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　　結合行業和業務特點，中郵消費金融日前推出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。

　　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強大的潛力和價值。中郵消費金融對此進行前瞻性布局，確保在未來擁有充足的算力資源，支持大模型在各業務場景的應用落地。此次推出的大模型“郵遠見”在保障客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，其采用檢索增強生成（RAG）技術，有效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，中郵消費金融不僅在大模型訓練語料上實施嚴格的安全篩選機制，而且在應用過程中注重對客戶輸入和模型生成內容進行多道審核。

　　在應用方面，中郵消費金融結合垂直業務場景的特點，探索大模型的落地實踐。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座席助手體系。在客服溝通過程中，大模型能夠幫助座席理解客戶的意圖和需求，提供話術推薦和知識點提醒。同時，通過對客戶與座席的實時情感識別，幫助座席更好地處理客戶與自身情緒，提升服務質量。溝通結束后，大模型還可以為座席記錄對話、總結問題和創建工單，為客服全流程提供“一站式”服務，顯著提升了座席的工作效率和客戶的滿意度。

　　此外，該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，還能為公司員工日常辦公提供強有力的支持，顯著提高企業內部運營效率。

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