容联云AI新质生产力实践：为企业解决真问题、创造真价值

为探寻AI在产业深水区的最佳落地路径，知名财经媒体子弹财经专访了容联云大模型产品负责人唐兴才，深度解析容联云的技术架构、产品落地与未来布局，探寻AI新质生产力如何真正融入企业肌理，为科技行业的智能化转型提供可借鉴的实践样本。

PART.01

技术基座：重构AI新质生产力

唐兴才在专访中指出，从算力、算法、数据三要素来看，AI 新质生产力都得到了很好的发展。算力层面，当前计算能力较以往大幅增强，GPU、NPU 等都在快速发展；数据层面，除了数据库中的结构化数据，坐席脑中的知识、服务记录过程中的信息等知识数据，也能在模型层面被很好地利用；算法层面，从之前小模型的算法，发展到现在感知能力、认知能力的提升，多模态、深度思考、文生文、文生图等能力的进步，让很多应用能呈现出不同的结果。这种底层能力的协同进化，正是 AI 新质生产力爆发的基础。

在容联云看来，AI 新质生产力的本质是“底层能力的代际升级”，而底层能力不再是单一模块的突破，而是“模型迭代—数据沉淀—算法优化”的循环。

这种转变的驱动力来自两个维度的共振：一方面，大模型在语义理解、跨场景迁移等能力上的突破，能够处理模糊表达、复杂语境等传统技术难以应对的场景；另一方面，企业竞争的加剧倒逼技术需求升级，企业对AI的期待从“降本”转向“增效+增值”，不仅要减少人工成本，更要通过AI发现新商机、优化服务体验、构建差异化竞争力。

唐兴才解释道，企业在不同发展阶段对AI的要求不同：早期阶段，希望AI提供基本工具能力，如机器人24小时服务客户、加快营销传播速度；发展期阶段，营销更需个性化以提升覆盖规模；到了成熟期，对AI的要求更高，希望其更智能，帮助坐席或客服处理具体事务，如大模型给出新想法提升营销效果，此时AI成为中枢能力。这种需求的演进，推动着技术架构必须随之升级。

他强调，传统纯大模型方案容易陷入“高成本陷阱”，纯小模型又受制于“能力瓶颈”。容联云提出“大小模型协同”架构，小模型在标准化任务中具备速度、稳定性与低成本优势，大模型在语义理解、上下文关联等复杂任务中不可替代。

PART.02

产品落地：让AI在场景中创造真实价值

容联云的产品落地路径，始终围绕“解决真问题、创造真价值”展开。在智能质检、高并发客服、会话价值激活等场景中，精准切入金融等高合规行业的痛点场景，实现从技术能力到业务价值的转化，展现了AI新质生产力的实践力量。

智能质检

以金融行业为例，由于行业的强监管特性，对质检技术提出“双重要求”：既要深度理解语义，识别模糊违规；又要确保合规判断的准确性，避免误判漏判。容联云的 QM Agent 通过 “垂直数据集+大小模型协同”，实现96%的准确率，远超行业平均水平。

其核心竞争力在于“场景化数据集的积累与应用”。不同质检场景（客服、营销、催收）的核心诉求差异显著：客服场景需重点识别情绪冲突，营销场景聚焦虚假宣传，催收场景则关注过度施压。容联云为每个场景构建了专属数据集，仅在营销场景中，就包含“夸大收益”“承诺保本”等12类违规话术的5000 +样本，使模型能精准判断“这款产品稳赚不赔” 这类隐蔽的违规表达。

此外，QM Agent 还实现“全量质检+可解释性”的结合。传统人工质检仅能覆盖 5%的样本，而其通过大模型语义理解+小模型规则校验，实现100%全量覆盖；同时，每个质检结果都附带“判断依据”（如触发承诺保本类违规话术），满足金融行业对合规审计的严苛要求。某券商案例显示，引入 QM Agent 后，合规风险预警响应时间从 24 小时缩短至 10 分钟，漏检率降低 90%。

高并发客服

在电商大促（如 618、双 11）期间，客服咨询量可能激增 10 倍以上，容联云的核心策略是“常规问题快速分流，复杂问题精准聚焦”，在高并发场景中，小模型首先介入，通过匹配 FAQ 库快速解决 80% 的常规问题（如物流进度、退款流程），响应时间控制在 0.5 秒内；大模型则聚焦剩余20%的非常规问题（如定制商品退货、跨平台订单合并），结合上下文语义生成个性化回复。这种分层处理使系统能支撑每秒 1000+的咨询量，较纯大模型方案提升3倍吞吐量。

