当前，在银行业激烈的市场竞争中，存在一个较为突出的运营难题——用户日益增长的个性化需求和私有云（安全保障）资源响应不足之间的矛盾。
一方面，银行传统运营模式在信用卡营销、理财服务、逾期提醒等多个场景已面临诸多效率瓶颈。以信用卡营销为例，传统的人工营销，有超85%的长尾客户无法被有效触达，大量网点资源投入却难以获得相应回报。嵌入数智化的用户运营系统以实现降本增效，不仅是行业共识，也是国家宏观政策的指引。
另一方面，银行为提高用户信息安全等级而使用的私有云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银行业智能用户运营，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，基于银行业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。
对于AI处理不了的复杂问题，系统支持实时转接人工，AI在后台为坐席实时提供客户背景、话术引导、知识推荐、风险预警等信息，提供用户服务质量。
同时AI大模型电话，支持串联智能短信、微信、企业crm等多个外部系统，一站式覆盖营销拓客、用户活跃、业务服务、用户关怀等用户全生命周期场景的自动化智能运营，提升企业营销效率。
02 使用混合云部署的特点
使用混合云的方式部署，能补足银行业对数据安全的要求。
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，敏感数据存于私有云，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，该部署方案建有云端弹性资源池，灵活调整资源配置。当业务高峰期来临时，银行可以快速从公有云获取更多的计算资源，以满足业务需求，如语音合成、大规模并发外呼；而在业务低谷期，银行可以减少资源使用，降低成本。
在数据协同传输方面，该方案采用专线或SD-WAN技术实现跨云数据传输加密，结合API网关统一管理服务调用接口确保语音质检、话术推荐、用户画像等功能模块的跨云协作。
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银行业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，助力银行业提高用户服务体验，规避潜在风险内容。
在话术内容安全把控上，九四智能AI大模型电话内置银行业比较新知识词典，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大模型电话具有“意向挖掘”能力，并不只是简单的“意向筛选”，Agent还会围绕着业务特征来做挖掘，可以根据需要引导对话的方向，以达到预设的目标或结果。
在线路安全方面，九四智能通过与多家优质通信运营商建立深度合作，构建了多线路冗余备份机制。银行在进行大规模外呼或重要客户服务时，即使某条线路出现故障或遭受恶意攻击，系统也能迅速自动切换至备用线路，确保大规模呼叫任务的连续性和稳定性。
针对不太能接受电话触达方式的用户，AI能根据预设规则，自动加入禁呼名单。
而在人工坐席质检环节，当系统检测到潜在风险对话，如涉及违规金融产品承诺、诱导性过高风险投资等敏感词汇时，系统会立即发出预警，并为坐席人员提供合规的话术建议，引导对话回到安全、专业的轨道。这一功能不仅保障了银行对外沟通的合规性，也避免了因不当言辞引发的客户信任危机和监管风险。整个作业数据全程记录在案，可抽取、可追溯、可质检，持续改善提升作业合规。
目前，已有多家银行在部分业务场景中应用九四智能的AI大模型电话混合云方案，并取得了显著成效。某股份制银行在信用卡营销项目中，引入该方案后，成功触达的长尾客户数量提升了40%，营销转化率提高了25%，同时营销成本降低了80%。在逾期提醒业务中，通过智能风控协同确保沟通内容合规，客户还款意愿提升了22%，有效降低了银行的不良资产风险。
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银行业的合作。
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银行业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度融合，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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