在一家頭部金融公司的運營中心，總監(jiān)李明（化名）的目光總是在兩根曲線上游移——“接通率”與“客戶滿意度”。他苦笑著說，“這是我們的生命線。一根是成本，是飯碗；另一根是體驗，是懸在頭上的劍�！�

李明的焦慮，來自我們采訪過的一個行業(yè)客戶心聲，可以說也是過去多年來金融客服行業(yè)的集體寫照。

我們都曾碰到過那個笨拙的「客服」。你問利率，它給你背產(chǎn)品說明；你問額度，它讓你重復(fù)問題；你稍微帶點情緒，它就卡殼，只會一遍遍重復(fù)“對不起，我沒明白”。

企業(yè)像訓(xùn)練鸚鵡一樣，給它喂了成千上萬條「話術(shù)」，搭建了迷宮般的「流程樹」，試圖讓它模仿人的對話。結(jié)果造出的，是一個脆弱的答題機器，它只能走在預(yù)設(shè)的軌道上，一旦用戶偏離劇本——打斷、追問、哪怕只是換成口語化的說法，最終，電話那頭是暴怒的客戶，電話這頭是無奈轉(zhuǎn)接的人工坐席。人機都不滿意，這是我們被困住的尷尬地帶。

直到一次偶然，我正刷著手機，誤入了一個直播間，才了解到現(xiàn)在的「智能客服」，早已不可同日而語。用一個詞形容，就是變得有“活人感”。

我們通過一個情景演示，直觀感受一下現(xiàn)在的智能客服，已經(jīng)next level了。

智能客服：“你好，你是張先生嗎？”

張元（扮演客戶）：“是的，哪位？”

智能客服：“張先生？我是云客服，我們現(xiàn)在給您賬戶里面發(fā)了一張優(yōu)惠券，活動截止到晚上8點，到時候您可以……”

張元：“怎么操作呀？怎么領(lǐng)取呢？” （突然打斷，并提出一個流程外的問題）

智能客服：“您可以到我們云客服APP或點擊短信中的鏈接，您也可以到手機的攔截里面找一下云客服開頭的短信，還請盡快操作哦。”

張元：“在微信上能領(lǐng)嗎？”（這里開始測試客服的知識問答能力）

智能客服：“可以的，您可以到我們云客服微信小程序里操作也是一樣�！� （流暢接住，毫無卡頓）

張元：“好的，我等下就去看一看。好，再見�！�

智能客服：“好，那我這邊就先不打擾您了，祝您生活愉快，再見�！�

通話結(jié)束后，屏幕右側(cè)立刻彈出這通電話的「會話分析」，整個通話的SOP流程一目了然，甚至客戶的情緒、語氣、意圖都被精準(zhǔn)捕捉，并分析客戶意圖。

順手查了下數(shù)據(jù)，才發(fā)現(xiàn)因為大模型，這種有活人感的智能客服，未來不但會越來越多，甚至真的會給金融企業(yè)省錢。Gartner數(shù)據(jù)顯示，到2025年，80%的公司正在或計劃采用AI聊天機器人進行客戶服務(wù)。而Plivo數(shù)據(jù)指出，AI驅(qū)動的客服團隊節(jié)省了45%的通話時間，解決客戶問題的速度提升44%。

金融客服非變不可的「十字路口」

變革的發(fā)生，往往始于舊模式的難以為繼。

“傳統(tǒng)的人工外呼和傳統(tǒng)的機器人外呼，都進入了業(yè)務(wù)瓶頸期�！敝辈ラg里，阿里云新金融行業(yè)線高級解決方案架構(gòu)師霍俊濤直指根本問題。

說起傳統(tǒng)的人工外呼，最大的痛點正是“人工”，人員流失率高得驚人。一個熟手坐席的培養(yǎng)周期至少要3-6個月，培訓(xùn)成本和時間投入都很大，而居高不下的流失率，就像一個永遠填不滿的沙漏，服務(wù)質(zhì)量很難保持穩(wěn)定。

