DeepSeek作為一種強大的人工智能技術，為銀行業的變革帶來了新的契機。

然而，當眾多廠商將"接入DeepSeek"作為同質化競爭標簽時，大模型應用也陷入了高度同質化、難以快速落地產生成效的瓶頸之中：

功能標配：同源的大模型讓產品陷入"在相似的功能層面上打轉"，功能強大，卻用起來不順手。場景失焦：脫離業務邏輯的"智能功能"成為數智化櫥窗擺設。價值懸浮：算法精度提升未能轉化為可量化的業務指標改善。

突圍同質化

容聯云大模型應用的“雙引擎”戰略

容聯云深知，僅僅接入DeepSeek并不能自動轉化為競爭優勢，在銀行業，大模型的通用能力僅是起點，行業規則與業務邏輯的深度耦合才是智能化的核心戰場。

銀行業需要的是"精準工具"，而非"標準化的工具箱"。容聯云以行業定制化×場景垂直化的雙引擎驅動，打造“因地制宜”的銀行大模型應用解決方案：

行業定制化：結合銀行特點、客戶需求與特定場景，打造銀行業大模型應用調優框架，使DeepSeek的基礎能力與銀行業務知識庫實現參數級融合、打造1000+ 金融 業務場景模板，讓AI精準理解銀行專屬語言，滿足銀行定制需求。場景垂直化：深度聚焦銀行客服、 營銷 、銷售、內部管理、質檢場景，通過業務拆解、流程建模、價值驗證，使技術與業務高度契合，這不僅能解決簡單場景問題，在復雜業務場景中更具優勢。

技術回歸 商業 本質

讓大模型應用成為利潤中心

當行業還在爭論大模型的參數規模時，容聯云已與近10家銀行客戶，共同探索出6個確定性場景，并實現智能化投入的可驗證商業回報。

#實踐場景1 智能客服x某股份制銀行

在該股份制銀行的復雜咨詢場景中，容聯云大模型應用Virtual Agent首次解決率（FCR）達85%，較通用模型提升23.5%；自助辦理率提升至81%，轉人工率降低50%+，單次話后客戶轉化率提升30%。

#實踐場景2 知識應用x某農商行

在某農商行實際驗證中，使用通用大模型應用時，理財經理因AI錯誤解釋"業績比較基準"概念引發客戶投訴，切換容聯云大模型知識助理Knowledge Copilot后，合規話術自動生成準確率提升至99%，相關投訴趨近于0。

#實踐場景3 風險質檢x某城商行

銀行必須遵守嚴格的監管要求，容聯云大模型質檢代理QM Agent內嵌銀保監會等合規邏輯，可深度識別違規內容，尤其針對文字 游戲 這種隱性違規表述，而通用模型因缺少對銀行業務的深入理解，難以準確識別隱晦風險項。

某城商行用容聯云質檢代理測試后，變相違規識別準確率達96%，合規審計人工耗時減少72%。

#實踐場景4 需求挖掘x某城商行

某城商行與容聯云開啟基于DeepSeek的會話洞察代理項目探索，會話洞察代理擁有更強的思考與銀行業務理解能力，需求提取準確率較通用大模型提升30%。

例如，同樣的一句：最近總是刷爆卡，你們額度管理有問題。

通用大模型：能聽懂，需求標記為：提升信用額度。

基于DeepSeek的會話洞察代理：聽懂以后深度思考，為什么客戶會有這個需求。后識別真實痛點：客戶現金流管理能力不足，并挖掘潛在需求——推薦該客戶賬單分期+財務規劃服務組合。

#實踐場景5 營銷轉化x某城商行

在營銷領域，某城商行依托容聯云“大模型坐席助理Agent Copilot”，通過分析行內外數據，自動生成涵蓋營銷對象基本情況、產業研究、營銷策略、營銷話術和推薦產品的個性化營銷方案，大幅提升了客戶經理的營銷轉化效率。高價值客戶挽留成功率增加25%。

#實踐場景6 客服培訓x某城商行

為該城商行打造容聯云大模型陪練代理Coach Agent，基于該銀行私有數據，生成專屬題庫，并根據坐席能力，生成千人千面的陪練腳本，通過客戶咨詢、產品推薦到風險評估等各個環節再現業務流程，為坐席提供“沉浸式”仿真培訓體驗。

通用模型：通過率92%，但上崗后實際投訴處理失敗率41%

容聯云陪練代理：培訓員工首次解決率提升至89%。

結 語

容聯云大模型應用在銀行行業的場景化實踐正在證明：大模型的終極價值不在于技術炫技，而在于能否成為銀行業務增長的"可編程生產要素"。

未來，容聯云將繼續攜手銀行客戶與生態伙伴，探索更多創新應用場景，推動銀行業在智能化浪潮中邁向更高層次的發展。