业务目标也在变化。以前，大家关注的是三个维度——“客户满意度”、“电话接通率”、“通话时长”。

而现在，KPI直接变为一个维度——“业务成单率”或“业务转化率”。说白了，客服不再是花钱的部门，而是被推到了利润中心的前线。

当行业开始用机器人外呼，结果却是从一个坑跳进另一个坑，因为即便引入了NLP（自然语言处理），传统的机器人外呼已经存在三大硬伤。

硬伤一，理解不足混淆意图，俗称“听不懂人话”。传统的机器人外呼，严重依赖关键词匹配，每个意图可能配置50条相似话术，导致它对于模糊、口语化、上下文混淆的表达束手无策。用户说“利息多少”它能懂，但如果说“用一万块钱一天大概要还多少啊”，它可能就懵了。

硬伤二，剧本流程配置复杂，俗称“死脑筋”。传统方式上，运维人员通过类似流程图的方式配置对话流（SOP），像个写死的剧本。导致一个复杂的业务流程，可能配置成百上千个对话节点，不仅构建成本高，后期维护更是噩梦。

硬伤三，机械感无人情味。传统客服的回复内容固定，语音合成（TTS）技术生成的语音，一听就是机器人，缺乏亲切感，用户自然不想多聊，更别提转化率。

这三个硬伤，就像三座大山，压得传统客服喘不过气。而大模型的出现，就是那把移山的“斧子”。

与传统的NLP客服相比，在大模型加持的智能客服，具有更强的拟人化、自然语言理解、个性化服务、多模态交互和情感分析等能力。

首先，它的响应速度在300毫秒以内，尽可能消除对话的延迟感。其次，它能够处理包括文本、语音、视频在内的多模态输入，对于标准问题，可以映射知识库给出精准回答；对于流程外的“逃逸问题”，它也有生成式能力，实时生成补充话术，不卡壳和兜圈子。

更进一步，在金融这类高风险行业，大模型加持的智能客服，让风控也走向了“实时”。大模型能在通话过程中实时进行质检和风控，一旦识别到潜在的合规风险或客户投诉倾向，会立刻向坐席发出预警，从而提前干预和安抚，将问题化解于萌芽状态。

直播间里，霍俊涛将大模型加持下的智能客服的进化，总结为一个非常传神的词——模力时刻。

这五项能力，就像五根支柱，撑起了一个全新的智能客服体验，它是一个真正意义上的数字员工，一个能听懂、会思考、有温度的伙伴。

当然，大模型加持的智能客服虽好，但也不是一步到位。霍俊涛讲到，在实际落地实践中，智能客服存在三种使用范式。

范式一：入门级（筑基）。利用「通用大模型+知识库」的模式，快速搭建一个能处理标准问答的客服系统。这适合业务场景相对简单的起步阶段。

范式二：进阶级（结丹）。在「语音场景（ASR/TTS）」，引入专业的「智能体（Agent）」，并与企业自身的「业务流程（Workflow）」相结合，这使智能客服能处理更复杂的业务。

范式三：高阶级（元婴）。这是最高阶的形态，通过对「语言热词」、「意图判断模型」进行专项训练和优化，实现对客户语言的深度理解。同时，将「Agent、业务流程（workflow）与质检模型训练」全面打通，形成一个高度自动化、智能化的服务与运营闭环。

‍庖丁解牛，一步步唤醒你的专属客服

概念讲完了，实操环节开始了。阿里云新金融行业线技术服务专家张元介绍：“智能客服核心技术由4个部分组成：语音识别（ASR）、实时会话、语音合成（TTS）、会话分析。”

第一步，语音识别（耳朵）：负责将用户的语音，通过语音大模型，实时转成文字。

第二步，实时会话（大脑），这是最重要的部分：根据识别出的文字，借助Qwen-Plus大语言模型，从预设的意图知识库中快速理解用户的真实意图，并准备话术来回应。

第三步，语音合成（嘴巴）：把准备好的话术，用个性化声音说出来。

第四步，会话分析（记忆中枢）：电话挂断后，生成完整的通话日志，分析结果会沉淀到客户管理系统中，为下一次服务做好数据准备，实现经验积累和持续优化。

我们整体来庖丁解牛，看看这个有活人感的智能客服具体是怎么练成的。

第一刀：造“耳朵”——让机器听得懂。

“我们用到的第一款核心产品，是阿里云的智能语音交互。”张元说，它的核心作用就两个：把声音转成文字（ASR），再把文字转成声音（TTS）。这里举几个例子：

·智能断句：人说话是流式的，机器怎么知道你一句话说完了？这里可以设置最大静默时间（默认值为800毫秒），超过这个时间不说话，就认为是一句完整的话。

·噪音参数阈值设置：环境音嘈杂的情况下，可能会影响主体声音的识别，这部分也需要设置一个阈值。

·热词库：金融行业有大量专业术语，比如“逾期”“借贷”“云小贷”等，或者一些特定的产品名。把这些词加入热词库，就能大大提升识别准确率。

第二刀：调“嗓子”——让声音充满“人情味”。

“耳朵”听到了声音，接下来就轮到“嘴巴”——语音合成（TTS）。

这部分同样在智能语音交互产品中。模型本身支持数百种语言，像粤语、河南话、陕西话等方言，还有客服音、萝莉音等特色音色。而且它还支持声音复刻（Voice Cloning），也就是说，企业可以复刻自己品牌代言人、金牌销售、甚至CEO的声音，打造独一无二的品牌声音。