雪上加霜的是，客服這個行業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)也在變化。以前，大家關(guān)注的是三個維度——“客戶滿意度”、“電話接通率”、“通話時長”。

而現(xiàn)在，KPI直接變?yōu)橐粋�維度——“業(yè)務(wù)成單率”或“業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率”。說白了，客服不再是花錢的部門，而是被推到了利潤中心的前線。

當(dāng)行業(yè)開始用機器人外呼，結(jié)果卻是從一個坑跳進另一個坑，因為即便引入了NLP（自然語言處理），傳統(tǒng)的機器人外呼已經(jīng)存在三大硬傷。

硬傷一，理解不足混淆意圖，俗稱“聽不懂人話”。傳統(tǒng)的機器人外呼，嚴(yán)重依賴關(guān)鍵詞匹配，每個意圖可能配置50條相似話術(shù)，導(dǎo)致它對于模糊、口語化、上下文混淆的表達束手無策。用戶說“利息多少”它能懂，但如果說“用一萬塊錢一天大概要還多少啊”，它可能就懵了。

硬傷二，劇本流程配置復(fù)雜，俗稱“死腦筋”。傳統(tǒng)方式上，運維人員通過類似流程圖的方式配置對話流（SOP），像個寫死的劇本。導(dǎo)致一個復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程，可能配置成百上千個對話節(jié)點，不僅構(gòu)建成本高，后期維護更是噩夢。

硬傷三，機械感無人情味。傳統(tǒng)客服的回復(fù)內(nèi)容固定，語音合成（TTS）技術(shù)生成的語音，一聽就是機器人，缺乏親切感，用戶自然不想多聊，更別提轉(zhuǎn)化率。

這三個硬傷，就像三座大山，壓得傳統(tǒng)客服喘不過氣。而大模型的出現(xiàn)，就是那把移山的“斧子”。

與傳統(tǒng)的NLP客服相比，在大模型加持的智能客服，具有更強的擬人化、自然語言理解、個性化服務(wù)、多模態(tài)交互和情感分析等能力。

首先，它的響應(yīng)速度在300毫秒以內(nèi)，盡可能消除對話的延遲感。其次，它能夠處理包括文本、語音、視頻在內(nèi)的多模態(tài)輸入，對于標(biāo)準(zhǔn)問題，可以映射知識庫給出精準(zhǔn)回答；對于流程外的“逃逸問題”，它也有生成式能力，實時生成補充話術(shù)，不卡殼和兜圈子。

更進一步，在金融這類高風(fēng)險行業(yè)，大模型加持的智能客服，讓風(fēng)控也走向了“實時”。大模型能在通話過程中實時進行質(zhì)檢和風(fēng)控，一旦識別到潛在的合規(guī)風(fēng)險或客戶投訴傾向，會立刻向坐席發(fā)出預(yù)警，從而提前干預(yù)和安撫，將問題化解于萌芽狀態(tài)。

直播間里，霍俊濤將大模型加持下的智能客服的進化，總結(jié)為一個非常傳神的詞——模力時刻。

這五項能力，就像五根支柱，撐起了一個全新的智能客服體驗，它是一個真正意義上的數(shù)字員工，一個能聽懂、會思考、有溫度的伙伴。

當(dāng)然，大模型加持的智能客服雖好，但也不是一步到位�；艨v到，在實際落地實踐中，智能客服存在三種使用范式。

范式一：入門級（筑基）。利用「通用大模型+知識庫」的模式，快速搭建一個能處理標(biāo)準(zhǔn)問答的客服系統(tǒng)。這適合業(yè)務(wù)場景相對簡單的起步階段。

范式二：進階級（結(jié)丹）。在「語音場景（ASR/TTS）」，引入專業(yè)的「智能體（Agent）」，并與企業(yè)自身的「業(yè)務(wù)流程（Workflow）」相結(jié)合，這使智能客服能處理更復(fù)雜的業(yè)務(wù)。

