場景描述

在數(shù)字化與智能化趨勢驅(qū)動下，金融機(jī)構(gòu)面臨以下痛點：

（1）長尾客群難以有效覆蓋：人力成本與投資顧問資源有限，難以全天候、全方位覆蓋長尾客戶的投資場景需求。

（2）線上投資服務(wù)體驗不夠友好：客戶難以高效、便捷地獲取服務(wù)，需要不同程度的理解與自行探索。

（3）客戶需求多樣化：從資產(chǎn)配置、產(chǎn)品方案推薦到投后的動態(tài)調(diào)整、風(fēng)險教育，客戶都需要多元、個性化的定制服務(wù)；

（4）傳統(tǒng)智能投顧多為基于簡單問卷 + 固定策略的 " 半自動 " 模式，缺乏彈性與解釋能力。

解決方案

一、且慢 AI 小顧基于自身多年的投顧服務(wù)經(jīng)驗，借助大模型能力，為用戶提供多輪對話、全天候、個性化的投顧服務(wù)。

（1）智能投顧服務(wù)創(chuàng)新：突破傳統(tǒng)人工投顧的時間和規(guī)模限制，利用 AI 大模型技術(shù)提供高效、精準(zhǔn)的全天候投顧服務(wù)。

（2）用戶交互成本降低：通過劇本設(shè)計和主動引導(dǎo)機(jī)制，優(yōu)化投資決策流程，顯著降低用戶理解和操作的復(fù)雜度。

（3）人性化服務(wù)體驗：結(jié)合智能交互系統(tǒng)和動態(tài)標(biāo)簽體系，提升投資服務(wù)匹配度，滿足用戶情感和專業(yè)的需求，提供全周期陪伴服務(wù)。

（4）智能化生態(tài)體系構(gòu)建：通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)、知識圖譜和智能應(yīng)用平臺的閉環(huán)，為構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的智能投顧生態(tài)提供支持。

（1）且慢 AI 小顧集成投資顧問、助理、客服角色能力：提供 7*24 在線顧問服務(wù)，引導(dǎo)用戶投資、解決投資問題。

（2）覆蓋服務(wù)場景：3 大主線共 30+ 核心投顧業(yè)務(wù)服務(wù)。

（3）深度融合投顧業(yè)務(wù)知識庫、投顧數(shù)據(jù)與工具能力。

（4）交互模式變革 - 教練引導(dǎo)模式：有別于傳統(tǒng)頁面 / 模塊，通過新交互模式傳遞所有給用戶的個性化、可互動、有溫度的投資服務(wù)；有別于市場上 AI 服務(wù)的你問我答，小顧可根據(jù)用戶情況提供主動式、教練引導(dǎo)式的投資服務(wù)。

（5）AI Agent 模式：采用多 Agent 模式整合多場景服務(wù)。

（1）在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計上，應(yīng)用以多元混合的大模型為基礎(chǔ)，深度融合 LangChain、服務(wù)端實時推送等主流技術(shù)，實現(xiàn)了從用戶意圖識別到問題拆分，再到工具調(diào)用的高效流程，顯著提升決策效率與投資體驗。

（2）開發(fā)框架以 LangChain 為核心，采用 Node.js 構(gòu)建高效穩(wěn)定的后端服務(wù)，并部署超過 30 個 AI Agent，全面覆蓋多種金融投資場景。對接真實基金數(shù)據(jù)，確保為用戶提供精準(zhǔn)的答案和建議。

（3）在數(shù)據(jù)處理與監(jiān)控方面，引入大模型應(yīng)用維護(hù)平臺和數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)，通過實時監(jiān)控和精細(xì)化數(shù)據(jù)處理優(yōu)化 AI 性能。此外，采用自動化腳本迭代小樣本學(xué)習(xí)能力以逐步提升系統(tǒng)效果。

（4）性能優(yōu)化方面，采用多模型并行處理架構(gòu)，結(jié)合效率與性能雙重考量，提高系統(tǒng)靈活性并增強(qiáng)復(fù)雜場景適應(yīng)能力，確保用戶問題快速響應(yīng)與精準(zhǔn)解答。

用戶規(guī)模與活躍度：服務(wù) 10 萬 + 用戶，月活躍用戶超 3 萬，周復(fù)用率超 50%。

問題解決能力：已解決用戶各類投資問題超 1000000 個，問題解決率達(dá) 90% 以上。

服務(wù)效率提升：人工干預(yù)率降低 60%，覆蓋了平臺 75% 以上的核心投顧服務(wù)場景。

商業(yè)價值轉(zhuǎn)化：使用 AI 小顧服務(wù)的用戶，其后續(xù)投資轉(zhuǎn)化率高達(dá) 14%，遠(yuǎn)超平臺其他功能模塊。

通過重塑智能化投顧服務(wù)流程，且慢 AI 小顧為客戶提供專業(yè)、高效且富有溫度的智能投顧服務(wù)，也為行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型樹立了典范。