“最近的模型，甚至能提供情感指数的调节，比如客户如果情绪激动，我们可以用一种更安抚的语气去回应。”张元补充说明。这让我想起了电影《Her》，一个好的声音，本身就是一种强大的沟通力量。

实际演示中，进入阿里云官方网站，直接搜索「智能语音交互」，就可以找到它的控制台。进入控制台之后，界面非常简单，点击「开始创建项目」，选择项目类别，包括「语音识别」、「语音合成」、「会话分析」，根据需求勾选或全选即可。

当然，对于追求极致性能的金融行业来说，通用模型是不够的，如何让模型更懂金融业务？这里，「智能语音交互」平台提供了一个“自学习平台”，用于模型的专项优化。优化主要通过两种方式进行：

第一种是热词优化。这正是对上文提到的“热词库”功能的具体实践。在平台上，可以将业务中高频出现的专业术语、人名、地名、产品名（如“云小贷”）等批量添加进去。如此，模型在识别时就会优先匹配这些词汇，提升垂直业务场景的识别准确率。

第二种是更深度的模型定制。如果企业已经积累了大量的通话录音和文本标注，就可以将这些语料上传，形成一个专属的「数据集」。然后，利用该数据集对基础模型再训练，打造一个完全契合自身业务场景的定制化模型。训练完成后，平台还支持效果评测。

张元展示了他此前做的评测结果，使用通用模型时，准确率是98.15%；但当他上传自有语料训练后，新模型的准确率提升至99.31%。这意味着，企业投入的语料越丰富、质量越高，模型效果的提升越立竿见影。

第三刀：建“大脑”——智能客服的核心。

这是全场最关键的部分。客服聪不聪明，关键就看大脑。这个“大脑”，在阿里云的产品体系里，叫做「通义点金」。

“做智能客服系统，如果能把意图识别准，基本上它的回答就非常准了。”张元一语道破天机。

那么，什么是“意图”？

举个例子：用户可能会说“怎么操作？”、“如何领取？”、“在哪儿弄？”，这100种不同的问法，背后的“意图”其实只有一个——询问操作方法。

通义点金的核心能力，就是构建一个强大的「意图库」。当然，意图也分两种：

第一种，是流程意图，服务于特定业务流程的意图，比如“核验身份”、“产品邀约”、“客户挽留”。这些意图是有先后顺序、强流程性的。

第二种，是知识意图，客户随时可能提出的问题，比如“利息多少？”、“卡冻结了怎么办？”。这些问题是发散的，可以在流程的任何节点插入。

这种“流程意图+知识意图”的双轨制设计，完美平衡了“会办事”和“会回答”两大需求，让客服既能沿着主线任务前进，又能随时处理用户的突发情况或节外生枝。

在通义点金的界面上，我们该如何一步步搭建好「意图库」？

实际演示中，进入阿里云官网，直接搜索「通义点金」，就可以找到它的控制台，核心在于三步走。

第一步是创建「意图库」，可以先起个名字，然后在库中添加具体的「意图」，例如询问利息，并附上详细描述，比如“用户咨询关于贷款、存款等产品的利率问题”，这个描述非常关键，它能帮助AI判断用户的提问是否命中了这个意图。其中，通义点金一个很智能的功能是「递进话术」，用户第一次问，智能客服回答A话术（一个相对简洁的回答）；用户第二次还问，自动切换到B话术（一个更详尽的解释），让沟通更具层次感和人性化。

第二步，则是为意图库搭建一个「对话场景」，输入场景名称，需要配置关键的对话元素，包括决定第一句话的“开场白”和应对未知问题的“兜底话术”，开场白甚至可以设置节日问候；兜底话术，则是当系统出现参数异常等意外情况，或者完全没听懂用户在说什么时，需要回复的通用话术，避免冷场。

第三步，设置「会话总结」。这是非常实用的一个功能，设置提示词，让AI在每次对话结束后，自动提炼要点，例如“用户关注的要点是什么？”、“用户情绪如何？”、“是否需要人工跟进？”等。完成所有配置后，点击“发布”，即可选择将该服务应用于“语音”或“文字”渠道，一个完整的智能对话场景便搭建成功并正式上线。

现场被问到“如果客户表述模糊，系统如何精准判断”，张元分析说：“以前，我们用小模型做智能客服，依赖关键字去匹配；现在，大模型有点像人脑，能根据上下文去思考和判断，把一个模糊的问题定位到比较精准的意图上。”

第四刀：通“经脉”——与企业系统无缝集成。

一个智能客服，如果不能和公司的CRM、订单系统打通，那就是一个信息孤岛，价值将大打折扣。所以，如何通过API将「通义点金」的智能对话能力与企业的现有系统无缝集成，是实现商业价值的关键一步。