范式三：高階級（元嬰）。這是最高階的形態(tài)，通過對「語言熱詞」、「意圖判斷模型」進行專項訓(xùn)練和優(yōu)化，實現(xiàn)對客戶語言的深度理解。同時，將「Agent、業(yè)務(wù)流程（workflow）與質(zhì)檢模型訓(xùn)練」全面打通，形成一個高度自動化、智能化的服務(wù)與運營閉環(huán)。

?庖丁解牛，一步步喚醒你的專屬客服

概念講完了，實操環(huán)節(jié)開始了。阿里云新金融行業(yè)線技術(shù)服務(wù)專家張元介紹：“智能客服核心技術(shù)由4個部分組成：語音識別（ASR）、實時會話、語音合成（TTS）、會話分析�！�

第一步，語音識別（耳朵）：負(fù)責(zé)將用戶的語音，通過語音大模型，實時轉(zhuǎn)成文字。

第二步，實時會話（大腦），這是最重要的部分：根據(jù)識別出的文字，借助Qwen-Plus大語言模型，從預(yù)設(shè)的意圖知識庫中快速理解用戶的真實意圖，并準(zhǔn)備話術(shù)來回應(yīng)。

第三步，語音合成（嘴巴）：把準(zhǔn)備好的話術(shù)，用個性化聲音說出來。

第四步，會話分析（記憶中樞）：電話掛斷后，生成完整的通話日志，分析結(jié)果會沉淀到客戶管理系統(tǒng)中，為下一次服務(wù)做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，實現(xiàn)經(jīng)驗積累和持續(xù)優(yōu)化。

我們整體來庖丁解牛，看看這個有活人感的智能客服具體是怎么練成的。

第一刀：造“耳朵”——讓機器聽得懂。

“我們用到的第一款核心產(chǎn)品，是阿里云的智能語音交互�！睆堅f，它的核心作用就兩個：把聲音轉(zhuǎn)成文字（ASR），再把文字轉(zhuǎn)成聲音（TTS）。這里舉幾個例子：

·智能斷句：人說話是流式的，機器怎么知道你一句話說完了？這里可以設(shè)置最大靜默時間（默認(rèn)值為800毫秒），超過這個時間不說話，就認(rèn)為是一句完整的話。

·噪音參數(shù)閾值設(shè)置：環(huán)境音嘈雜的情況下，可能會影響主體聲音的識別，這部分也需要設(shè)置一個閾值。

·熱詞庫：金融行業(yè)有大量專業(yè)術(shù)語，比如“逾期”“借貸”“云小貸”等，或者一些特定的產(chǎn)品名。把這些詞加入熱詞庫，就能大大提升識別準(zhǔn)確率。

第二刀：調(diào)“嗓子”——讓聲音充滿“人情味”。

“耳朵”聽到了聲音，接下來就輪到“嘴巴”——語音合成（TTS）。

這部分同樣在智能語音交互產(chǎn)品中。模型本身支持?jǐn)?shù)百種語言，像粵語、河南話、陜西話等方言，還有客服音、蘿莉音等特色音色。而且它還支持聲音復(fù)刻（Voice Cloning），也就是說，企業(yè)可以復(fù)刻自己品牌代言人、金牌銷售、甚至CEO的聲音，打造獨一無二的品牌聲音。

“最近的模型，甚至能提供情感指數(shù)的調(diào)節(jié)，比如客戶如果情緒激動，我們可以用一種更安撫的語氣去回應(yīng)�！睆堅a充說明。這讓我想起了電影《Her》，一個好的聲音，本身就是一種強大的溝通力量。

實際演示中，進入阿里云官方網(wǎng)站，直接搜索「智能語音交互」，就可以找到它的控制臺。進入控制臺之后，界面非常簡單，點擊「開始創(chuàng)建項目」，選擇項目類別，包括「語音識別」、「語音合成」、「會話分析」，根據(jù)需求勾選或全選即可。

當(dāng)然，對于追求極致性能的金融行業(yè)來說，通用模型是不夠的，如何讓模型更懂金融業(yè)務(wù)？這里，「智能語音交互」平臺提供了一個“自學(xué)習(xí)平臺”，用于模型的專項優(yōu)化。優(yōu)化主要通過兩種方式進行：

