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　　隨著科技金融的深度變革和數字金融的快速發展，大模型在數字金融領域的應用逐漸展現出其強大的潛力和價值。在消費金融領域，大模型高度智能化的理解、溝通、創作能力正為業務帶來前所未有的變革。面對國家促進消費、擴大內需的號召，中郵消費金融始終秉持“助力消費升級，讓金融服務零距離”的使命，以數字化轉型和智能化創新顛覆傳統消費金融的運營模式，回應廣大消費者對美好生活的追求。

　　中郵消費金融秉承科技引領理念，結合行業和業務特點，不斷鉆研、突破和創新，打造了一款專注于服務消費金融業務場景的大模型：“郵遠見”，致力于深入探索并應用大模型實現對內提升效率、對外提升體驗的科技賦能之路。

　　在技術方面，中郵消費進行了前瞻性的規劃和布局，確保在未來一兩年擁有充足的算力資源支持大模型在各業務場景的訓練、推理和應用落地。針對大模型在垂直領域適應性和消費金融業務知識不足等方面的挑戰，“郵遠見”大模型在保障用戶隱私數據安全的前提下，以行業通用知識和業務數據為基礎，持續增強在消費金融領域的專業能力。在匹配企業內部知識問答場景時，采用了檢索增強生成（RAG）技術，有效地解決了大模型的幻覺問題，顯著降低了事實性錯誤的發生。為了確保大模型生成內容的安全性和合規性，中郵消費不僅在大模型訓練語料上實施了嚴格的安全篩選機制，而且在應用過程中對用戶輸入和模型生成內容進行了多道安全審核，全面保障了大模型生成內容的安全可控。 在應用方面，中郵消費積極結合垂直業務場景的特點，探索大模型的落地實踐。例如，基于大模型與客服數據、內部業務流程規范的有機結合，構建了一套完整的智能坐席助手體系。在客服溝通過程中，大模型能夠幫助坐席理解客戶的意圖和需求，提供話術推薦和知識點提醒，其中大模型推薦內容在業務辦理等場景有較大幅度提升；同時通過對客戶與坐席的實時情感識別，幫助坐席更好處理客戶與自身情緒，提升服務質量。在溝通結束后，大模型還可以為坐席記錄問題、總結對話和創建工單，為客服全流程提供一站式服務。通過這種方式，坐席的工作效率得到了顯著提升增幅達到38.23%，并有效提升了客戶滿意度。此外，中郵消費還利用大模型的語義理解和總結能力，對傳統對話機器人進行了能力升級，升級后機器人意圖識別準確率達95%，客戶無效掛斷率下降5.1%，顯著提升了用戶體驗和服務質量。同時，大模型結合消費金融行業知識、企業內部知識以及合規信息，為公司員工的日常辦公提供了強有力的支持，提升了企業內部運營效率。

　　展望未來，中郵消費金融將進一步貫徹中央金融工作會議“做好五篇大文章”精神，將“郵遠見”大模型深度應用于客戶服務、風險管理、營銷運營以及智能辦公等更多細分場景，為業務創新和發展提供強大支撐。同時，中郵消費金融將不斷加強產品供給，加大客戶服務，提高消費供給的普及率和覆蓋面，助力譜寫強國建設新篇章。