基于大模型的客服相比传统机器人客服，展现出更强的语义理解能力和更流畅的对话处理能力。它们能够针对金融行业客户提供个性化服务，快速响应用户需求，降低运营成本，并提高回答的准确率。相反，传统客服机器人受限于预设规则，缺乏灵活性，难以应对自然语言的复杂性，且需要频繁的人工更新和维护，导致用户体验和效率受限。
场景挑战
知识专业度很高、深(涉及金融、房产、法律、公积金等多领域知识)，需要算法成为业务专家。
数据与业务逻辑融合较复杂(数据的组织、清洗、聚合等需要结合领域知识)，选代周期长。
为了增强对话数据质量，需要在训练数据中添加思维辅助对数据进行润色，使其更符合豚基AI智能体大模型数据分布，降低模型学习难度。
应用方案
用户通过公积金中心线上公众号、官网、政务公共服务互联网入口等与在线客服交互。公积金智能客服即可解答市民对公积金政策的问题。