第一種是熱詞優(yōu)化。這正是對上文提到的“熱詞庫”功能的具體實踐。在平臺上，可以將業(yè)務(wù)中高頻出現(xiàn)的專業(yè)術(shù)語、人名、地名、產(chǎn)品名（如“云小貸”）等批量添加進去。如此，模型在識別時就會優(yōu)先匹配這些詞匯，提升垂直業(yè)務(wù)場景的識別準(zhǔn)確率。

第二種是更深度的模型定制。如果企業(yè)已經(jīng)積累了大量的通話錄音和文本標(biāo)注，就可以將這些語料上傳，形成一個專屬的「數(shù)據(jù)集」。然后，利用該數(shù)據(jù)集對基礎(chǔ)模型再訓(xùn)練，打造一個完全契合自身業(yè)務(wù)場景的定制化模型。訓(xùn)練完成后，平臺還支持效果評測。

張元展示了他此前做的評測結(jié)果，使用通用模型時，準(zhǔn)確率是98.15%；但當(dāng)他上傳自有語料訓(xùn)練后，新模型的準(zhǔn)確率提升至99.31%。這意味著，企業(yè)投入的語料越豐富、質(zhì)量越高，模型效果的提升越立竿見影。

第三刀：建“大腦”——智能客服的核心。

這是全場最關(guān)鍵的部分�？头敳宦斆�，關(guān)鍵就看大腦。這個“大腦”，在阿里云的產(chǎn)品體系里，叫做「通義點金」。

“做智能客服系統(tǒng)，如果能把意圖識別準(zhǔn)，基本上它的回答就非常準(zhǔn)了�！睆堅徽Z道破天機。

那么，什么是“意圖”？

舉個例子：用戶可能會說“怎么操作？”、“如何領(lǐng)取？”、“在哪兒弄？”，這100種不同的問法，背后的“意圖”其實只有一個——詢問操作方法。

通義點金的核心能力，就是構(gòu)建一個強大的「意圖庫」。當(dāng)然，意圖也分兩種：

第一種，是流程意圖，服務(wù)于特定業(yè)務(wù)流程的意圖，比如“核驗身份”、“產(chǎn)品邀約”、“客戶挽留”。這些意圖是有先后順序、強流程性的。

第二種，是知識意圖，客戶隨時可能提出的問題，比如“利息多少？”、“卡凍結(jié)了怎么辦？”。這些問題是發(fā)散的，可以在流程的任何節(jié)點插入。

這種“流程意圖+知識意圖”的雙軌制設(shè)計，完美平衡了“會辦事”和“會回答”兩大需求，讓客服既能沿著主線任務(wù)前進，又能隨時處理用戶的突發(fā)情況或節(jié)外生枝。

在通義點金的界面上，我們該如何一步步搭建好「意圖庫」？

實際演示中，進入阿里云官網(wǎng)，直接搜索「通義點金」，就可以找到它的控制臺，核心在于三步走。

第一步是創(chuàng)建「意圖庫」，可以先起個名字，然后在庫中添加具體的「意圖」，例如詢問利息，并附上詳細描述，比如“用戶咨詢關(guān)于貸款、存款等產(chǎn)品的利率問題”，這個描述非常關(guān)鍵，它能幫助AI判斷用戶的提問是否命中了這個意圖。其中，通義點金一個很智能的功能是「遞進話術(shù)」，用戶第一次問，智能客服回答A話術(shù)（一個相對簡潔的回答）；用戶第二次還問，自動切換到B話術(shù)（一個更詳盡的解釋），讓溝通更具層次感和人性化。

第二步，則是為意圖庫搭建一個「對話場景」，輸入場景名稱，需要配置關(guān)鍵的對話元素，包括決定第一句話的“開場白”和應(yīng)對未知問題的“兜底話術(shù)”，開場白甚至可以設(shè)置節(jié)日問候；兜底話術(shù)，則是當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)參數(shù)異常等意外情況，或者完全沒聽懂用戶在說什么時，需要回復(fù)的通用話術(shù)，避免冷場。