整个集成过程的核心，是通过调用通义点金提供的两个核心API来完成的：「CreateDialog（创建外呼会话）」接口和「RealTimeDialog（实时会话）」接口。这套流程将外部系统、对话参数、意图识别和语音交互串联起来，形成了一个交互闭环。

现场演示了两个核心API的调用过程：

1、CreateDialog (创建外呼会话)，这个接口是每一通智能客服的“起点”。在电话拨通前，企业系统可以先从自身的客户管理系统（CRM）里捞出客户的画像信息（比如姓名、会员等级、历史订单、可用优惠券等），然后，通过调用CreateDialog接口，将这些个性化的参数，连同指定的场景码、意图库ID等信息，一并传递给通义点金，此接口调用成功后，会返回两个关键信息：一个是根据预设模板生成的个性化“开场白”，另一个是这通对话的唯一凭证Session ID。这样，智能客服一开口就能精准说出：“张先生您好，我们留意到您的账户里有一张免息券即将到期……”——真正实现了千人千面的个性化沟通。

2、RealTimeDialog (实时会话)。当开场白播报完毕，通话就进入了实时交互阶段。语音识别（ASR）服务会将客户的语音实时转写成文本，然后连同上一步获取的Session ID一起，通过此接口发送给「通义点金」这个“大脑”。“大脑”接收到文本后，会立即进行意图识别，并从意图库中匹配最合适的应答话术返回。这个过程在毫秒间完成，循环往复，构成了完整的对话流程。

此外，「智能打断」能力也在此环节实现。系统在通过TTS播报话术的同时，会持续监听用户线路的声音。一旦检测到用户开口，它会通过规则和模型判断这是否为一次有效的打断，而非背景噪音或无意义的叹词。如果判定为有效打断，系统会立即中断当前的话术播报，并对客户新的问话进行意图识别，然后迅速给出新的回复，整个过程流畅自然，极其拟人。

第五刀：再“进化”——通过模型微调从“能用”到“好用”。

当一套智能客服系统上岗后，也就正式进入了精细化运营，这里有一个高阶玩法：「模型微调」，目的很明确，让效果更好、成本更低。

我们通过两个实例来看看：

首先是「意图识别微调」。随着业务数据的积累，我们可以收集大量真实的“客户问题-标准意图”标注数据，利用这些高质量的自有数据对模型进行全参数微调训练，能够让模型更懂“金融业务黑话”和“用户表达习惯”。其结果是，意图识别的召回率和准确率提升了，同时，通过将模型从Qwen-Plus这样的大模型替换为微调后的小模型（如Qwen3-8b），响应时间甚至可以从600毫秒降低到100毫秒，效果不降反升（从93%提升至96%），实现了“又快又准”。

其次是「质检场景微调」。传统的智能客服质检，为了覆盖复杂的质检规则，往往需要搭建一个由多个大模型协作的复杂Agent链路。这种方式虽然效果不错（达到91%），但响应时间极长，通常需要20秒以上，因此只能用于通话结束后的“离线批量分析”。

而通过「模型蒸馏」技术，我们可以把这个复杂链路的运行日志，即大模型（如Qwen-Plus）的完整思考链，作为养料来训练一个更小、更专注的轻量化模型（如Qwen3-8B）。这个被教会了复杂逻辑的小模型，效果几乎无损（达到90%），但响应时间却能被压缩到惊人的200毫秒，这使得原本只能用于事后分析的「离线质检」，变成可以在通话中实时发现问题、实时提醒坐席的「实时质检」，其业务价值不可同日而语。

至此，我们似乎已经手搓了一个金融行业智能客服，但正如霍俊涛在直播结束前所说，这一切并非是为了打造一个完美的 “替代品”——新一代智能客服的核心价值，在于构建一个“人×AI×流程”协同增益的飞轮。

在这个飞轮中，AI负责处理海量的、重复性的工作，并将非结构化的对话，沉淀为结构化的数据资产。而人，则从繁重的执行中被解放出来，专注于处理更复杂、更需情感共鸣的场景，以及更重要的是，运营和优化AI这位“数字员工”。

说到持续优化AI这位数字员工，就在2025年12月23日，阿里云为智能客服的“听说”能力再添新引擎——「通义百聆语音双子星」正式发布并同步开源！在“说”的能力上，Fun-CosyVoice3模型将首包延迟降低50%，让对话响应更快；在“听”的能力上，Fun-ASR模型不仅在噪声场景下准确率达到93%，还支持31种语言混说、方言口音乃至歌词说唱识别，并将首字延迟压缩至160毫秒。同时，Fun-CosyVoice3和Fun-ASR-Nano等轻量化模型的开源，也为企业提供了成本更低、部署更灵活的选择。

而为了帮助从业者持续站在潮头，阿里云《模力时刻》系列直播，将继续深挖更多核心业务场景。据预告，在2026年1月中下旬直播将带来「保险场景」专场，继续深入一线，分享可落地的实操技巧与避坑指南。