大模型技术所构建的智能客服可以改变传统的人机交互过程，自动生成对话流程让运营智能客服更简单，在复杂缠绕问题解决率、人机交互感知程度，以及意图理解、流程构建、知识生成等运营内容的效率不断提升，同时也面临数据安全性和合规性的挑战。在金融行业智能客户场景，需要大量数...

这是个很有意思的问题，非常有启发性。我想这个问题可以拆分成两个部分考虑，一是纯文本的情况下是否能分析出情感成分，二是加入多模态数据啊，利用语音或视频加大信息获取，是否能从语音或视频数据里面得出情感的准确把握。第一部分，文本信息本身肯定能够承载情感，如果是客服投诉这...

数据清洗的步骤 (1)数据收集:从不同来源收集数据,包括客户信息、交易记录、市场数据等。 (2)数据预处理:对数据进行初步清洗,包括去除重复数据、缺失值处理、异常值处理等。 (3)数据整合:将不同数据源的数据整合到一起,确保数据的一致性和完整性。 (4)数据验证:对数据进...

在银行客服领域，应用大型AI模型可以极大提升服务效率和质量，降低运营成本。然而，为了确保智能客服系统的有效性和合规性，建立一个全面的评价体系至关重要。这个体系应该包括对用户满意度的评估和对业务合规性的监控。以下是建立这样一个评价体系的步骤和考虑因素：确立评价指标...

在智能客服等适合的落地场景中，落地大模型可以按照以下步骤进行：（1）企业训练大模型时如何准备训练数据？确定训练数据的来源：可以使用企业内部的历史对话数据、客户交互数据等。此外，还可以考虑使用公开可获得的数据作为补充。数据清洗和预处理：对训练数据进行清洗、去除噪声和异...

处理大量敏感数据和保护用户隐私对金融机构来说是至关重要的。以下是一些金融机构可以采取的措施来处理敏感数据并保护用户隐私的建议：数据分类和访问控制：对敏感数据进行分类，并根据用户角色和权限实施严格的访问控制策略。只授权特定的员工或系统访问敏感数据，并确保访问日...

银行业可以利用大语言模型来优化智能客服，并提高客户体验和满意度。以下是一些方法和面临的潜在问题以及如何处理这些问题的建议：提供自动化答案：使用大语言模型可以创建一个智能客服系统，能够自动回答常见问题，例如账户余额查询、交易历史等。这可以提高客户的满意度，因为他们...

在银行业训练大语言模型时，特别是在优化智能客服方面，可能会面临以下数据处理方面的挑战，并提供相应的解决方案：数据缺失：银行数据可能存在缺失的情况，例如客户信息的不完整性或特定领域的知识缺失。解决这个问题的方法之一是通过数据增强技术，如数据插值、合成数据或基于相似性...

这个简单利用外接知识库方式langchain+chatGLM/Wenda项目都可以参考其实就是知识库向量化，问题向量化，最后做相似度匹配。

我理解主要是通过api接口，在接入的同时系统自动调出客户当前的资产负债状况，最近的交易明细，购买产品的状况。在提问的时候，通过nlp系统解析问题中的关键字，识别询问的实体、关系等，找到关联的问题，引导客户按照提问已有的问题。使用知识图谱的好处在于，可以快速的查询出客户周边...