知识图谱技术在证券公司员工赋能平台中的应用探索

当前,金融机构在开展财富管理业务时,经常面临庞大的客户群体与综合服务能力不匹配的问题:一线员工学习压力大,客户服务针对性弱;个体经验难以持续产生价值,出现专业人才流失现象等。为解决这些问题,中信建投证券股份有限公司(以下简称“中信建投证券”)积极探索通过科技赋能提升财富管理能力,利用知识图谱和大语言模型技术,有效连接用户、产品和知识等节点数据,开发了具有专业知识生产检索功能的员工赋能平台系统。

基于NLP的智能质检应用实践

作为企业与客户接触的重要途径,一线员工的服务质量直接影响企业经营收益和对外形象,而服务人员流动性大、培训成本高、客户服务效果难以把控等诸多问题已成为行业痛点。同时,信息技术的高速发展带来了迅速增长的业务量和客户量,呼叫中心的电话语音、文本以及其他各类渠道的信息汇成庞大的服务数据。保障一线员工的服务水平和规范性,感知业务中的舆情和风险信息,以及提供发现具体业务问题的途径,都需要对庞大的服务数据进行质检分析。传统质检方式因其漏检风险大、难以发现潜在的业务机会与舆情风险,而被智能语言处理(NLP)技术所取代。通过NLP技术对客户服务交互记录进行深入分析,企业可实现对客户的深度感知与理解,规范业务流程、提升工作效率以及保障服务质量。

呼叫中心座席服务数字化转型应用实践

呼叫中心作为证券公司与客户直接接触的关系触角,是证券业务体系中不可或缺的一环。近年来,证券业务的快速发展对呼叫中心的服务能力提出了更高的要求,传统的客户服务模式已经无法满足客户多样化、个性化的需求,服务不及时、专业性较低、用户体验差等问题凸显。如何高效地提供对客服务是证券行业必须面对和解决的难题。

知识中台在综合财富管理业务中的应用实践

当前,金融机构综合财富管理业务面临转型挑战,如服务综合性不足、人才短缺等,金融机构急需增加资产配置选项,提升服务能力,并强化内部协同,实现以客户为中心的全生命周期服务,以应对市场挑战,实现高质量发展。在数字化转型的推动下,要实现以“数据驱动”为核心的业务模式,关键在于推动知识生产的自动化和连续性,即自动化知识工程的实施。这不仅可满足综合财富管理业务对客户情况的实时、持续监测需求,也是企业知识经验更新和演进的必然趋势。