高效、智能、有温度！中关村科金电销大模型如何助力业绩增长近70%？

电销大模型：您好，李先生吗？

李先生：对，你是谁呀？

电销大模型：我是之前跟您联系过的回访专员……

李先生：我现在在地铁上，不方便，就这样吧！

电销大模型：哦，您是在下班回家的路上吗？下班路上可以听听音乐放松下，要不我晚点再联系您……

李先生：你现在说吧！

电销大模型：好的，李先生。此次给您来电是想邀约您把某某平台的**万元提现到您的银行卡上，如果能保持良好的使用记录，之后会有提高固定额度**元的活动。

李先生：OK。

电销大模型：那这边建议李先生一会儿方便的时候就尽快操作，免得活动过期。

李先生：好，我待会操作。

以上是中关村科金自研的电销大模型在某消费金融机构的具体应用，可以看到，加持了大模型技术的电销机器人能更好地识别对话内容，与客户进行更有温度的多轮对话，更好地传递活动信息。

数据显示，中关村科金电销大模型依托大模型先进的机器学习技术，投产后可快速学习并模仿优秀坐席的展业技巧，承担起了77%的客户外呼任务。相比传统电销，电销大模型和客户的平均通话时长提升了50%，对话轮次提升了83%。最终，在人工坐席0增加的情况下，中关村科金电销大模型助力该消费金融机构增长近70%的放款额。

具备如此沟通能力的电销大模型是如何练成的？

为打造具备卓越沟通能力的电销大模型，中关村科金打造了一套精细化的训练流程。为了实现高营销价值的应用目标，中关村科金以顶尖电销坐席为蓝本，迅速复制其顶级营销策略和技巧。

在模仿优秀坐席的过程中，大模型的训练语料筛选至关重要。这要求数据不仅要具备多样性、有效性和均衡性，还要确保数据样本的数量尽可能精简。只有在数据够少、质量极高的训练基础上，才能保证模型训练速度快且模型具备出色的应答效果。故，如何筛选出符合模型训练标准的样本变得至关重要。

为此，中关村科金采用SFT技术，以“最小必要参数”为指引，通过数据洞察平台从海量的样本中精准挖掘出高质量的对话样本。接着，利用合规检测平台对这些数据进行严格清洗，确保数据的合规性和高质量。若在清洗过程中发现样本分类失衡，团队会进一步通过样本优化技术，确保训练样本的均衡性。

经过这一系列的精细数据处理，最终筛选出的精选数据将作为模型训练的“原材料”，被送入模型工厂中进行训练。通过这一流程，成功打造出具备超强营销能力的企业专属大模型，为企业带来了显著的价值提升。

中关村科金自研的电销大模型正不断在金融、零售等场景实践落地，以新模式推动人机协同新高度，助力企业实现营销增长。如果您有电销大模型相关需求及疑问，欢迎私信了解~