第三步，設(shè)置「會話總結(jié)」。這是非常實用的一個功能，設(shè)置提示詞，讓AI在每次對話結(jié)束后，自動提煉要點，例如“用戶關(guān)注的要點是什么？”、“用戶情緒如何？”、“是否需要人工跟進？”等。完成所有配置后，點擊“發(fā)布”，即可選擇將該服務(wù)應(yīng)用于“語音”或“文字”渠道，一個完整的智能對話場景便搭建成功并正式上線。

現(xiàn)場被問到“如果客戶表述模糊，系統(tǒng)如何精準(zhǔn)判斷”，張元分析說：“以前，我們用小模型做智能客服，依賴關(guān)鍵字去匹配；現(xiàn)在，大模型有點像人腦，能根據(jù)上下文去思考和判斷，把一個模糊的問題定位到比較精準(zhǔn)的意圖上。”

第四刀：通“經(jīng)脈”——與企業(yè)系統(tǒng)無縫集成。

一個智能客服，如果不能和公司的CRM、訂單系統(tǒng)打通，那就是一個信息孤島，價值將大打折扣。所以，如何通過API將「通義點金」的智能對話能力與企業(yè)的現(xiàn)有系統(tǒng)無縫集成，是實現(xiàn)商業(yè)價值的關(guān)鍵一步。

整個集成過程的核心，是通過調(diào)用通義點金提供的兩個核心API來完成的：「CreateDialog（創(chuàng)建外呼會話）」接口和「RealTimeDialog（實時會話）」接口。這套流程將外部系統(tǒng)、對話參數(shù)、意圖識別和語音交互串聯(lián)起來，形成了一個交互閉環(huán)。

現(xiàn)場演示了兩個核心API的調(diào)用過程：

1、CreateDialog (創(chuàng)建外呼會話)，這個接口是每一通智能客服的“起點”。在電話撥通前，企業(yè)系統(tǒng)可以先從自身的客戶管理系統(tǒng)（CRM）里撈出客戶的畫像信息（比如姓名、會員等級、歷史訂單、可用優(yōu)惠券等），然后，通過調(diào)用CreateDialog接口，將這些個性化的參數(shù)，連同指定的場景碼、意圖庫ID等信息，一并傳遞給通義點金，此接口調(diào)用成功后，會返回兩個關(guān)鍵信息：一個是根據(jù)預(yù)設(shè)模板生成的個性化“開場白”，另一個是這通對話的唯一憑證Session ID。這樣，智能客服一開口就能精準(zhǔn)說出：“張先生您好，我們留意到您的賬戶里有一張免息券即將到期……”——真正實現(xiàn)了千人千面的個性化溝通。

2、RealTimeDialog (實時會話)。當(dāng)開場白播報完畢，通話就進入了實時交互階段。語音識別（ASR）服務(wù)會將客戶的語音實時轉(zhuǎn)寫成文本，然后連同上一步獲取的Session ID一起，通過此接口發(fā)送給「通義點金」這個“大腦”�！按竽X”接收到文本后，會立即進行意圖識別，并從意圖庫中匹配最合適的應(yīng)答話術(shù)返回。這個過程在毫秒間完成，循環(huán)往復(fù)，構(gòu)成了完整的對話流程。

此外，「智能打斷」能力也在此環(huán)節(jié)實現(xiàn)。系統(tǒng)在通過TTS播報話術(shù)的同時，會持續(xù)監(jiān)聽用戶線路的聲音。一旦檢測到用戶開口，它會通過規(guī)則和模型判斷這是否為一次有效的打斷，而非背景噪音或無意義的嘆詞。如果判定為有效打斷，系統(tǒng)會立即中斷當(dāng)前的話術(shù)播報，并對客戶新的問話進行意圖識別，然后迅速給出新的回復(fù)，整個過程流暢自然，極其擬人。

