當前，在銀行業激烈的市場競爭中，存在一個較爲突出的運營難題——用戶日益增長的個性化需求和私有雲（安全保障）資源響應不足之間的矛盾。

一方面，銀行傳統運營模式在信用卡營銷、理財服務、逾期提醒等多個場景已面臨諸多效率瓶頸。以信用卡營銷爲例，傳統的人工營銷，有超85%的長尾客戶無法被有效觸達，大量網點資源投入卻難以獲得相應回報。嵌入數智化的用戶運營系統以實現降本增效，不僅是行業共識，也是國家宏觀政策的指引。

另一方面，银行为提高用户信息安全等级而使用的私有雲IT架构，资源专用，响应速度相对较慢，扩展能力受限于企业自身资源和规划，难以灵活调用市场上更先进的数字化产品。

九四智能基于多年的銀行業智能用户运营，带来“大模型联络中心+混合云”的智能用户运营方案，助力银行构建合规增效双驱运营体系。

01 大模型联络中心，企业降本增效的战略选择

大模型联络中心是融合了 AI 大语言模型和云通信技术，以实现稳定、智能化通话联络的客户服务平台，能有效推进企业营销与服务效率提升。

核心产品为AI大模型电话，基于銀行業大模型可自然流畅地应对客户的高频问题，支持方言识别、情绪识别等，能前置分流 80% 以上的标准化场景，降低人工坐席压力，提高首问解决率。

對于AI處理不了的複雜問題，系統支持實時轉接人工，AI在後台爲坐席實時提供客戶背景、話術引導、知識推薦、風險預警等信息，提供用戶服務質量。

同時AI大模型電話，支持串聯智能短信、微信、企業crm等多個外部系統，一站式覆蓋營銷拓客、用戶活躍、業務服務、用戶關懷等用戶全生命周期場景的自動化智能運營，提升企業營銷效率。

02 使用混合云部署的特点

使用混合云的方式部署，能补足銀行業对数据安全的要求。

首先混合云架构下，应用与数据分离。AI大模型电话应用部署在公有云，敏感数据存于私有雲，采用专线或SD-WAN技术实现跨云数据传输加密，可以有效保障数据的安全性和隐私性。

其次，該部署方案建有雲端彈性資源池，靈活調整資源配置。當業務高峰期來臨時，銀行可以快速從公有雲獲取更多的計算資源，以滿足業務需求，如語音合成、大規模並發外呼；而在業務低谷期，銀行可以減少資源使用，降低成本。

在數據協同傳輸方面，該方案采用專線或SD-WAN技術實現跨雲數據傳輸加密，結合API網關統一管理服務調用接口確保語音質檢、話術推薦、用戶畫像等功能模塊的跨雲協作。

03 大模型协助风险控制，降低人工压力

除了混合云部署方式在架构层面的数据安全保障，在与用户沟通层面，九四智能基于多年的銀行業服务经验和大模型技术能力，研发了一套囊括话术、线路、人工坐席质检的智能风控协同方案，助力銀行業提高用户服务体验，规避潜在风险内容。

在话术内容安全把控上，九四智能AI大模型电话内置銀行業比较新知识词典，通过大模型自回归生成动态合成回复，实现AI自主对话；结合prompt约束、敏感词检测拦截等风控措施，保障对话内容和业务目的的可控。

此外，AI大模型電話具有“意向挖掘”能力，並不只是簡單的“意向篩選”，Agent還會圍繞著業務特征來做挖掘，可以根據需要引導對話的方向，以達到預設的目標或結果。

在線路安全方面，九四智能通過與多家優質通信運營商建立深度合作，構建了多線路冗余備份機制。銀行在進行大規模外呼或重要客戶服務時，即使某條線路出現故障或遭受惡意攻擊，系統也能迅速自動切換至備用線路，確保大規模呼叫任務的連續性和穩定性。

針對不太能接受電話觸達方式的用戶，AI能根據預設規則，自動加入禁呼名單。

而在人工坐席質檢環節，當系統檢測到潛在風險對話，如涉及違規金融産品承諾、誘導性過高風險投資等敏感詞彙時，系統會立即發出預警，並爲坐席人員提供合規的話術建議，引導對話回到安全、專業的軌道。這一功能不僅保障了銀行對外溝通的合規性，也避免了因不當言辭引發的客戶信任危機和監管風險。整個作業數據全程記錄在案，可抽取、可追溯、可質檢，持續改善提升作業合規。

目前，已有多家銀行在部分業務場景中應用九四智能的AI大模型電話混合雲方案，並取得了顯著成效。某股份制銀行在信用卡營銷項目中，引入該方案後，成功觸達的長尾客戶數量提升了40%，營銷轉化率提高了25%，同時營銷成本降低了80%。在逾期提醒業務中，通過智能風控協同確保溝通內容合規，客戶還款意願提升了22%，有效降低了銀行的不良資産風險。

展望未来，随着 AI 技术的不断演进和混合云架构的持续优化，九四智能将进一步深化与銀行業的合作。

一方面，持续提升大模型的智能化水平，使其能够更好地理解銀行業务的复杂性和用户需求的多样性，为银行提供更加准确、个性化的用户运营服务。

另一方面，加强与银行内部系统的深稛嶷合，实现数据的无缝流通和业务流程的自动化，助力银行构建更加有效、智能、安全的数字化运营体系，在激烈的市场竞争中脱颖而出，为用户提供更优质、贴心的金融服务体验。

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