12月12日、栄聯クラウドは「新たな金融へのステップ」2024年デジタル金融応用フォーラムを開催しました。このフォーラムでは、運用、マーケティング、サービスなど、金融業務における応用シナリオに焦点を当て、金融業界のデジタル変革と大規模モデルの応用におけるベストプラクティスと革新的な成果を共同で探求しました。

カンファレンスでは、Ronglian Cloudの副社長であり、Zhuge Intelligenceの創設者でもある孔妙氏が、金融業界におけるデジタル変革の現状と課題について詳細な分析を行い、この分野におけるRonglian Cloudの最新の実践と知見を共有しました。孔妙氏は、金融機関がデジタル変革のより深い段階に入り、フィンテックが能力から生産性への変革を遂げていると述べました。デジタル変革は、技術のアップグレードにとどまらず、ビジネスモデルと管理方法の包括的な変化でもあります。金融業界のデジタル変革は、デジタルツールから始まり、徐々にビジネス変革のあらゆる側面に浸透し、顧客中心の業務、販売、サービスシナリオの潜在能力を最大化し、金融サービスの幅、深さ、効率を向上させ、全体的な顧客体験を向上させ、運用コストを削減し、デジタル成長目標を達成する必要があります。

ロンリアンクラウド副社長兼Zhuge Intelligence創設者、孔妙氏

「大規模モデルアプリケーションは、金融業界におけるマーケティングとサービスシナリオにおける主要な課題を解決できます」と、Ronglian Cloudの大規模モデル製品責任者であるTang Xingcai氏は述べています。同氏は、汎用的なインテリジェントツールでは金融ビジネスシナリオの個別ニーズを満たすことができず、サービス品質、効率性、トレーニングコストのバランスを取りながら、コンプライアンスとコンバージョン効果も考慮する必要があると説明しました。この課題に対処するため、Ronglian CloudのCopilot & Agentは、マーケティング、セールス、サービスから社内管理に至るまでのコアシナリオをカバーし、金融業界の特性に合わせた、より洗練された専門的なサポートを提供します。

Ronglian CloudのIndustrial Intelligence Cloud Big Model ApplicationのプロダクトマネージャーであるPeng Bo氏によると、Rongxiのビッグモデル品質検査エージェントは会話全体を理解し、矛盾や未確認コンテンツなどの品質検査項目を正確に特定できるため、証券会社や銀行の品質検査効率を向上させることができます。同時に、ビッグモデルは会話に潜むリスクも包括的に把握し、難解な単語や専門用語を正確に識別することで、業務担当者がコンプライアンスの枠組み内で業務を遂行できるようにします。Rongxiのエージェントは顧客の真意を効率的に特定し、インテリジェントな推奨事項、スクリプトガイダンス、会話要約を提供することで、製品のプロモーションと販売変換機能を強化し、顧客ライフサイクル管理全体を最適化します。

保険顧客サービスにおける大規模モデルの応用について、Ronglian CloudのIndustrial Intelligence Cloudで大規模モデル応用製品ソリューションの専門家であるChen Cheng氏は、生命保険のマーケティングサービスにおいて、大規模モデルベースのエージェントシートが企業の知識ベースを自動的に抽出・維持し、情報のタイムリーさを確保できると述べています。同時に、大規模モデルの意味理解機能は顧客の意図を正確に識別し、人的介入の必要性を軽減します。保険会社の顧客サービスシナリオでは、大規模モデルの会話インサイトが膨大な会話データから顧客の苦情やニーズを掘り起こし、顧客サービスの質の向上と苦情の削減に貢献します。

「データドリブンマーケティングは金融業界にとって画期的な進歩であり、ビッグデータは金融マーケティングの原動力です。」Zhuge IntelligenceのCTOであるウェン・ゲ氏は、金融業界のデータは計り知れない価値を秘めているものの、その有効活用率は低いと考えています。Zhuge.ioは顧客中心主義のアプローチを採用し、金融業界におけるデータ資産の有効活用を促進し、ビジネスデータの統合、データ追跡管理、マーケティングデータマートの構築を通じて、ビジネスの革新と拡大を支援します。Zhuge.ioは、正確な顧客獲得とパーソナライズされたレコメンデーションから、マーケティングキャンペーンの最適化とリスク管理まで、プロセス全体をカバーし、金融機関がより洗練された正確なデジタルマーケティング戦略を実現できるよう支援します。

Zhuge Intelligent Productsのマーケティングディレクター、張飛飛氏は、金融機関は効率的なマーケティング基盤を構築するため、まずユーザーデータ管理から着手すべきだと述べた。Zhuge.ioは、マーケティングプロセス全体にわたってリアルタイムデータを収集し、データのライフサイクル全体を分析し、エンドツーエンドの観察を通じてブレークポイント、潜在的価値の高い顧客、そして価値の高い顧客を特定する。張氏は、金融機関はデータ管理を通じてモバイルバンキングの設計を最適化することで登録成功率を向上させ、クレジットを受け取ったもののまだ利用していないユーザーを特定することでクレジット利用率を高め、資産管理購入プロセスのブレークポイントにいるユーザーを特定することで資産管理リコール率を向上させることができると説明した。

Zhuge Intelligentのプロダクトディレクターである徐晨氏は、消費者のライフサイクル全体にわたる価値向上と金融業界におけるユーザーオペレーション管理の実践経験を共有しました。Zhuge.ioは包括的なデータ基盤を構築し、隠れたロングテールデータユニットを発掘することで、金融機関の事業戦略策定をより効果的に支援します。同時に、Zhuge.ioは完全に自動化された定型的なマーケティング戦略の実施をサポートし、タグ品質/評価管理システムを通じて、特徴データの適用と生成に関する判断基準を提供します。(周小白)