更关键的是话术挖掘的自进化能力。系统会自动识别非常规问题（通常占30%），分析其共性规律并生成解决方案，经人工审核后纳入FAQ库。

例如在某次大促中，系统发现“优惠券跨店使用”的咨询集中出现，24小时内就完成话术生成与审核，使该问题从非常规转化为常规，次日解决率提升至 95%。这种“边服务边学习”的机制，让智能客服的覆盖能力持续进化。

会话价值激活

企业每天产生的会话数据（电话录音、在线聊天、企微沟通）中，蕴含着海量客户需求与业务机会，但传统方式下这些数据的利用率不足 5%。容联云的 Insight Agent 通过全量语义分析，将会话数据利用率提升至95%，让数据真正成为业务增长的引擎。

其核心能力是“全量会话的深度洞察”。不同于传统抽样分析，Insight Agent 能处理 100% 的语音与文本会话数据，通过大模型语义理解提取客户需求（如贷款周期偏好、利率敏感度）、潜在异议（如担心审批速度）、行为特征（如多次提及资金周转），并生成结构化标签。

这种数据洞察直接反哺营销与服务优化。在某保险客户的实践中，Insight Agent 从全量会话中筛选出“有贷款意向且关注利率”的客户，生成精准营销名单，使转化率从“100 个转化 2 个”跃升至“10个转化2个”；某银行则通过分析历史会话，发现“提及经营困难的客户更易接受分期方案”，据此调整催收策略，回款率提升 6.64%。

更深远的价值在于“从被动服务到主动预判”。系统通过持续分析会话数据，可提前识别客户潜在需求——当某客户多次咨询“信用卡额度”时，系统会标记为提额意向，推送至客户经理进行主动跟进。某股份制银行的实践显示，这种主动服务模式使高净值客户转化率提升22%，客户流失率降低15%。

PART.03

未来布局：从金融到各行业的进阶之路

AI 新质生产力的落地并非一帆风顺，容联云在面临挑战时的布局及思考，揭示了 AI 应用厂商的生存逻辑与发展路径。

唐兴才表示，跨行业不是技术的复制，而是技术框架与场景知识的结合。

从金融向电商、制造等泛行业拓展，表面是客户群体的扩大，实则是技术体系与服务模式的重构。容联云在实践中发现，合规要求与数据集特性的差异，是跨行业拓展的两大核心挑战。

合规要求的差异直接影响模型设计。金融行业的强监管特性，要求模型输出必须 “可控、可解释、可追溯”——例如在智能营销中，任何涉及收益的表述都必须严格对标监管条款，不允许模糊表达。而电商、制造等泛行业更强调“灵活性与效率”，例如电商客服需要快速响应客户的个性化需求，甚至允许一定程度的“话术创新”。

数据集的场景化壁垒同样棘手。金融领域的垂直数据集（如信贷审核、保险理赔）经过长期积累已相对成熟，但泛行业的数据集需要从零构建。例如在制造业客服中，设备故障描述的语义体系（如异响、漏油）与金融行业的“账单查询”完全不同，需要重新标注样本、训练模型。

容联云的解决方案是“标准化数据筛选流程”——通过预设的“数据价值评估框架”，快速从企业海量数据中筛选出有效样本（如制造业中高频故障描述），将数据集构建周期从3个月缩短至1个月。

在激烈的AI应用赛道中，唐兴才表示，容联云的核心壁垒并非单一技术的领先，而在于“行业聚焦+全链路协同+深度服务”的组合优势：

• 行业聚焦

  深耕金融领域，产品功能从底层就深度适配金融场景，如知识库系统内置专业条款，金融场景术语理解准确率94%（通用厂商仅78%）。

• 全链路协同

  实现从单点智能到全链路协同的策略。例如，智能外呼识别的“意向客户”可直接推送至坐席辅助系统，形成业务闭环，使整体效率提升30%。

• 深度服务

  容联云服务团队中80%的人员拥有金融从业经验，能够深度理解客户的业务逻辑，提供长期陪伴式服务，形成了难以复制的专业壁垒。