第五刀：再“進化”——通過模型微調(diào)從“能用”到“好用”。

當(dāng)一套智能客服系統(tǒng)上崗后，也就正式進入了精細化運營，這里有一個高階玩法：「模型微調(diào)」，目的很明確，讓效果更好、成本更低。

我們通過兩個實例來看看：

首先是「意圖識別微調(diào)」。隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的積累，我們可以收集大量真實的“客戶問題-標(biāo)準(zhǔn)意圖”標(biāo)注數(shù)據(jù)，利用這些高質(zhì)量的自有數(shù)據(jù)對模型進行全參數(shù)微調(diào)訓(xùn)練，能夠讓模型更懂“金融業(yè)務(wù)黑話”和“用戶表達習(xí)慣”。其結(jié)果是，意圖識別的召回率和準(zhǔn)確率提升了，同時，通過將模型從Qwen-Plus這樣的大模型替換為微調(diào)后的小模型（如Qwen3-8b），響應(yīng)時間甚至可以從600毫秒降低到100毫秒，效果不降反升（從93%提升至96%），實現(xiàn)了“又快又準(zhǔn)”。

其次是「質(zhì)檢場景微調(diào)」。傳統(tǒng)的智能客服質(zhì)檢，為了覆蓋復(fù)雜的質(zhì)檢規(guī)則，往往需要搭建一個由多個大模型協(xié)作的復(fù)雜Agent鏈路。這種方式雖然效果不錯（達到91%），但響應(yīng)時間極長，通常需要20秒以上，因此只能用于通話結(jié)束后的“離線批量分析”。

而通過「模型蒸餾」技術(shù)，我們可以把這個復(fù)雜鏈路的運行日志，即大模型（如Qwen-Plus）的完整思考鏈，作為養(yǎng)料來訓(xùn)練一個更小、更專注的輕量化模型（如Qwen3-8B）。這個被教會了復(fù)雜邏輯的小模型，效果幾乎無損（達到90%），但響應(yīng)時間卻能被壓縮到驚人的200毫秒，這使得原本只能用于事后分析的「離線質(zhì)檢」，變成可以在通話中實時發(fā)現(xiàn)問題、實時提醒坐席的「實時質(zhì)檢」，其業(yè)務(wù)價值不可同日而語。

至此，我們似乎已經(jīng)手搓了一個金融行業(yè)智能客服，但正如霍俊濤在直播結(jié)束前所說，這一切并非是為了打造一個完美的 “替代品”——新一代智能客服的核心價值，在于構(gòu)建一個“人×AI×流程”協(xié)同增益的飛輪。

在這個飛輪中，AI負(fù)責(zé)處理海量的、重復(fù)性的工作，并將非結(jié)構(gòu)化的對話，沉淀為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。而人，則從繁重的執(zhí)行中被解放出來，專注于處理更復(fù)雜、更需情感共鳴的場景，以及更重要的是，運營和優(yōu)化AI這位“數(shù)字員工”。

說到持續(xù)優(yōu)化AI這位數(shù)字員工，就在2025年12月23日，阿里云為智能客服的“聽說”能力再添新引擎——「通義百聆語音雙子星」正式發(fā)布并同步開源！在“說”的能力上，F(xiàn)un-CosyVoice3模型將首包延遲降低50%，讓對話響應(yīng)更快；在“聽”的能力上，F(xiàn)un-ASR模型不僅在噪聲場景下準(zhǔn)確率達到93%，還支持31種語言混說、方言口音乃至歌詞說唱識別，并將首字延遲壓縮至160毫秒。同時，F(xiàn)un-CosyVoice3和Fun-ASR-Nano等輕量化模型的開源，也為企業(yè)提供了成本更低、部署更靈活的選擇。

而為了幫助從業(yè)者持續(xù)站在潮頭，阿里云《模力時刻》系列直播，將繼續(xù)深挖更多核心業(yè)務(wù)場景。據(jù)預(yù)告，在2026年1月中下旬直播將帶來「保險場景」專場，繼續(xù)深入一線，分享可落地的實操技巧與避坑指南。